bugfix

brancheneinstufung.py

@@ -1408,9 +1408,10 @@ class WikipediaScraper:
 def evaluate_branche_chatgpt(crm_branche, beschreibung, wiki_branche, wiki_kategorien, website_summary):
     def load_target_branches():
         try:
-            with open("ziel_Branchenschema.csv", "r", encoding="utf-8") as csvfile:
+            # Mit "utf-8-sig" werden BOM-Zeichen automatisch entfernt.
+            with open("ziel_Branchenschema.csv", "r", encoding="utf-8-sig") as csvfile:
                 reader = csv.reader(csvfile)
-                # Filtere mögliche Header (z. B. "Branche") aus
+                # Filtern: Nur Zeilen, deren erster Eintrag (nach Strip) nicht exakt "branche" (unabhängig von Groß-/Kleinschreibung) ist.
                 branches = [row[0].strip() for row in reader if row and row[0].strip().lower() != "branche"]
             return branches
         except Exception as e:
@@ -1444,7 +1445,6 @@ def evaluate_branche_chatgpt(crm_branche, beschreibung, wiki_branche, wiki_kateg
         return {"branch": "k.A.", "consistency": "k.A.", "justification": "k.A."}
     openai.api_key = api_key
 
-    # Falls kein Wikipedia-Artikel vorhanden ist, nutze als Fallback die Website-Zusammenfassung
     if wiki_branche.strip().lower() == "k.a.":
         debug_print("Kein Wikipedia-Artikel vorhanden – verwende Website-Zusammenfassung als Branchenbeschreibung-Fallback.")
         used_description = website_summary
@@ -1495,13 +1495,12 @@ def evaluate_branche_chatgpt(crm_branche, beschreibung, wiki_branche, wiki_kateg
         elif line.lower().startswith("begründung:"):
             justification = line.split(":", 1)[1].strip()
     
-    # Fallback-Logik: Wurde kein gültiger Branch von ChatGPT zurückgegeben?
-    # Prüfe, ob der vorgeschlagene Branch in target_branches enthalten ist.
+    # Fallback-Logik: Falls der von ChatGPT vorgeschlagene Branch nicht im Ziel-Branchenschema enthalten ist,
+    # wird geprüft, ob der in CRM angegebene Branch vorhanden und gültig ist; andernfalls der erste Eintrag.
     target_lower = [tb.lower() for tb in target_branches]
     if branch is None or branch.lower() not in target_lower:
         debug_print("Vorgeschlagene Branche entspricht nicht dem Ziel-Branchenschema, Fallback verwenden.")
         fallback = None
-        # Falls der in CRM angegebene Branch im Zielschema liegt, verwende ihn.
         if crm_branche.strip() and crm_branche.lower() in target_lower:
             fallback = crm_branche.strip()
         elif target_branches:
@@ -1516,6 +1515,7 @@ def evaluate_branche_chatgpt(crm_branche, beschreibung, wiki_branche, wiki_kateg
 
 
 
+
 def evaluate_servicetechnicians_estimate(company_name, company_data):
     try:
         with open("serpApiKey.txt", "r") as f: