bugfix
This commit is contained in:
@@ -1406,19 +1406,21 @@ class WikipediaScraper:
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# ==================== NEUE FUNKTION: Angepasste evaluate_branche_chatgpt ====================
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def evaluate_branche_chatgpt(crm_branche, beschreibung, wiki_branche, wiki_kategorien, website_summary):
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# Ziel-Branchenschema laden (BOM entfernen)
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def load_target_branches():
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try:
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# Mit "utf-8-sig" werden BOM-Zeichen automatisch entfernt.
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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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# Filtern: Nur Zeilen, deren erster Eintrag (nach Strip) nicht exakt "branche" (unabhängig von Groß-/Kleinschreibung) ist.
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branches = [row[0].strip() for row in reader if row and row[0].strip().lower() != "branche"]
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# Nimm alle Einträge (Spalte 0), ohne leere Zeilen
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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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# Definierte Fokusbranchen (wie bisher)
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focus_branches = [
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"Gutachter / Versicherungen > Baugutachter",
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"Gutachter / Versicherungen > Technische Gutachten",
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@@ -1437,6 +1439,8 @@ def evaluate_branche_chatgpt(crm_branche, beschreibung, wiki_branche, wiki_kateg
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"Versorger > Telekommunikation"
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]
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focus_branches_str = "\n".join(focus_branches)
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# API-Key laden
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try:
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with open("api_key.txt", "r") as f:
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api_key = f.read().strip()
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@@ -1445,6 +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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# Fallback: Wenn kein Wikipedia-Artikel vorhanden, verwende 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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@@ -1452,6 +1457,7 @@ 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}'")
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# System-Prompt erstellen
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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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f"CRM-Branche (Spalte F): {crm_branche if crm_branche.strip() != '' else 'k.A.'}\n"
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@@ -1467,8 +1473,7 @@ def evaluate_branche_chatgpt(crm_branche, beschreibung, wiki_branche, wiki_kateg
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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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"Ordne das Unternehmen exakt einer der oben genannten Branchen zu (keine zusätzlichen Branchen erfinden). 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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@@ -1484,35 +1489,44 @@ def evaluate_branche_chatgpt(crm_branche, beschreibung, wiki_branche, wiki_kateg
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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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branch = None
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consistency = None
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justification = ""
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# Ergebnisse parsen
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chat_branch = None
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chat_consistency = None
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chat_justification = ""
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for line in result.split("\n"):
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if line.lower().startswith("branche:"):
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branch = line.split(":", 1)[1].strip()
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elif line.lower().startswith("übereinstimmung:"):
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consistency = line.split(":", 1)[1].strip()
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elif line.lower().startswith("begründung:"):
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justification = line.split(":", 1)[1].strip()
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lower_line = line.lower()
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if lower_line.startswith("branche:"):
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chat_branch = line.split(":", 1)[1].strip()
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elif lower_line.startswith("übereinstimmung:"):
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chat_consistency = line.split(":", 1)[1].strip()
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elif lower_line.startswith("begründung:"):
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chat_justification = line.split(":", 1)[1].strip()
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# Fallback-Logik: Falls der von ChatGPT vorgeschlagene Branch nicht im Ziel-Branchenschema enthalten ist,
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# wird geprüft, ob der in CRM angegebene Branch vorhanden und gültig ist; andernfalls der erste Eintrag.
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target_lower = [tb.lower() for tb in target_branches]
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if branch is None or branch.lower() not in target_lower:
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debug_print("Vorgeschlagene Branche entspricht nicht dem Ziel-Branchenschema, Fallback verwenden.")
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fallback = None
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if crm_branche.strip() and crm_branche.lower() in target_lower:
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fallback = crm_branche.strip()
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elif target_branches:
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fallback = target_branches[0]
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else:
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fallback = "k.A."
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branch = fallback
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consistency = "ok"
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justification = ""
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debug_print(f"Endergebnis Branchenbewertung: Branche='{branch}', Übereinstimmung='{consistency}', Begründung='{justification}'")
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return {"branch": branch, "consistency": consistency, "justification": justification}
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# Überprüfung: Wird ein Branch vorgeschlagen und ist dieser im Ziel-Schema enthalten?
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valid = False
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if chat_branch:
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# Vergleiche normiert
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norm_chat = normalize_company_name(chat_branch)
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norm_targets = [normalize_company_name(tb) for tb in target_branches]
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if norm_chat and norm_chat in norm_targets:
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valid = True
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if not valid:
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# Falls der Vorschlag nicht im Schema enthalten ist, gebe klar die Fehlermeldung zurück
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debug_print("Vorgeschlagene Branche 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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else:
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# Wenn der ChatGPT-Vorschlag gültig ist, vergleichen wir ihn mit der normierten CRM-Branche
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norm_crm = normalize_company_name(crm_branche)
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norm_chat = normalize_company_name(chat_branch)
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debug_print(f"Vergleich normierter Werte: CRM='{norm_crm}' vs. ChatGPT='{norm_chat}'")
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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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else:
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chat_consistency = "X"
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debug_print(f"Endergebnis Branchenbewertung: Branche='{chat_branch}', Übereinstimmung='{chat_consistency}', Begründung='{chat_justification}'")
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return {"branch": chat_branch, "consistency": chat_consistency, "justification": chat_justification}
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