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CHANGED
@@ -590,6 +590,7 @@ def download_file_from_hf(file_name, save_path):
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590 |
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591 |
#Langchain anlegen für RAG Chaining
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592 |
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593 |
#langchain nutzen, um prompt an LLM zu leiten - llm und prompt sind austauschbar
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594 |
def llm_chain(llm, prompt, context):
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595 |
# Generiere den vollständigen Prompt mit der Eingabe
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@@ -686,7 +687,7 @@ def rag_chain(llm, prompt, retriever):
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686 |
}
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687 |
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688 |
return result
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689 |
-
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690 |
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691 |
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692 |
#keine History des chatbots einbeziehen, keine Zusammenfassung am Anfang - nur mit Vektorstore arbeiten, um relevante Dokumente anzuzeigen
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@@ -698,6 +699,8 @@ def rag_chain_simpel( prompt, retriever):
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698 |
#passend zum Prompt relevante Dokuemnte raussuchen
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699 |
relevant_docs = retriever.invoke(prompt)
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700 |
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701 |
#zu jedem relevanten Dokument die wichtigen Informationen zusammenstellen (im Dict)
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702 |
extracted_docs = extract_document_info(relevant_docs)
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703 |
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591 |
#Langchain anlegen für RAG Chaining
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592 |
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593 |
+
"""
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594 |
#langchain nutzen, um prompt an LLM zu leiten - llm und prompt sind austauschbar
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595 |
def llm_chain(llm, prompt, context):
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596 |
# Generiere den vollständigen Prompt mit der Eingabe
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687 |
}
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688 |
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689 |
return result
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690 |
+
"""
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691 |
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692 |
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693 |
#keine History des chatbots einbeziehen, keine Zusammenfassung am Anfang - nur mit Vektorstore arbeiten, um relevante Dokumente anzuzeigen
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699 |
#passend zum Prompt relevante Dokuemnte raussuchen
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700 |
relevant_docs = retriever.invoke(prompt)
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701 |
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702 |
+
print("relevant docs............."+str(relevant_docs))
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703 |
+
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704 |
#zu jedem relevanten Dokument die wichtigen Informationen zusammenstellen (im Dict)
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705 |
extracted_docs = extract_document_info(relevant_docs)
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