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  1. pages/llm.py +3 -3
pages/llm.py CHANGED
@@ -34,7 +34,7 @@ def get_pdf_text(folder_path):
34
  text += page.extract_text()
35
  #text += '\n'
36
 
37
- return translator.translate(text, dest ='en').text
38
 
39
  #Chunks erstellen
40
  def get_text_chunks(text):
@@ -80,7 +80,7 @@ def get_llm_answer(user_question):
80
  #if os.path.exists("./Store"): #Nutzereingabe nur eingelesen, wenn vectorstore angelegt
81
  # Retriever sucht passende Textausschnitte in den PDFs (unformatiert)
82
  translator = Translator()
83
- translator.translate(user_question, dest='en')
84
  retriever=get_vectorstore().as_retriever()
85
  retrieved_docs=retriever.invoke(
86
  user_question
@@ -97,7 +97,7 @@ def get_llm_answer(user_question):
97
  # Frage beantworten mit Q&A Pipeline
98
  answer = qa_pipeline(question=user_question, context=context, max_length=200)
99
 
100
- return translator.translate(answer["answer"], dest='de')
101
 
102
  def main():
103
  st.set_page_config(
 
34
  text += page.extract_text()
35
  #text += '\n'
36
 
37
+ return translator.translate(text, src='de',dest ='en').text
38
 
39
  #Chunks erstellen
40
  def get_text_chunks(text):
 
80
  #if os.path.exists("./Store"): #Nutzereingabe nur eingelesen, wenn vectorstore angelegt
81
  # Retriever sucht passende Textausschnitte in den PDFs (unformatiert)
82
  translator = Translator()
83
+ translator.translate(user_question, src='de',dest='en')
84
  retriever=get_vectorstore().as_retriever()
85
  retrieved_docs=retriever.invoke(
86
  user_question
 
97
  # Frage beantworten mit Q&A Pipeline
98
  answer = qa_pipeline(question=user_question, context=context, max_length=200)
99
 
100
+ return translator.translate(answer["answer"], src='en', dest='de')
101
 
102
  def main():
103
  st.set_page_config(