bugfix
This commit is contained in:
@@ -1559,17 +1559,17 @@ def evaluate_branche_chatgpt(crm_branche, beschreibung, wiki_branche, wiki_kateg
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# Lade Mapping und Liste der erlaubten Ziel-Branchen
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# Lade Mapping und Liste der erlaubten Ziel-Branchen
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mapping, allowed_branches = load_target_branches()
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mapping, allowed_branches = load_target_branches()
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# Baue den Text für das Ziel-Branchenschema, der im System-Prompt an ChatGPT übergeben wird
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# Baue den Text für das Ziel-Branchenschema, der im System-Prompt an ChatGPT übergeben wird
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schema_lines = ["Ziel-Branchenschema: Folgende Branchenbereiche sind gültig:"]
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schema_lines = ["Ziel-Branchenschema: Folgende Branchenbereiche sind gültig:"]
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for branch in allowed_branches:
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for branch in allowed_branches:
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schema_lines.append(f"- {branch}")
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schema_lines.append(f"- {branch}")
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target_schema_info = "\n".join(schema_lines)
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target_schema_info = "\n".join(schema_lines)
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# Erstelle den System-Prompt inklusive der Zielvorgaben. Hier wird das Zielbranchenschema aus der CSV-Datei
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# Erstelle den System-Prompt inklusive der Zielvorgaben.
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# (via load_target_schema) eingebunden.
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# Hier wird das Zielbranchenschema aus der CSV-Datei (via load_target_schema) eingebunden.
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target_mapping, target_schema_string, allowed_targets = load_target_schema()
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target_mapping, target_schema_string, allowed_targets = load_target_schema()
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prompt = (
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prompt = (
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f"{target_schema_string}\n\n"
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f"{target_schema_string}\n\n"
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f"Ordne das Unternehmen anhand folgender Angaben exakt einer Branche des Ziel-Branchenschemas zu:\n"
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f"Ordne das Unternehmen anhand folgender Angaben exakt einer Branche des Ziel-Branchenschemas zu:\n"
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f"CRM-Branche: {crm_branche}\n"
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f"CRM-Branche: {crm_branche}\n"
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@@ -1581,15 +1581,16 @@ prompt = (
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"Branche: <vorgeschlagene Branche>\n"
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"Branche: <vorgeschlagene Branche>\n"
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"Übereinstimmung: <ok oder X>\n"
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"Übereinstimmung: <ok oder X>\n"
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"Begründung: <kurze Begründung>"
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"Begründung: <kurze Begründung>"
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)
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)
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try:
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try:
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with open("api_key.txt", "r") as f:
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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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api_key = f.read().strip()
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except Exception as e:
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except Exception as e:
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debug_print(f"Fehler beim Lesen des API-Tokens für Brancheneinschätzung: {e}")
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debug_print(f"Fehler beim Lesen des API-Tokens für Brancheneinschätzung: {e}")
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return {"branch": crm_branche, "consistency": "X", "justification": "API-Key Fehler"}
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return {"branch": crm_branche, "consistency": "X", "justification": "API-Key Fehler"}
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openai.api_key = api_key
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openai.api_key = api_key
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try:
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try:
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response = openai.ChatCompletion.create(
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response = openai.ChatCompletion.create(
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model=Config.TOKEN_MODEL,
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model=Config.TOKEN_MODEL,
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@@ -1610,14 +1611,15 @@ openai.api_key = api_key
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consistency = ""
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consistency = ""
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explanation = ""
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explanation = ""
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for line in lines:
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for line in lines:
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if line.lower().startswith("branche:"):
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lower_line = line.lower()
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if lower_line.startswith("branche:"):
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suggestion = line.split(":", 1)[1].strip()
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suggestion = line.split(":", 1)[1].strip()
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elif line.lower().startswith("übereinstimmung:"):
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elif lower_line.startswith("übereinstimmung:"):
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consistency = line.split(":", 1)[1].strip()
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consistency = line.split(":", 1)[1].strip()
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elif line.lower().startswith("begründung:"):
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elif lower_line.startswith("begründung:"):
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explanation = line.split(":", 1)[1].strip()
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explanation = line.split(":", 1)[1].strip()
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# Bereinige den Vorschlag: entferne unnötige Satzzeichen und konvertiere in Kleinbuchstaben
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# Bereinige den Vorschlag: Entferne unnötige Satzzeichen und konvertiere in Kleinbuchstaben
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clean_suggestion = re.sub(r'[^\w\s/&-]', '', suggestion).strip().lower()
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clean_suggestion = re.sub(r'[^\w\s/&-]', '', suggestion).strip().lower()
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# Falls der bereinigte Vorschlag kein Hierarchie-Trennzeichen ">" enthält, übernehme den Präfix aus der CRM-Branche
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# Falls der bereinigte Vorschlag kein Hierarchie-Trennzeichen ">" enthält, übernehme den Präfix aus der CRM-Branche
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@@ -1629,7 +1631,7 @@ openai.api_key = api_key
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valid = False
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valid = False
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for allowed in allowed_branches:
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for allowed in allowed_branches:
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sim = fuzzy_similarity(clean_suggestion, allowed)
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sim = fuzzy_similarity(clean_suggestion, allowed)
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if sim > 0.95: # sehr hoher Ähnlichkeit (kann angepasst werden)
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if sim > 0.95: # sehr hoher Ähnlichkeitswert (anpassbar)
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valid = True
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valid = True
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# Setze den Vorschlag exakt auf den Zielwert
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# Setze den Vorschlag exakt auf den Zielwert
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clean_suggestion = allowed
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clean_suggestion = allowed
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