STABLE - Objektorientiertes Schema-Handling
- MAJOR REFACTOR: Globale Variablen für Branchenschema komplett entfernt. Das Schema wird nun in der `DataProcessor`-Instanz gehalten. - FIX: Kritischer Prompt-Fehler endgültig behoben. `evaluate_branche_chatgpt` erhält das Schema nun als explizites Argument, was Scope-Probleme beseitigt. - Das Projekt ist nun in einem stabilen, logisch konsistenten und lauffähigen Zustand für die Bestandsanreicherung. Die Grundlage für neue Features ist gelegt.
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helpers.py
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@@ -898,30 +898,23 @@ def summarize_batch_openai(tasks_data):
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# ==============================================================================
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@retry_on_failure
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def evaluate_branche_chatgpt(crm_branche, beschreibung, wiki_branche, wiki_kategorien, website_summary):
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def evaluate_branche_chatgpt(crm_branche, beschreibung, wiki_branche, wiki_kategorien, website_summary, schema_data):
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"""
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Bewertet die Branche eines Unternehmens.
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NUTZT DIE BEWÄHRTE PARSING-LOGIK AUS v1.7.9.
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Bewertet die Branche eines Unternehmens. Erhält das Schema als Argument.
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Verwendet die robuste Parsing-Logik aus v1.7.9.
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"""
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logger = logging.getLogger(__name__)
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# HINWEIS: Die globalen Variablen TARGET_SCHEMA_STRING, FOCUS_BRANCHES_PROMPT_PART
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# und ALLOWED_TARGET_BRANCHES werden auf Modulebene importiert und von
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# initialize_target_schema() modifiziert. Wir dürfen sie hier nicht erneut importieren.
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# Lazy Loading des Branchenschemas
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if not ALLOWED_TARGET_BRANCHES:
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logger.warning("Branchenschema nicht geladen. Versuche es jetzt zu laden...")
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if not initialize_target_schema():
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logger.critical("FEHLER in evaluate_branche_chatgpt: Schema konnte nicht geladen werden.")
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return {"branch": "FEHLER - SCHEMA FEHLT", "confidence": "N/A", "consistency": "error_schema_missing", "justification": "Fehler: Schema nicht geladen."}
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allowed_branches_lookup = {b.lower(): b for b in ALLOWED_TARGET_BRANCHES}
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prompt_parts = [TARGET_SCHEMA_STRING, FOCUS_BRANCHES_PROMPT_PART]
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prompt_parts.append("\nOrdne das Unternehmen anhand folgender Angaben exakt einer Branche des Ziel-Branchenschemas (Kurzformen) zu.")
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prompt_parts.append("Gib zusätzlich eine Konfidenz für deine Branchenwahl an (Hoch, Mittel oder Niedrig).")
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# --- Prompt-Zusammenstellung (unverändert) ---
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if not schema_data or not schema_data.get("allowed_branches"):
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logger.critical("FEHLER: Kein gültiges Schema-Datenobjekt an evaluate_branche_chatgpt übergeben.")
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return {"branch": "FEHLER - SCHEMA FEHLT", "confidence": "N/A", "consistency": "error_schema_missing", "justification": "Fehler: Schema-Daten fehlen."}
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allowed_branches = schema_data["allowed_branches"]
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schema_prompt = schema_data["schema_prompt_string"]
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allowed_branches_lookup = {b.lower(): b for b in allowed_branches}
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prompt_parts = [schema_prompt]
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# Rest der Prompt-Zusammenstellung
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if crm_branche and str(crm_branche).strip() and str(crm_branche).strip().lower() != "k.a.": prompt_parts.append(f"- CRM-Branche (Referenz): {str(crm_branche).strip()}")
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if wiki_branche and str(wiki_branche).strip() and str(wiki_branche).strip().lower() != "k.a.":
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if beschreibung and str(beschreibung).strip() and str(beschreibung).strip().lower() != "k.a.": prompt_parts.append(f"- Beschreibung (CRM): {str(beschreibung).strip()[:500]}...")
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@@ -929,11 +922,10 @@ def evaluate_branche_chatgpt(crm_branche, beschreibung, wiki_branche, wiki_kateg
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prompt_parts.append(f"- Wikipedia-Branche: {str(wiki_branche).strip()[:300]}...")
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if wiki_kategorien and str(wiki_kategorien).strip() and str(wiki_kategorien).strip().lower() != "k.a.": prompt_parts.append(f"- Wikipedia-Kategorien: {str(wiki_kategorien).strip()[:500]}...")
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else:
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logger.debug("evaluate_branche_chatgpt: Keine validen Wiki-Daten, nutze Website-Zusammenfassung als primäre Beschreibung.")
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if website_summary and str(website_summary).strip() and str(website_summary).strip().lower() != "k.a." and not str(website_summary).strip().startswith("k.A. (Fehler"): prompt_parts.append(f"- Website-Zusammenfassung (als Hauptbeschreibung): {str(website_summary).strip()[:800]}...")
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elif beschreibung and str(beschreibung).strip() and str(beschreibung).strip().lower() != "k.a.": prompt_parts.append(f"- Beschreibung (CRM, als Hauptbeschreibung): {str(beschreibung).strip()[:800]}...")
