Update utils.py

utils.py

@@ -109,7 +109,7 @@ llm_template = "Beantworte die Frage am Ende. " + template + "Frage: {question}
 #nur für HF für Stichwotre bei chatverlauf
 llm_template2 = "Fasse folgenden Text als Überschrift mit maximal 3 Worten zusammen. Text: {question}  "
 
-rag_template = "Nutze die folgenden Kontext (Beginnend mit dem Wort 'Kontext:') aus Teilen aus den angehängten Dokumenten, um die Frage (Beginnend mit dem Wort 'Frage: ') am Ende zu beantworten. Wenn du die Frage aus dem folgenden Kontext nicht beantworten kannst, dann versuche eine Beantwortung aus deinen eigenen trainierten Daten zu finden. Mache das kenntlich, ob du dich auf den hier angehängten Kontext beziehst oder ob du anhand deiner Daten antwortest." + template + "Kontext: {context} Frage: {question}"
+rag_template = "Nutze die folgenden Kontexte (Beginnend mit dem Wort 'Kontext:') aus Teilen aus den angehängten Dokumenten, um die Frage (Beginnend mit dem Wort 'Frage: ') am Ende zu beantworten. Wenn du die Frage aus dem folgenden Kontext nicht beantworten kannst, dann versuche eine Beantwortung aus deinen eigenen trainierten Daten zu finden. Mache das kenntlich, ob du dich auf den hier angehängten Kontext beziehst oder ob du anhand deiner Daten antwortest. Wenn du dich auf den angegebenen Kontext beziehst, gib unbedingt den Namen des Dokumentes an, auf den du dich beziehst." + template + "Kontext: {context} Frage: {question}"
 
 #################################################
 #Konstanten
@@ -308,8 +308,8 @@ def grade_documents_direct(prompt, documents):
     # Prompt
     prompt_gesamt = PromptTemplate(
         template="""Du bist ein Bewerter, der die Relevanz von einem erhaltenen Dokument zu einer Nutzeranfrage bewerten soll. \n
-        Hier ist das erhaltene Dokument: \n\n {context} \n\n
-        Hier ist die Nutzeranfrage: {question} \n
+        Hier ist das erhaltene Dokument (Kontext): \n\n {context} \n\n
+        Hier ist die Nutzeranfrage (Frage): {question} \n
         Wenn das erhaltene Dokument Keywörter oder semantische Bedeutung in Bezug auf die Nutzeranfrage hat, bewerte es als relevant. \n
         Gib eine binäre Bewertung von 'ja' oder 'nein' Bewertung, um anzuzeigen ob das Dokuemnt relevant ist zur Nutzeranfrage oder nicht.""",
         input_variables=["context", "question"],