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+import streamlit as st
+from huggingface_hub import InferenceClient
+from langchain_community.document_loaders import ArxivLoader
+
+st.title("📝 Arxiv Summaries mit Zephyr 7B Beta")
+
+# Sidebar optional, falls du hier ggf. einen Hugging Face Token abfragen möchtest
+with st.sidebar:
+    st.markdown("## Einstellungen")
+    hf_api_token = st.text_input("Hugging Face API Token (optional)", type="password")
+
+# Eingabe für den Arxiv-Suchbegriff
+arxiv_query = st.text_input(
+    "Gib einen Suchbegriff für Arxiv ein",
+    placeholder="Beispiel: 'quantum computing'",
+)
+
+# Button zum Ausführen
+if st.button("Arxiv durchsuchen und zusammenfassen"):
+    if not arxiv_query:
+        st.warning("Bitte einen Suchbegriff eingeben.")
+    else:
+        try:
+            # 1) ArxivLoader initialisieren
+            loader = ArxivLoader(
+                query=arxiv_query,
+                load_max_docs=2
+            )
+            
+            # 2) Dokumente laden (Summaries)
+            docs = loader.get_summaries_as_docs()
+            if not docs:
+                st.warning("Keine Dokumente gefunden.")
+            else:
+                # Wir nehmen hier exemplarisch nur das erste Dokument
+                doc_content = docs[0].page_content
+
+                # 3) Verbindung zum Zephyr-7B-Beta-Modell
+                # Falls du einen Token verwendest, kannst du den hier übergeben:
+                # client = InferenceClient("HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta", token=hf_api_token)
+                client = InferenceClient("HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta")
+
+                # Prompt erstellen: Kontext = Inhalt der Summaries
+                prompt = f"""
+Bitte fasse den folgenden Inhalt prägnant zusammen (auf Deutsch):
+
+{doc_content}
+
+Gib mir eine gut strukturierte Zusammenfassung der Studien.
+"""
+
+                # 4) Anfrage an das Modell (2048 Tokens als Richtwert)
+                response = client.text_generation(
+                    prompt,
+                    max_new_tokens=2048,
+                    # Weitere Parameter nach Bedarf, z.B.:
+                    # temperature=0.7,
+                    # do_sample=True,
+                )
+
+                # Ausgabe in Streamlit
+                st.write("### Zusammenfassung")
+                st.write(response)
+
+        except Exception as e:
+            st.error(f"Fehler beim Laden oder Zusammenfassen: {e}")