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utils.py CHANGED
@@ -590,6 +590,7 @@ def download_file_from_hf(file_name, save_path):
590
  ###############################################
591
  #Langchain anlegen für RAG Chaining
592
  ###############################################
 
593
  #langchain nutzen, um prompt an LLM zu leiten - llm und prompt sind austauschbar
594
  def llm_chain(llm, prompt, context):
595
  # Generiere den vollständigen Prompt mit der Eingabe
@@ -686,7 +687,7 @@ def rag_chain(llm, prompt, retriever):
686
  }
687
 
688
  return result
689
-
690
 
691
  #############################################
692
  #keine History des chatbots einbeziehen, keine Zusammenfassung am Anfang - nur mit Vektorstore arbeiten, um relevante Dokumente anzuzeigen
@@ -698,6 +699,8 @@ def rag_chain_simpel( prompt, retriever):
698
  #passend zum Prompt relevante Dokuemnte raussuchen
699
  relevant_docs = retriever.invoke(prompt)
700
 
 
 
701
  #zu jedem relevanten Dokument die wichtigen Informationen zusammenstellen (im Dict)
702
  extracted_docs = extract_document_info(relevant_docs)
703
 
 
590
  ###############################################
591
  #Langchain anlegen für RAG Chaining
592
  ###############################################
593
+ """
594
  #langchain nutzen, um prompt an LLM zu leiten - llm und prompt sind austauschbar
595
  def llm_chain(llm, prompt, context):
596
  # Generiere den vollständigen Prompt mit der Eingabe
 
687
  }
688
 
689
  return result
690
+ """
691
 
692
  #############################################
693
  #keine History des chatbots einbeziehen, keine Zusammenfassung am Anfang - nur mit Vektorstore arbeiten, um relevante Dokumente anzuzeigen
 
699
  #passend zum Prompt relevante Dokuemnte raussuchen
700
  relevant_docs = retriever.invoke(prompt)
701
 
702
+ print("relevant docs............."+str(relevant_docs))
703
+
704
  #zu jedem relevanten Dokument die wichtigen Informationen zusammenstellen (im Dict)
705
  extracted_docs = extract_document_info(relevant_docs)
706