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app.py CHANGED
@@ -41,7 +41,7 @@ OAI_API_KEY=os.getenv("OPENAI_API_KEY")
41
  #################################################
42
  #Prompt Zusätze
43
  #################################################
44
- template = """Antworte in deutsch, wenn es nicht explizit anders gefordert wird. Wenn du die Antwort nicht kennst, antworte einfach, dass du es nicht weißt. Versuche nicht, die Antwort zu erfinden oder aufzumocken. Halte die Antwort so kurz aber exakt."""
45
 
46
  llm_template = "Beantworte die Frage am Ende. " + template + "Frage: {question} Hilfreiche Antwort: "
47
  rag_template = "Nutze die folgenden Kontext Teile, um die Frage zu beantworten am Ende. " + template + "{context} Frage: {question} Hilfreiche Antwort: "
@@ -220,7 +220,7 @@ def llm_chain(prompt):
220
  #prompt mit RAG!!!
221
  def rag_chain(prompt, db, k=3):
222
  rag_template = "Nutze die folgenden Kontext Teile am Ende, um die Frage zu beantworten . " + template + "Frage: " + prompt + "Kontext Teile: "
223
- retrieved_chunks = db.similarity_search(prompt, k)
224
 
225
  neu_prompt = rag_template
226
  for i, chunk in enumerate(retrieved_chunks):
 
41
  #################################################
42
  #Prompt Zusätze
43
  #################################################
44
+ template = """Antworte in deutsch, wenn es nicht explizit anders gefordert wird. Wenn du die Antwort nicht kennst, antworte einfach, dass du es nicht weißt. Versuche nicht, die Antwort zu erfinden oder aufzumocken. Halte die Antwort kurz aber exakt. Wenn du die Antwort in den Dokumenten nicht findest, schaue in deinen eigenen Daten nach, mache das aber in der Antwort deutlich."""
45
 
46
  llm_template = "Beantworte die Frage am Ende. " + template + "Frage: {question} Hilfreiche Antwort: "
47
  rag_template = "Nutze die folgenden Kontext Teile, um die Frage zu beantworten am Ende. " + template + "{context} Frage: {question} Hilfreiche Antwort: "
 
220
  #prompt mit RAG!!!
221
  def rag_chain(prompt, db, k=3):
222
  rag_template = "Nutze die folgenden Kontext Teile am Ende, um die Frage zu beantworten . " + template + "Frage: " + prompt + "Kontext Teile: "
223
+ retrieved_chunks = db.similarity_search(prompt)
224
 
225
  neu_prompt = rag_template
226
  for i, chunk in enumerate(retrieved_chunks):