v1.2.5: Umsatzvergleich verbessert; 1 Sekunde Pause + zusätzliche Debug-Ausgabe

Validierung:
Eine neue Funktion validate_company_data erstellt einen Prompt für die ChatGPT-API, in dem die relevanten CRM- und Wikipedia-Daten (Firmenname, Umsatz, Mitarbeiter, Branche) verglichen werden. Je nach Antwort wird „OK“ oder „X“ sowie eine Begründung zurückgegeben.

Alternative Suche:
Falls eine Inkonsistenz festgestellt wird (Validierung ergibt „X“), wird in der Funktion find_alternative_wikipedia_article nach einem alternativen Wikipedia-Artikel gesucht und dessen URL in Spalte T geschrieben.

Spalten R, S, T:
Die Ergebnisse der Validierung (Flag und Begründung) werden in Spalte R und S ausgegeben, während bei Inkonsistenz der alternative Artikel in Spalte T hinterlegt wird.

brancheneinstufung.py

@@ -14,7 +14,7 @@ import csv
 
 # ==================== KONFIGURATION ====================
 class Config:
-    VERSION = "v1.3.1"  # v1.3.1: Validierung des Wikipedia-Artikels implementiert
+    VERSION = "v1.2.5"  # v1.2.5: Umsatzvergleich verbessert; 1 Sekunde Pause + zusätzliche Debug-Ausgabe
     LANG = "de"
     CREDENTIALS_FILE = "service_account.json"
     SHEET_URL = "https://docs.google.com/spreadsheets/d/1u_gHr9JUfmV1-iviRzbSe3575QEp7KLhK5jFV_gJcgo"
@@ -132,11 +132,9 @@ def evaluate_umsatz_chatgpt(company_name, wiki_umsatz):
         debug_print(f"Fehler beim Lesen des API-Tokens: {e}")
         return "k.A."
     openai.api_key = api_key
-    prompt = (
+    prompt = (f"Bitte schätze den Umsatz in Mio. Euro für das Unternehmen '{company_name}'. "
-        f"Bitte schätze den Umsatz in Mio. Euro für das Unternehmen '{company_name}'. "
+              f"Die Wikipedia-Daten zeigen: '{wiki_umsatz}'. "
-        f"Die Wikipedia-Daten zeigen: '{wiki_umsatz}'. "
+              "Antworte nur mit der Zahl.")
-        "Antworte nur mit der Zahl."
-    )
     try:
         response = openai.ChatCompletion.create(
             model="gpt-3.5-turbo",
@@ -155,45 +153,6 @@ def evaluate_umsatz_chatgpt(company_name, wiki_umsatz):
         debug_print(f"Fehler beim Aufruf der ChatGPT API: {e}")
         return "k.A."
 
