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 import os
 import gradio as gr
-from langchain.vectorstores import Chroma
+from langchain_community.vectorstores import Chroma
 from transformers import RagTokenizer, RagSequenceForGeneration
 from sentence_transformers import SentenceTransformer
 from langchain import LLMChain, PromptTemplate
-from langchain.llms import HuggingFacePipeline
+from langchain_community.llms import HuggingFacePipeline
 
 #Konstanten
 ANTI_BOT_PW = os.getenv("CORRECT_VALIDATE")
 
-# Setzen des Hugging Face Tokens als Umgebungsvariable
-os.environ["HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN"] = os.getenv("HF_READ")
+# Hugging Face Token direkt im Code setzen
+hf_token = os.getenv("HF_READ")
 
 # Initialisierung des Sentence-BERT Modells für die Embeddings
 embedding_model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
 
-# Initialisierung von Tokenizer und RAG Modell
-tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq", use_auth_token=True)
-model = RagSequenceForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq", use_auth_token=True)
+# Initialisierung von Tokenizer und RAG Modell mit Token
+tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq", use_auth_token=hf_token)
+model = RagSequenceForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq", use_auth_token=hf_token)
 
 # Verbindung zur Chroma DB und Laden der Dokumente
 chroma_db = Chroma(embedding_model=embedding_model, persist_directory = PATH_WORK + CHROMA_DIR)