Update app.py

app.py

@@ -11,6 +11,7 @@ from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain
 #from htmlTemplates import css, bot_template, user_template
 from langchain.llms import HuggingFaceHub
 from dotenv import load_dotenv
+from transformers import pipeline
 ###########
 #pip install faiss-cpu
 #pip install langchain
@@ -19,6 +20,14 @@ from dotenv import load_dotenv
 #pip install InstructorEmbedding
 ###############
 
+def check_question(user_question):
+    # Hier deine Logik für die Überprüfung der Frage auf Genauigkeit
+    # Zum Beispiel könntest du die Länge der Frage überprüfen oder nach bestimmten Schlüsselwörtern suchen
+    # Du könntest auch ein NLP-Modell verwenden, um die Relevanz der Frage zu bewerten
+    if len(user_question) < 10:  # Beispielkriterium für minimale Länge
+        return False
+    return True
+    
 # PDF in String umwandeln
 def get_pdf_text(folder_path):
     text = ""
@@ -72,9 +81,16 @@ def get_vectorstore():
     return vectorstoreDB
 
 
+
+
 def main():
     load_dotenv()
     user_question = st.text_area("Eingabe:")
+
+if not check_question(user_question):
+        st.error("Die Frage ist zu ungenau. Bitte präzisiere deine Frage.")
+        return
+    
     folder_path = './PDFs'
     pdf_text = get_pdf_text(folder_path)
     text_chunks = get_text_chunks(pdf_text)