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@@ -324,14 +324,6 @@ def invoke (prompt, history, openai_api_key, rag_option, temperature=0.9, max_ne
 title = "LLM mit RAG"
 description = """<strong>Überblick:</strong> Hier wird ein <strong>Large Language Model (LLM)</strong> mit 
                  <strong>Retrieval Augmented Generation (RAG)</strong> auf <strong>externen Daten</strong> demonstriert.\n\n
-                 <strong>Genauer:</strong> Folgende externe Daten sind als Beispiel gegeben:
-                 <a href='""" + YOUTUBE_URL_1 + """'>YouTube</a>, <a href='""" + PDF_URL + """'>PDF</a>, and <a href='""" + WEB_URL + """'>Web.</a> <br>
-                 Alle neueren Datums!.
-                 <ul style="list-style-type:square;">
-                 <li>Setze "Retrieval Augmented Generation" auf  "<strong>Off</strong>" und gib einen Prompt ein." Das entspricht <strong> ein LLM nutzen ohne RAG</strong></li>
-                 <li>Setze "Retrieval Augmented Generation" to "<strong>Chroma</strong>"  und gib einen Prompt ein. Das <strong>LLM mit RAG</strong> weiß auch Antworten zu aktuellen Themen aus den angefügten Datenquellen</li>
-                 <li>Experimentiere mit Prompts, z.B.  Antworte in deutsch, englisch, ..." oder "schreibe ein Python Programm, dass die GPT-4 API aufruft."</li>
-                 </ul>\n\n
                  """
 css = """.toast-wrap { display: none !important } """
 examples=[['Was ist ChtGPT-4?'],['schreibe ein Python Programm, dass die GPT-4 API aufruft.']]