Update app.py

app.py

@@ -74,6 +74,7 @@ OAI_API_KEY=os.getenv("OPENAI_API_KEY")
 HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN}"}
 TAVILY_KEY = os.getenv("TAVILY_KEY")
 os.environ["TAVILY_API_KEY"] = TAVILY_KEY
+ANTI_BOT_PW = os.getenv("CORRECT_VALIDATE")
 
 
 ################################################
@@ -324,7 +325,7 @@ def create_assistant_suche_hf(chatbot, prompt):
 def generate_auswahl(prompt_in, file, file_history, chatbot, history, rag_option, model_option, openai_api_key, k=3, top_p=0.6, temperature=0.5, max_new_tokens=4048, max_context_length_tokens=2048, repetition_penalty=1.3,top_k=35, websuche="Aus", validate=False):
         global db
         #nur wenn man sich validiert hat, kann die Anwendung los legen
-        if (validate):
+        if (validate and not prompt == "" and not prompt == None):
             #wenn RAG angeschaltet - Vektorstore initialisieren
             #aber nur, wenn es noch nicht geshehen ist (splittet = False)
             #falls schon ein File hochgeladen wurde, ist es in history_file gespeichert - falls ein neues File hochgeladen wurde, wird es anschließend neu gesetzt
@@ -335,11 +336,11 @@ def generate_auswahl(prompt_in, file, file_history, chatbot, history, rag_option
         
             if (rag_option == "An"):
                 #muss nur einmal ausgeführt werden... 
-                while db == None:
+                if db == None:
                     print("db neu aufbauen!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!1")
                     splits = document_loading_splitting()
                     document_storage_chroma(splits)
-                    db = document_retrieval_chroma2()
+                db = document_retrieval_chroma2()
                 print("db aktiv!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!")
                 print(db)
             #else:  #unnötig, da wenn Vektorstor einmal für alle user eingerichtet, wer weiter besthen bleiben kann - die unterschiedlichen Propmt werden dann später je nach rag_option erzeugt
@@ -382,8 +383,8 @@ def generate_auswahl(prompt_in, file, file_history, chatbot, history, rag_option
                         yield chatbot, history, None, neu_file, "Stop: Success"
                     except:
                         pass
-        else: #noch nicht validiert
-            return chatbot, history, None, file_history, "Erst validieren bitte!"
+        else: #noch nicht validiert, oder kein Prompt
+            return chatbot, history, None, file_history, "Erst validieren oder einen Prompt eingeben!"
             
 ##################################################
 #zu einem Text-Prompt ein Bild via Stable Diffusion generieren
@@ -676,7 +677,7 @@ def custom_css():
 # Funktion zur Überprüfung der Eingabe und Aktivierung der Hauptanwendung
 def validate_input(user_input_validate, validate=False):
     user_input_hashed = hash_input(user_input_validate)
-    if user_input_hashed == hash_input(os.getenv("CORRECT_VALIDATE")):
+    if user_input_hashed == hash_input(ANTI_BOT_PW):
         return "Richtig! Weiter gehts... ", True, gr.Textbox(visible=False), gr.Button(visible=False)
     else:
         return "Falsche Antwort!!!!!!!!!", False, gr.Textbox(label = "", placeholder="Bitte tippen Sie das oben im Moodle Kurs angegebene Wort ein, um zu beweisen, dass Sie kein Bot sind.", visible=True, scale= 5), gr.Button("Validieren", visible = True)