Floke/Brancheneinstufung2
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity

bugfix

Browse Source
This commit is contained in:
Floke
2025-04-14 05:18:46 +00:00
parent de9da6a390
commit 47a7f1d442
1 changed files with 6 additions and 6 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

12
brancheneinstufung.py
View File

@@ -1408,9 +1408,10 @@ class WikipediaScraper:
def evaluate_branche_chatgpt(crm_branche, beschreibung, wiki_branche, wiki_kategorien, website_summary): def evaluate_branche_chatgpt(crm_branche, beschreibung, wiki_branche, wiki_kategorien, website_summary):
def load_target_branches(): def load_target_branches():
try: 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) 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"] branches = [row[0].strip() for row in reader if row and row[0].strip().lower() != "branche"]
return branches return branches
except Exception as e: 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."} return {"branch": "k.A.", "consistency": "k.A.", "justification": "k.A."}
openai.api_key = api_key openai.api_key = api_key
# Falls kein Wikipedia-Artikel vorhanden ist, nutze als Fallback die Website-Zusammenfassung
if wiki_branche.strip().lower() == "k.a.": if wiki_branche.strip().lower() == "k.a.":
debug_print("Kein Wikipedia-Artikel vorhanden – verwende Website-Zusammenfassung als Branchenbeschreibung-Fallback.") debug_print("Kein Wikipedia-Artikel vorhanden – verwende Website-Zusammenfassung als Branchenbeschreibung-Fallback.")
used_description = website_summary used_description = website_summary
@@ -1495,13 +1495,12 @@ def evaluate_branche_chatgpt(crm_branche, beschreibung, wiki_branche, wiki_kateg
elif line.lower().startswith("begründung:"): elif line.lower().startswith("begründung:"):
justification = line.split(":", 1)[1].strip() justification = line.split(":", 1)[1].strip()
# Fallback-Logik: Wurde kein gültiger Branch von ChatGPT zurückgegeben? # Fallback-Logik: Falls der von ChatGPT vorgeschlagene Branch nicht im Ziel-Branchenschema enthalten ist,
# Prüfe, ob der vorgeschlagene Branch in target_branches 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] target_lower = [tb.lower() for tb in target_branches]
if branch is None or branch.lower() not in target_lower: if branch is None or branch.lower() not in target_lower:
debug_print("Vorgeschlagene Branche entspricht nicht dem Ziel-Branchenschema, Fallback verwenden.") debug_print("Vorgeschlagene Branche entspricht nicht dem Ziel-Branchenschema, Fallback verwenden.")
fallback = None fallback = None
# Falls der in CRM angegebene Branch im Zielschema liegt, verwende ihn.
if crm_branche.strip() and crm_branche.lower() in target_lower: if crm_branche.strip() and crm_branche.lower() in target_lower:
fallback = crm_branche.strip() fallback = crm_branche.strip()
elif target_branches: 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): def evaluate_servicetechnicians_estimate(company_name, company_data):
try: try:
with open("serpApiKey.txt", "r") as f: with open("serpApiKey.txt", "r") as f: