Update rag_pipeline.py

rag_pipeline.py

@@ -74,6 +74,71 @@ Frage:
 {query}
 """
 
+# === Anfrage an OpenAI
+def ask_openai(prompt):
+    if not openai_client:
+        return "❌ Kein OpenAI API Key gefunden"
+    res = openai_client.chat.completions.create(
+        model="gpt-4",
+        messages=[
+            {"role": "system", "content": "Du bist ein hilfsbereiter Catan-Regel-Experte."},
+            {"role": "user", "content": prompt}
+        ]
+    )
+    return res.choices[0].message.content.strip()
+
+# === Anfrage an Groq
+def ask_groq(prompt):
+    if not groq_client:
+        return "❌ Kein Groq API Key gefunden"
+    res = groq_client.chat.completions.create(
+        model="llama3-70b-8192",
+        messages=[
+            {"role": "system", "content": "Du bist ein hilfsbereiter Catan-Regel-Experte."},
+            {"role": "user", "content": prompt}
+        ]
+    )
+    return res.choices[0].message.content.strip()
+
+# === Hauptfunktion mit FAISS-Distanzfilter
+def run_qa_pipeline(query, k=5):
+    try:
+        retrieved, distances = retrieve(query, k)
+
+        if not retrieved:
+            return "⚠️ Keine relevanten Textstellen gefunden."
+
+        max_dist = max(distances)
+        print(f"ℹ️ Höchste FAISS-Distanz: {max_dist:.4f}")
+
+        # 🔒 Schwelle für Relevanz (anpassbar)
+        if max_dist > 1.0:
+            return "🚫 Diese Frage scheint nichts mit Catan zu tun zu haben."
+
+        prompt = build_prompt(query, retrieved)
+        print("📨 Prompt gesendet...")
+
+        if openai_client:
+            answer = ask_openai(prompt)
+        elif groq_client:
+            answer = ask_groq(prompt)
+        else:
+            return "⚠️ Kein LLM API-Key vorhanden. Bitte OPENAI_API_KEY oder GROQ_API_KEY hinterlegen."
+
+        return f"📌 Frage: {query}\n\n📖 Antwort:\n{answer}"
+
+    except Exception as e:
+        return f"❌ Fehler beim Verarbeiten der Anfrage:\n{str(e)}"def build_prompt(query, texts):
+    context = "\n\n".join(texts)
+    return f"""Beantworte die folgende Frage basierend auf dem Kontext.
+
+Kontext:
+{context}
+
+Frage:
+{query}
+"""
+
 # === Anfrage an OpenAI
 def ask_openai(prompt):
     if not openai_client: