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@@ -102,27 +102,7 @@ def main():
 
         # Erstelle die Question Answering-Pipeline für Deutsch
         qa_pipeline = pipeline("question-answering", model="deutsche-telekom/bert-multi-english-german-squad2", tokenizer="deutsche-telekom/bert-multi-english-german-squad2")
-
-
-        # Frage beantworten und mehrere Antworten erhalten
-        answers = qa_pipeline(
-            question=question,
-            context=context
-            #top_k=3,   # Anzahl der zurückgegebenen Antworten
-            #top_p=0.8  # Wahrscheinlichkeit der Antwort
-        )
-        
-        # Nur Antworten mit mindestens 200 Zeichen behalten
-        filtered_answers = [answer for answer in answers if len(answer['answer']) >= 200]
-        
-        # Ergebnisse ausgeben
-        for i, answer in enumerate(filtered_answers):
-            st.text(f"Antwort {i+1}:")
-            st.text(f"Antwort: {answer['answer']}")
-            st.text(f"Konfidenz: {answer['score']}")
-           
-
-        """
+                  
         # Frage beantworten
         #answer = qa_pipeline(question=question, context=context, top_k=3)
         answer = qa_pipeline(question=question, context=context)
@@ -130,8 +110,9 @@ def main():
         # Gib die Antwort aus
         st.text("Basisantwort:")
         st.text(answer["answer"])
-        #st.text(answer)
+        st.text(answer)
         
+        """
         #Die Basisantwort müsste man jetzt ausformulieren
         text2text_generator = pipeline("text2text-generation", model="google/flan-t5-xxl")
         #newText=text2text_generator(question=question, context=answer)