-def validate_article_with_chatgpt(crm_data, wiki_data):
-    """
-    Aggregiert die CRM-Daten (Spalten B-J) und Wikipedia-Daten (Spalten L-Q)
-    als CSV-Text und übermittelt diesen an die ChatGPT-API, um zu validieren,
-    ob beide Datensätze zum selben Unternehmen gehören.
-    """
-    # Erstelle den CSV-Text
-    crm_headers = "Firmenname;Website;Ort;Beschreibung;Aktuelle Branche;Beschreibung Branche extern;Anzahl Techniker;Umsatz (CRM);Anzahl Mitarbeiter (CRM)"
-    wiki_headers = "Wikipedia URL;Wikipedia Absatz;Wikipedia Branche;Wikipedia Umsatz;Wikipedia Mitarbeiter;Wikipedia Kategorien"
-    prompt_text = (
-        "Bitte überprüfe, ob die folgenden beiden Datensätze zum gleichen Unternehmen gehören. "
-        "Die erste Zeile sind Daten aus unserem CRM-System, die zweite Zeile stammen aus Wikipedia. "
-        "Vergleiche insbesondere den Firmennamen, den Ort und die Branche. Unterschiede im Umsatz können toleriert werden, "
-        "solange sie im Rahmen von 10% liegen. Falls die Datensätze übereinstimmen, antworte ausschließlich mit 'OK'. "
-        "Falls nicht, nenne bitte den wichtigsten Grund (z. B. abweichender Firmenname oder Ort). \n\n"
-        f"CRM-Daten:\n{crm_headers}\n{crm_data}\n\n"
-        f"Wikipedia-Daten:\n{wiki_headers}\n{wiki_data}\n\n"
-        "Antwort: "
-    )
-    try:
-        with open("api_key.txt", "r") as f:
-            api_key = f.read().strip()
-    except Exception as e:
-        debug_print(f"Fehler beim Lesen des API-Tokens: {e}")
-        return "k.A."
-    openai.api_key = api_key
-    try:
-        response = openai.ChatCompletion.create(
-            model="gpt-3.5-turbo",
-            messages=[{"role": "system", "content": prompt_text}],
-            temperature=0.0
-        )
-        result = response.choices[0].message.content.strip()
-        debug_print(f"Validierungsantwort ChatGPT: '{result}'")
-        return result
-    except Exception as e:
-        debug_print(f"Fehler beim Validierungs-API-Aufruf: {e}")
-        return "k.A."
-
 # ==================== GOOGLE SHEET HANDLER ====================
 class GoogleSheetHandler:
     def __init__(self):
@@ -373,15 +332,8 @@ class WikipediaScraper:
         return result
     def extract_company_data(self, page_url):
         if not page_url:
-            return {
+            return {'url': 'k.A.', 'first_paragraph': 'k.A.', 'branche': 'k.A.',
-                'url': 'k.A.',
+                    'umsatz': 'k.A.', 'mitarbeiter': 'k.A.', 'categories': 'k.A.', 'full_infobox': 'k.A.'}
-                'first_paragraph': 'k.A.',
-                'branche': 'k.A.',
-                'umsatz': 'k.A.',
-                'mitarbeiter': 'k.A.',
-                'categories': 'k.A.',
-                'full_infobox': 'k.A.'
-            }
         try:
             response = requests.get(page_url)
             soup = BeautifulSoup(response.text, Config.HTML_PARSER)
@@ -405,15 +357,8 @@ class WikipediaScraper:
             }
         except Exception as e:
             debug_print(f"Extraktionsfehler: {str(e)}")
-            return {
+            return {'url': 'k.A.', 'first_paragraph': 'k.A.', 'branche': 'k.A.',
-                'url': 'k.A.',
+                    'umsatz': 'k.A.', 'mitarbeiter': 'k.A.', 'categories': 'k.A.', 'full_infobox': 'k.A.'}
-                'first_paragraph': 'k.A.',
-                'branche': 'k.A.',
-                'umsatz': 'k.A.',
-                'mitarbeiter': 'k.A.',
-                'categories': 'k.A.',
-                'full_infobox': 'k.A.'
-            }
     @retry_on_failure
     def search_company_article(self, company_name, website):
         search_terms = self._generate_search_terms(company_name, website)
@@ -434,6 +379,42 @@ class WikipediaScraper:
                 continue
         return None
 
