komplett neue Version mit optimiertem Prompt
This commit is contained in:
@@ -1,3 +1,5 @@
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# Neue Version mit Token-Optimierung, festem Prompt und Begrenzung der Durchläufe
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import os
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import time
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import pandas as pd
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@@ -9,49 +11,23 @@ import requests
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from oauth2client.service_account import ServiceAccountCredentials
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from datetime import datetime
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# === CONFIG ===
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EXCEL = "Bestandsfirmen.xlsx"
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# === KONFIGURATION ===
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EXCEL = "Bestandsfirmen.xlsx" # optional, falls du später exportieren willst
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SHEET_URL = "https://docs.google.com/spreadsheets/d/1u_gHr9JUfmV1-iviRzbSe3575QEp7KLhK5jFV_gJcgo"
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CREDENTIALS = "service_account.json"
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CHUNK = 10
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LANG = "de"
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DURCHLÄUFE = int(input("Wieviele Zeilen sollen überprüft werden? "))
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# === AUTHENTICATION ===
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# === GOOGLE SHEET VERBINDUNG ===
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scope = ["https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets"]
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creds = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name(CREDENTIALS, scope)
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sheet = gspread.authorize(creds).open_by_url(SHEET_URL).sheet1
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# OpenAI API-Key aus externer Datei laden
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with open("api_key.txt", "r") as f:
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openai.api_key = f.read().strip()
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# === LOAD DATA ===
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df = pd.read_excel(EXCEL)
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for col in ["Wikipedia-URL", "Wikipedia-Branche", "LinkedIn-Branche", "Umsatz (Mio €)",
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"Empfohlene Neueinstufung", "Begründung Neueinstufung", "FSM-Relevanz", "Letzte Prüfung",
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"Techniker-Einschätzung (Auto)", "Techniker-Einschätzung (Begründung)", "Techniker-Einschätzung (Manuell)"]:
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if col not in df.columns:
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df[col] = ""
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# === STARTE BEI ERSTER LEERER ZEILE IN SPALTE 'Letzte Prüfung' (Spalte N) ===
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sheet_values = sheet.get_all_values()
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filled_n = [row[13] if len(row) > 13 else '' for row in sheet_values[1:]]
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start = next((i + 1 for i, v in enumerate(filled_n, start=1) if not str(v).strip() or str(v).lower() == 'nan'), len(filled_n) + 1)
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print(f"Starte bei Zeile {start+1} (erste leere Zeile in Spalte N)")
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mapping_dict = {}
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# === WIKIPEDIA KONFIG ===
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wikipedia.set_lang(LANG)
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# === ÜBERSETZUNGSTABELLE VORBEREITEN ===
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sheet_trans_title = "Branchen-Mapping"
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try:
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sheet_trans = sheet.spreadsheet.worksheet(sheet_trans_title)
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except gspread.exceptions.WorksheetNotFound:
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sheet_trans = sheet.spreadsheet.add_worksheet(title=sheet_trans_title, rows="100", cols="3")
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sheet_trans.clear()
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sheet_trans.update(range_name="A1:B1", values=[["Wikipedia-Branche", "Ziel-Branchenschema"]])
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# === BRANCHENSCHEMA ===
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# === SYSTEM PROMPT ===
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branches = [
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"Hersteller / Produzenten > Maschinenbau",
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"Hersteller / Produzenten > Automobil",
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@@ -98,33 +74,40 @@ branches = [
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system_prompt = {
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"role": "system",
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"content": (
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"Du bist ein Experte für Brancheneinstufung und FSM-Potenzialbewertung. Nutze das folgende Ziel‑Branchenschema als Referenz:\n\n"
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+ "\n".join(branches)
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"Du bist ein Experte für Brancheneinstufung und FSM-Potenzialbewertung. "
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||||
"FSM steht für Field Service Management – Software zur Planung und Unterstützung mobiler Techniker. "
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"Ziel ist es, Unternehmen zu identifizieren, die mehr als 50 Techniker im Außeneinsatz beschäftigen (z. B. Servicetechniker, Instandhalter, Medizintechniker etc.).\n\n"
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"Dir liegt pro Unternehmen eine strukturierte Eingabezeile vor, bestehend aus:\n"
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"Firmenname; Website; Ort; Aktuelle Einstufung; Beschreibung der Branche Extern\n\n"
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"Bitte führe für jede Firma eine fundierte Bewertung durch:\n"