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prompt = "\n".join(filter(None, prompt_parts))
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prompt = "\n".join(prompt_parts)
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try:
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chat_response = call_openai_chat(prompt, temperature=0.0)
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@@ -942,72 +934,54 @@ def evaluate_branche_chatgpt(crm_branche, beschreibung, wiki_branche, wiki_kateg
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logger.error(f"Endgueltiger FEHLER beim OpenAI-Aufruf fuer Branchenevaluation: {e}")
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return {"branch": "FEHLER API", "confidence": "N/A", "consistency": "error_api_failed", "justification": f"Fehler API: {str(e)[:100]}"}
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# --- v1.7.9 PARSING LOGIK WIEDERHERGESTELLT ---
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# v1.7.9 Parsing Logic
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lines = chat_response.strip().split("\n")
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result = {"confidence": "N/A", "justification": ""}
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suggested_branch = ""
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parsed_branch = False
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for line in lines:
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line_lower = line.lower()
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if line_lower.startswith("branche:"):
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suggested_branch = line.split(":", 1)[1].strip()
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parsed_branch = True
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break # Wichtig: Schleife beenden, sobald der Treffer da ist
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# Fallback, wenn "Branche:" nicht gefunden wurde (Logik aus v1.7.9)
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if not parsed_branch and lines:
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suggested_branch = lines[0].strip() # Nimm die erste Zeile als Vorschlag
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logger.warning(f"Konnte 'Branche:' nicht finden. Interpretiere erste Zeile als Vorschlag: '{suggested_branch}'")
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if "branche:" in line_lower:
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suggested_branch = line.split(":", 1)[1].strip().strip('"\'')
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break
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if not suggested_branch and lines:
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suggested_branch = lines[0].strip().split(":", 1)[-1].strip().strip('"\'')
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# Extrahiere Konfidenz und Begründung separat
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# Extrahiere Konfidenz und Begründung
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for line in lines:
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line_lower = line.lower()
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if line_lower.startswith("konfidenz:"):
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result["confidence"] = line.split(":", 1)[1].strip()
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elif line_lower.startswith("begruendung:"):
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result["justification"] = line.split(":", 1)[1].strip()
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if line.lower().startswith("konfidenz:"): result["confidence"] = line.split(":", 1)[1].strip()
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elif line.lower().startswith("begruendung:"): result["justification"] = line.split(":", 1)[1].strip()
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if not suggested_branch:
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logger.error(f"Fehler: Konnte keine Branche aus der Antwort extrahieren: {chat_response[:200]}")
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return {"branch": "FEHLER PARSING", "confidence": "N/A", "consistency": "error_parsing", "justification": f"Antwort leer oder unklar: {chat_response[:100]}"}
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logger.error(f"Fehler: Konnte keine Branche aus Antwort parsen: {chat_response[:200]}")
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return {"branch": "FEHLER PARSING", "confidence": "N/A", "consistency": "error_parsing", "justification": f"Antwortformat unerwartet: {chat_response[:100]}"}
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# --- Validierung und intelligenter Fallback (leicht angepasst aus v1.9.1) ---
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# Validierung und intelligenter Fallback
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final_branch = None
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suggested_branch_lower = suggested_branch.lower()
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if suggested_branch_lower in allowed_branches_lookup:
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final_branch = allowed_branches_lookup[suggested_branch_lower]
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logger.debug(f"KI-Vorschlag '{suggested_branch}' ist ein exakter Match.")
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else:
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# Substring-Match für KI-Vorschlag
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best_suggestion_match = next((val for key, val in allowed_branches_lookup.items() if suggested_branch_lower in key), None)
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if best_suggestion_match:
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final_branch = best_suggestion_match
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logger.info(f"KI-Vorschlag '{suggested_branch}' per Substring zu '{final_branch}' gemappt.")
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best_suggestion_match = next((val for key, val in allowed_branches_lookup.items() if suggested_branch_lower in key.lower()), None)
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if best_suggestion_match: final_branch = best_suggestion_match
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if final_branch:
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result["branch"] = final_branch
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# Konsistenzprüfung (ok/X)
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if final_branch.lower() == crm_branche.strip().lower():
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result["consistency"] = "ok"
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else:
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result["consistency"] = "X"
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if final_branch.lower() == crm_branche.strip().lower(): result["consistency"] = "ok"
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else: result["consistency"] = "X"
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else:
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# Fallback auf CRM-Branche
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logger.debug(f"Vorschlag '{suggested_branch}' nicht im Schema. Prüfe Fallback auf CRM-Branche...")
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crm_short_branch_lower = crm_branche.strip().lower()
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best_crm_fallback = next((val for key, val in allowed_branches_lookup.items() if crm_short_branch_lower in key and crm_short_branch_lower), None)
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best_crm_fallback = next((val for key, val in allowed_branches_lookup.items() if crm_short_branch_lower and crm_short_branch_lower in key.lower()), None)
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if best_crm_fallback:
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result["branch"] = best_crm_fallback
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result["consistency"] = "fallback_crm_substring"
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result["justification"] = f"Fallback: KI-Vorschlag ungültig. CRM-Branche '{crm_branche}' passt zu Schema '{best_crm_fallback}'."
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result["justification"] = f"Fallback: KI-Vorschlag ungültig. CRM-Branche '{crm_branche}' passt zu '{best_crm_fallback}'."
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result["confidence"] = "N/A (Fallback)"
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else:
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result["branch"] = "FEHLER - UNGUELTIGE ZUWEISUNG"
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result["consistency"] = "fallback_invalid"
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result["justification"] = f"Fehler: Weder KI-Vorschlag ('{suggested_branch}') noch CRM-Branche ('{crm_branche}') passen zum Schema."
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result["justification"] = f"Fehler: Weder KI ('{suggested_branch}') noch CRM ('{crm_branche}') passen."
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result["confidence"] = "N/A (Fehler)"
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logger.debug(f"Finale Branch-Evaluation: {result}")
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