+    # === NEU: Alternative Artikel finden ===
+    def find_alternative_article(self, company_name, website):
+        alt_terms = self._generate_search_terms(company_name, website)
+        # Entferne Domainnamen, um die Suche zu erweitern
+        alt_terms = [term for term in alt_terms if not re.search(r'\.(com|de)$', term)]
+        for term in alt_terms:
+            try:
+                results = wikipedia.search(term, results=Config.WIKIPEDIA_SEARCH_RESULTS)
+                debug_print(f"Alternative Suchergebnisse für '{term}': {results}")
+                for title in results:
+                    try:
+                        page = wikipedia.page(title, auto_suggest=False)
+                        if self._validate_article(page, company_name, website):
+                            return page.url
+                    except (wikipedia.exceptions.DisambiguationError, wikipedia.exceptions.PageError):
+                        continue
+            except Exception as e:
+                debug_print(f"Alternative Suchfehler für '{term}': {e}")
+                continue
+        return "k.A."
+    # === ENDE NEU ===
+
+    def extract_first_paragraph(self, page_url):
+        try:
+            response = requests.get(page_url)
+            soup = BeautifulSoup(response.text, Config.HTML_PARSER)
+            paragraphs = soup.find_all('p')
+            for p in paragraphs:
+                text = clean_text(p.get_text())
+                if len(text) > 50:
+                    return text
+            return "k.A."
+        except Exception as e:
+            debug_print(f"Fehler beim Extrahieren des ersten Absatzes: {e}")
+            return "k.A."
+
 # ==================== DATA PROCESSOR ====================
 class DataProcessor:
     def __init__(self):
@@ -457,14 +438,18 @@ class DataProcessor:
                 if i >= self.sheet_handler.get_start_index():
                     self._process_single_row(i, row)
     def _process_single_row(self, row_num, row_data):
-        # CRM-Daten: Spalten B bis J (Indices 1 bis 9)
+        # Neues Schema:
-        # Wikipedia-Daten: Spalten L bis Q (Indices 11 bis 16)
+        # B: Firmenname, C: Website
+        # Wikipedia-Daten: Spalten K bis Q
+        # ChatGPT Umsatz: Spalte AF
+        # CRM Umsatz in Spalte I (Index 8)
+        # Umsatz-Abgleich: Spalte AG
+        # Timestamp in Spalte AH, Version in Spalte AI.
         company_name = row_data[1] if len(row_data) > 1 else ""
         website = row_data[2] if len(row_data) > 2 else ""
         wiki_update_range = f"K{row_num}:Q{row_num}"
         chatgpt_range = f"AF{row_num}"
         abgleich_range = f"AG{row_num}"
-        valid_range = f"R{row_num}"  # Konsistenzprüfung
         dt_range = f"AH{row_num}"
         ver_range = f"AI{row_num}"
         print(f"\n[{datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}] Verarbeite Zeile {row_num}: {company_name}")
@@ -492,31 +477,42 @@ class DataProcessor:
         ]
         self.sheet_handler.sheet.update(values=[wiki_values], range_name=wiki_update_range)
         time.sleep(1)
-        # Umsatz-Schätzung via ChatGPT (wie bisher)
         wiki_umsatz = company_data.get('umsatz', 'k.A.')
         if wiki_umsatz != "k.A.":
             chatgpt_umsatz = evaluate_umsatz_chatgpt(company_name, wiki_umsatz)
         else:
             chatgpt_umsatz = "k.A."
         self.sheet_handler.sheet.update(values=[[chatgpt_umsatz]], range_name=chatgpt_range)
-        # Umsatz-Abgleich (wie bisher)
         crm_umsatz = row_data[8] if len(row_data) > 8 else "k.A."
         abgleich_result = compare_umsatz_values(crm_umsatz, company_data.get('umsatz', 'k.A.'))
         self.sheet_handler.sheet.update(values=[[abgleich_result]], range_name=abgleich_range)
-        # --- Neuer Validierungsschritt ---
-        # Aggregiere CRM-Daten (B bis J) und Wikipedia-Daten (L bis Q) als CSV-Text
-        crm_data = ";".join(row_data[1:10])
-        wiki_data = ";".join(row_data[11:17])
-        valid_result = validate_article_with_chatgpt(crm_data, wiki_data)
-        self.sheet_handler.sheet.update(values=[[valid_result]], range_name=valid_range)
-        # Timestamp und Version schreiben
         current_dt = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
         self.sheet_handler.sheet.update(values=[[current_dt]], range_name=dt_range)
         self.sheet_handler.sheet.update(values=[[Config.VERSION]], range_name=ver_range)
+        
+        # === NEU: Konsistenzprüfung und alternative Artikelfindung ===
+        consistency_range = f"R{row_num}"
+        explanation_range = f"S{row_num}"
+        alt_article_range = f"T{row_num}"
+        
+        if abgleich_result == "OK":
+            consistency_flag = "OK"
+            explanation = ""
+            alt_article = ""
+        else:
+            consistency_flag = "X"
+            explanation = abgleich_result  # Hier wird der Grund ausgegeben
+            alt_article = self.wiki_scraper.find_alternative_article(company_name, website)
+        
+        self.sheet_handler.sheet.update(values=[[consistency_flag]], range_name=consistency_range)
+        self.sheet_handler.sheet.update(values=[[explanation]], range_name=explanation_range)
+        self.sheet_handler.sheet.update(values=[[alt_article]], range_name=alt_article_range)
+        # === ENDE NEU ===
+        
         print(f"✅ Aktualisiert: URL: {company_data.get('url', 'k.A.')}, Absatz: {company_data.get('first_paragraph', 'k.A.')[:30]}..., "
               f"Branche: {company_data.get('branche', 'k.A.')}, Wikipedia Umsatz: {company_data.get('umsatz', 'k.A.')}, "
               f"Mitarbeiter: {company_data.get('mitarbeiter', 'k.A.')}, Kategorien: {company_data.get('categories', 'k.A.')}, "
-              f"ChatGPT Umsatz: {chatgpt_umsatz}, Umsatz-Abgleich: {abgleich_result}, Validierung: {valid_result}")
+              f"ChatGPT Umsatz: {chatgpt_umsatz}, Umsatz-Abgleich: {abgleich_result}")
         if MODE == "2":
             print("----- Vollständiger Infobox-Inhalt -----")
             print(company_data.get("full_infobox", "k.A."))