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"- Nimm eine Brancheneinstufung anhand des untenstehenden Ziel-Branchenschemas vor.\n"
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"- Berücksichtige dabei alle vorliegenden Informationen (auch externe Beschreibung, Wikipedia, LinkedIn, Website) sowie die bisherige Einstufung.\n"
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||||
"- Wenn die bisherige Einstufung korrekt ist, bestätige sie – wenn nicht, schlage eine neue Einstufung vor und begründe diese.\n"
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||||
"- Gib zusätzlich an, ob das Unternehmen FSM-relevant ist (Ja / Nein / k.A. mit Begründung).\n"
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||||
"- Schätze die Anzahl mobiler Techniker anhand öffentlich verfügbarer Infos und gib eine Stufe an: <50 / >50 / >100 / >500, mit Begründung.\n\n"
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"Ziel-Branchenschema:\n" + "\n".join(branches)
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)
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}
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# === WIKIPEDIA LOOKUP ===
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def get_wikipedia_data(firmenname):
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suchbegriffe = [firmenname.strip(), " ".join(firmenname.split()[:2])]
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for suchbegriff in suchbegriffe:
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# === HILFSFUNKTIONEN ===
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def get_wikipedia_data(name):
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||||
for suchbegriff in [name.strip(), " ".join(name.split()[:2])]:
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try:
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page = wikipedia.page(suchbegriff, auto_suggest=False)
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url = page.url
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html = requests.get(url).text
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soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
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infobox = soup.find("table", {"class": "infobox"})
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branche = ""
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umsatz = ""
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||||
branche = umsatz = ""
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||||
if infobox:
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||||
for row in infobox.find_all("tr"):
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header = row.find("th")
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||||
data = row.find("td")
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||||
if not header or not data:
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||||
th, td = row.find("th"), row.find("td")
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||||
if not th or not td:
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||||
continue
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if "Branche" in header.text:
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||||
branche = data.text.strip()
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||||
if "Umsatz" in header.text:
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||||
umsatz = data.text.strip()
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||||
if "Branche" in th.text:
|
||||
branche = td.text.strip()
|
||||
if "Umsatz" in th.text:
|
||||
umsatz = td.text.strip()
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if not branche:
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cats = page.categories
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branche = cats[0] if cats else ""
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@@ -133,80 +116,49 @@ def get_wikipedia_data(firmenname):
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continue
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return "", "", ""
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# === KLASSIFIZIERUNG ===
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def classify_company(row):
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user_prompt = {
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"role": "user",
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"content": (
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"Bitte prüfe die vorliegenden Informationen zum Unternehmen. Gib die Antwort im CSV-Format zurück:\n"
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"Wikipedia-Branche; LinkedIn-Branche; Umsatz (Mio €); Empfohlene Neueinstufung; Begründung; FSM-Relevanz (Ja/Nein/k.A. mit Begründung); Techniker-Einschätzung (<50/>50/>100/>500); Techniker-Begründung\n\n"
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f"Beschreibung: {row['Beschreibung des Unternehmens'] or ''}\n"
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||||
f"Aktuelle Einstufung: {row['Aktuelle Einstufung'] or ''}\n"
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||||
f"Externe Branchenbeschreibung: {row['Beschreibung der Branche Extern'] or ''}\n"
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||||
f"Website: {row['Website'] or ''}"
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)
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||||
"content": f"{row[0]};{row[1]};{row[2]};{row[4]};{row[5]}"
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}
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resp = openai.chat.completions.create(
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||||
model="gpt-4",
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||||
response = openai.chat.completions.create(
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||||
model="gpt-3.5-turbo",
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messages=[system_prompt, user_prompt],
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temperature=0
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)
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result = resp.choices[0].message.content.strip()
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||||
parts = [v.strip().strip('"') for v in result.split(";", 7)]
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||||
parts = [v.strip().strip('"') for v in response.choices[0].message.content.strip().split(";", 7)]
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while len(parts) < 8:
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parts.append("k.A.")
