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@@ -491,6 +491,7 @@ def generate_text (prompt, chatbot, history, rag_option, model_option, openai_ap
                 print("OpenAI Anfrage.......................")
                 llm = ChatOpenAI(model_name = MODEL_NAME,  openai_api_key = openai_api_key, temperature=temperature)#, top_p = top_p) 
                 #Prompt an history anhängen und einen Text daraus machen
+                #wenn da Dokumenten Teile (RAG dazu kommen, wird das anders zusammengestellt, als ohne...)
                 if (rag_option == "An"):
                     history_text_und_prompt = generate_prompt_with_history(prompt, history) 
                 else:
@@ -514,10 +515,12 @@ def generate_text (prompt, chatbot, history, rag_option, model_option, openai_ap
             #zusätzliche Dokumenten Splits aus DB zum Prompt hinzufügen (aus VektorDB - Chroma oder Mongo DB)
             if (rag_option == "An"):
                 print("LLM aufrufen mit RAG: ...........")
+                print(history_text_und_prompt)
+                print("-------------------------------")
                 result = rag_chain(llm, history_text_und_prompt, db)  #für hugchat noch kein rag möglich...
                 #weitere Möglichkeit für Rag-Chain - dann auch für HF Modelle möglich, da kein llm in Langchain übergeben werden muss...
                 #result = rag_chain2(history_text_und_prompt, db, 5)
-                print("result regchain")
+                print("result regchain.....................")
                 print(result)
             else:
                 #splittet = False