Update utils.py

utils.py

@@ -347,13 +347,12 @@ def document_retrieval_chroma(llm, prompt):
 ###############################################
 #Langchain anlegen für RAG Chaining
 ###############################################
-"""
 #langchain nutzen, um prompt an LLM zu leiten - llm und prompt sind austauschbar
 def llm_chain(llm, prompt):
     llm_chain = LLMChain(llm = llm, prompt = LLM_CHAIN_PROMPT)
     result = llm_chain.run({"question": prompt})
     return result
-
+"""
 #nur für HF-um bei chatverlauf kurzbeschreibung zu erzeugen
 def llm_chain2(llm, prompt):
     llm_chain = LLMChain(llm = llm, prompt = LLM_CHAIN_PROMPT2)
@@ -401,9 +400,8 @@ def rag_chain(llm, prompt,  retriever):
         outputs = modell_rag.generate(inputs['input_ids'], max_length=150, num_beams=2, early_stopping=True)
         answer = tokenizer_rag.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
         """
-
-        llm_chain = LLMChain(llm = llm, prompt = input_text)
-        answer = llm_chain.run({"question": prompt})
+        llm_chain = LLMChain(llm = llm, prompt = RAG_CHAIN_PROMPT)
+        answer = llm_chain.run({"context": combined_content, "question": prompt})
 
         #answer =  query(llm, {"inputs": input_text,})