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return parts
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# === LOOP ===
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for df_idx in range(start - 1, len(df)):
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row = df.iloc[df_idx]
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if str(row.get("Letzte Prüfung", "")).strip():
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continue
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# === STARTINDEX SUCHEN ===
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filled = [row[11] if len(row) > 11 else '' for row in sheet_values[1:]]
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start = next((i + 1 for i, v in enumerate(filled, start=1) if not v.strip()), len(filled) + 1)
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print(f"Starte bei Zeile {start+1}")
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print(f"[{time.strftime('%H:%M:%S')}] Verarbeite Zeile {df_idx+1}: {row['Firmenname']}")
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# === VERARBEITUNG ===
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for i in range(start, min(start + DURCHLÄUFE, len(sheet_values))):
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row = sheet_values[i]
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print(f"[{time.strftime('%H:%M:%S')}] Verarbeite Zeile {i+1}: {row[0]}")
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url, wiki_branche, umsatz = get_wikipedia_data(row['Firmenname'])
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df.at[df_idx, "Wikipedia-URL"] = url
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df.at[df_idx, "Wikipedia-Branche"] = wiki_branche.strip('"')
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if not df.at[df_idx, "Umsatz (Mio €)"]:
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df.at[df_idx, "Umsatz (Mio €)"] = umsatz
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url, wiki_branche, umsatz = get_wikipedia_data(row[0])
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wiki, linkedin, umsatz_chat, new_cat, reason, fsm, techniker, techniker_reason = classify_company(row)
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||||
wiki, linkedin, umsatz_chat, new_cat, reason, fsm_relevant, techniker, techniker_reason = classify_company(row)
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df.at[df_idx, "Wikipedia-Branche"] = wiki or wiki_branche
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df.at[df_idx, "LinkedIn-Branche"] = linkedin
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if not df.at[df_idx, "Umsatz (Mio €)"]:
|
||||
df.at[df_idx, "Umsatz (Mio €)"] = umsatz_chat
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||||
df.at[df_idx, "Empfohlene Neueinstufung"] = new_cat
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current_cat = str(row.get("Aktuelle Einstufung") or "").strip().strip('"')
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if new_cat != current_cat:
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df.at[df_idx, "Begründung Neueinstufung"] = reason
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else:
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df.at[df_idx, "Begründung Neueinstufung"] = ""
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df.at[df_idx, "FSM-Relevanz"] = fsm_relevant
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||||
df.at[df_idx, "Techniker-Einschätzung (Auto)"] = techniker
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df.at[df_idx, "Techniker-Einschätzung (Begründung)"] = techniker_reason
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now = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
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df.at[df_idx, "Letzte Prüfung"] = now
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key = df.at[df_idx, "Wikipedia-Branche"]
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val = df.at[df_idx, "Empfohlene Neueinstufung"]
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if key and val and key not in mapping_dict:
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mapping_dict[key] = val
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sheet_trans.update(range_name=f"A{len(mapping_dict)+1}:B{len(mapping_dict)+1}", values=[[key, val]])
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sheet.update(
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values=[df.loc[df_idx, [
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"Wikipedia-Branche", "LinkedIn-Branche", "Umsatz (Mio €)",
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||||
"Empfohlene Neueinstufung", "Begründung Neueinstufung",
|
||||
"FSM-Relevanz", "Wikipedia-URL", "Letzte Prüfung",
|
||||
"Techniker-Einschätzung (Auto)", "Techniker-Einschätzung (Begründung)"
|
||||
]].tolist()],
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||||
range_name=f"G{df_idx+2}:Q{df_idx+2}"
|
||||
)
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||||
values = [
|
||||
wiki or wiki_branche,
|
||||
linkedin,
|
||||
umsatz_chat or umsatz,
|
||||
new_cat,
|
||||
reason,
|
||||
fsm,
|
||||
url,
|
||||
datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
|
||||
techniker,
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||||
techniker_reason
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]
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# Schreibe in die Spalten G bis P (7–16, nullbasiert also 6–15)
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sheet.update(range_name=f"G{i+2}:P{i+2}", values=[values])
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time.sleep(5)
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print("✅ Fertig!")
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print("✅ Durchläufe abgeschlossen")
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