Floke/Brancheneinstufung2
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2025-04-02 16:17:32 +00:00
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brancheneinstufung.py
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@@ -166,11 +166,12 @@ def evaluate_umsatz_chatgpt(company_name, wiki_umsatz):
return "k.A." return "k.A."
def validate_article_with_chatgpt(crm_data, wiki_data): def validate_article_with_chatgpt(crm_data, wiki_data):
crm_headers = "Firmenname;Website;Ort;Beschreibung;Aktuelle Branche;Beschreibung Branche extern;Anzahl Techniker;Umsatz (CRM);Anzahl Mitarbeiter (CRM)"
wiki_headers = "Wikipedia URL;Wikipedia Absatz;Wikipedia Branche;Wikipedia Umsatz;Wikipedia Mitarbeiter;Wikipedia Kategorien" wiki_headers = "Wikipedia URL;Wikipedia Absatz;Wikipedia Branche;Wikipedia Umsatz;Wikipedia Mitarbeiter;Wikipedia Kategorien"
prompt_text = ( prompt_text = (
"Bitte überprüfe, ob die folgenden beiden Datensätze grundsätzlich zum gleichen Unternehmen gehören. " "Bitte überprüfe, ob die folgenden beiden Datensätze grundsätzlich zum gleichen Unternehmen gehören. "
"Berücksichtige dabei, dass leichte Abweichungen in Firmennamen (z. B. unterschiedliche Schreibweisen, Mutter-Tochter-Beziehungen) " "Berücksichtige dabei, dass leichte Abweichungen in Firmennamen (z. B. unterschiedliche Schreibweisen, Mutter-Tochter-Beziehungen) "
"oder im Ort (z. B. 'Oberndorf' vs. 'Oberndorf/Neckar') tolerierbar sind. " "oder im Ort (z. B. 'Oberndorf' vs. 'Oberndorf/Neckar') tolerierbar sind. "
"Vergleiche insbesondere den Firmennamen, den Ort und die Branche. Unterschiede im Umsatz können bis zu 10% abweichen. " "Vergleiche insbesondere den Firmennamen, den Ort und die Branche. Unterschiede im Umsatz können bis zu 10% abweichen. "
"Wenn die Daten im Wesentlichen übereinstimmen, antworte ausschließlich mit 'OK'. " "Wenn die Daten im Wesentlichen übereinstimmen, antworte ausschließlich mit 'OK'. "
"Falls nicht, nenne bitte den wichtigsten Grund und eine kurze Begründung, warum die Abweichung plausibel sein könnte.\n\n" "Falls nicht, nenne bitte den wichtigsten Grund und eine kurze Begründung, warum die Abweichung plausibel sein könnte.\n\n"
@@ -178,14 +179,15 @@ def validate_article_with_chatgpt(crm_data, wiki_data):
f"Wikipedia-Daten:\n{wiki_headers}\n{wiki_data}\n\n" f"Wikipedia-Daten:\n{wiki_headers}\n{wiki_data}\n\n"
"Antwort: " "Antwort: "
) )
try: try:
with open("api_key.txt", "r") as f: with open("api_key.txt", "r") as f:
api_key = f.read().strip() api_key = f.read().strip()
except Exception as e: except Exception as e:
debug_print(f"Fehler beim Lesen des API-Tokens: {e}") debug_print(f"Fehler beim Lesen des API-Tokens: {e}")
return "k.A." return "k.A."
openai.api_key = api_key openai.api_key = api_key
try: try:
response = openai.ChatCompletion.create( response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo", model="gpt-3.5-turbo",
@@ -199,6 +201,7 @@ def validate_article_with_chatgpt(crm_data, wiki_data):
debug_print(f"Fehler beim Validierungs-API-Aufruf: {e}") debug_print(f"Fehler beim Validierungs-API-Aufruf: {e}")
return "k.A." return "k.A."
# ==================== NEUE FUNKTION: FSM-EIGNUNGSPRÜFUNG ==================== # ==================== NEUE FUNKTION: FSM-EIGNUNGSPRÜFUNG ====================
def evaluate_fsm_suitability(company_name, company_data): def evaluate_fsm_suitability(company_name, company_data):
try: try: