bugfix
This commit is contained in:
@@ -1410,13 +1410,16 @@ def evaluate_branche_chatgpt(crm_branche, beschreibung, wiki_branche, wiki_kateg
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try:
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with open("ziel_Branchenschema.csv", "r", encoding="utf-8-sig") as csvfile:
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reader = csv.reader(csvfile)
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# Spalte 0 wird getrimmt
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branches = [row[0].strip() for row in reader if row and row[0].strip()]
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return branches
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except Exception as e:
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debug_print(f"Fehler beim Laden des Ziel-Branchenschemas: {e}")
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return []
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target_branches = load_target_branches()
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target_branches_str = "\n".join(target_branches)
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# Wir loggen hier nicht das vollständige Ziel-Branchenschema!
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norm_targets = [normalize_company_name(tb) for tb in target_branches]
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focus_branches = [
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"Gutachter / Versicherungen > Baugutachter",
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@@ -1446,7 +1449,7 @@ def evaluate_branche_chatgpt(crm_branche, beschreibung, wiki_branche, wiki_kateg
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return {"branch": "k.A.", "consistency": "k.A.", "justification": "k.A."}
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openai.api_key = api_key
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# Entscheide, welche Branchenbeschreibung genutzt wird.
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# Entscheidung: Falls kein Wikipedia-Artikel vorliegt, verwende die Website-Zusammenfassung
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if wiki_branche.strip().lower() == "k.a.":
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debug_print("Kein Wikipedia-Artikel vorhanden – verwende Website-Zusammenfassung als Branchenbeschreibung-Fallback.")
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used_description = website_summary
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@@ -1454,23 +1457,20 @@ def evaluate_branche_chatgpt(crm_branche, beschreibung, wiki_branche, wiki_kateg
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used_description = beschreibung
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debug_print(f"Verwendete Angaben: CRM-Branche='{crm_branche}', externe Beschreibung='{beschreibung}', Wiki-Branche='{wiki_branche}', Wiki-Kategorien='{wiki_kategorien}', Website-Zusammenfassung='{website_summary}'")
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# Erstelle den Prompt – wir verzichten hier auf die Ausgabe des Ziel-Branchenschemas
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system_prompt = (
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"Du bist ein Experte im Field Service Management. Deine Aufgabe ist es, ein Unternehmen basierend auf folgenden Angaben einer Branche zuzuordnen.\n\n"
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"Du bist ein Experte im Field Service Management. Ordne das folgende Unternehmen exakt einer Branche zu.\n\n"
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f"CRM-Branche (Spalte F): {crm_branche if crm_branche.strip() != '' else 'k.A.'}\n"
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f"Branchenbeschreibung (Spalte G): {used_description if used_description.strip() != '' else 'k.A.'}\n"
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f"Wikipedia-Branche (Spalte N): {wiki_branche}\n"
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f"Wikipedia-Kategorien (Spalte Q): {wiki_kategorien}\n\n"
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"Das Ziel-Branchenschema umfasst ALLE gültigen Branchen, also sowohl Fokusbranchen als auch weitere, z. B. 'Housing > Sozialbau Unternehmen'.\n"
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"Das vollständige Ziel-Branchenschema lautet:\n"
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f"{target_branches_str}\n\n"
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"Falls das Unternehmen mehreren Branchen zugeordnet werden könnte, wähle bitte bevorzugt eine Branche aus der folgenden Fokusliste, sofern zutreffend:\n"
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"Falls das Unternehmen mehreren Branchen zugeordnet werden könnte, wähle bitte bevorzugt eine aus der folgenden Fokusliste:\n"
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f"{focus_branches_str}\n\n"
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"Gewichtung der Angaben:\n"
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"1. Wikipedia-Branche (Spalte N) zusammen mit Wikipedia-Kategorien (Spalte Q) (höchste Priorität, wenn verifiziert, ansonsten erhöhte Gewichtung der Kategorien)\n"
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"2. Branchenbeschreibung (Spalte G) – (hier wird die Website-Zusammenfassung genutzt, wenn kein Wikipedia-Artikel vorhanden ist)\n"
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"3. CRM-Branche (Spalte F)\n\n"
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"Ordne das Unternehmen exakt einer der oben genannten Branchen zu (keine zusätzlichen Branchen erfinden). "
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"Bitte antworte im Format:\n"
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"Gewichtung:\n"
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"1. Wikipedia-Daten (falls vorhanden)\n"
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"2. Externe Branchenbeschreibung (Website-Zusammenfassung, falls Wikipedia nicht vorhanden ist)\n"
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"3. CRM-Branche\n\n"
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"Die Antwort muss exakt einem der Zielbranchen entsprechen. Bitte antworte im Format:\n"
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"Branche: <vorgeschlagene Branche>\nÜbereinstimmung: <ok oder X>\nBegründung: <kurze Begründung, falls abweichend, ansonsten leer>"
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)
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@@ -1484,9 +1484,14 @@ def evaluate_branche_chatgpt(crm_branche, beschreibung, wiki_branche, wiki_kateg
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debug_print(f"Branchenabgleich ChatGPT Antwort: '{result}'")
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except Exception as e:
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debug_print(f"Fehler beim Aufruf der ChatGPT API für Branchenabgleich: {e}")
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return {"branch": "k.A.", "consistency": "k.A.", "justification": "k.A."}
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# Falls keine Einschätzung möglich ist, nehmen wir den ursprünglichen CRM-Wert
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if normalize_company_name(crm_branche) in norm_targets:
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debug_print("Fallback: Verwende CRM-Branche, da keine ChatGPT-Einschätzung verfügbar ist.")
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return {"branch": crm_branche, "consistency": "ok", "justification": "Keine ChatGPT-Einschätzung; CRM-Wert verwendet."}
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else:
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return {"branch": "k.A.", "consistency": "k.A.", "justification": "Keine ChatGPT-Einschätzung möglich und CRM-Wert ungültig."}
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# Ergebnis aus der Antwort parsen
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# Parse die Antwort
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chat_branch = None
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chat_consistency = None
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chat_justification = ""
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@@ -1499,23 +1504,33 @@ def evaluate_branche_chatgpt(crm_branche, beschreibung, wiki_branche, wiki_kateg
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elif lower_line.startswith("begründung:"):
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chat_justification = line.split(":", 1)[1].strip()
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debug_print(f"Aus der Antwort extrahiert: Branche='{chat_branch}', Übereinstimmung='{chat_consistency}', Begründung='{chat_justification}'")
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debug_print(f"Extrahiert: Branche='{chat_branch}', Übereinstimmung='{chat_consistency}', Begründung='{chat_justification}'")
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# Normiere CRM-Branche und ChatGPT-Ergebnis für Vergleich
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# Normiere die Werte zur Validierung
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norm_crm = normalize_company_name(crm_branche)
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norm_chat = normalize_company_name(chat_branch) if chat_branch else ""
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debug_print(f"Normierte Werte: CRM='{norm_crm}', ChatGPT-Vorschlag='{norm_chat}'")
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# Erzeuge eine Liste normierter Zielbranchen
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norm_targets = [normalize_company_name(tb) for tb in target_branches]
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debug_print(f"Normierte Zielbranchen: {norm_targets}")
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# Falls ChatGPT keine brauchbare Antwort lieferte, verwenden wir den CRM-Wert als Fallback
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if not norm_chat:
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debug_print("Keine aussagekräftige ChatGPT-Antwort erhalten, fallback: CRM-Branche.")
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if norm_crm in norm_targets:
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return {"branch": crm_branche, "consistency": "ok", "justification": "Keine ChatGPT-Antwort; CRM-Wert übernommen."}
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else:
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return {"branch": "k.A.", "consistency": "X", "justification": "Keine ChatGPT-Antwort und CRM-Wert passt nicht."}
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# Überprüfe, ob der ChatGPT-Vorschlag im Ziel-Schema enthalten ist
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if not norm_chat or norm_chat not in norm_targets:
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debug_print(f"Vorgeschlagene Branche '{chat_branch}' entspricht nicht dem Ziel-Branchenschema.")
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return {"branch": "k.A.", "consistency": "X", "justification": "Vorgeschlagene Branche entspricht nicht dem Ziel-Branchenschema."}
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# Überprüfe, ob der ChatGPT-Vorschlag im Ziel-Branchenschema enthalten ist
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if norm_chat not in norm_targets:
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debug_print(f"Vorgeschlagene Branche '{chat_branch}' (normiert: '{norm_chat}') entspricht nicht exakt dem Ziel-Branchenschema.")
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# Fallback: Falls der CRM-Wert gültig ist, verwende ihn.
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if norm_crm in norm_targets:
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debug_print("Fallback: CRM-Branche entspricht dem Ziel-Branchenschema, daher wird sie übernommen.")
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return {"branch": crm_branche, "consistency": "ok", "justification": "Fallback: CRM-Wert verwendet."}
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else:
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debug_print("Fallback: Keine gültige Branche gefunden.")
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return {"branch": "k.A.", "consistency": "X", "justification": "Vorgeschlagene Branche entspricht nicht dem Ziel-Branchenschema."}
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else:
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# Vergleiche den normierten CRM-Wert mit dem ChatGPT-Vorschlag
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# Vergleiche die normierten Werte von CRM und ChatGPT
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if norm_crm and norm_crm == norm_chat:
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chat_consistency = "ok"
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chat_justification = ""
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@@ -1525,6 +1540,7 @@ def evaluate_branche_chatgpt(crm_branche, beschreibung, wiki_branche, wiki_kateg
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return {"branch": chat_branch, "consistency": chat_consistency, "justification": chat_justification}
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def evaluate_servicetechnicians_estimate(company_name, company_data):
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try:
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with open("serpApiKey.txt", "r") as f:
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