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@@ -103,6 +103,26 @@ 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)
@@ -111,12 +131,13 @@ def main():
         st.text("Basisantwort:")
         st.text(answer["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)
         newText=text2text_generator("Formuliere einen neuen Satz. Frage: "+question+ " Antwort: " + answer["answer"])
         st.text(newText)
-
+        """
+        
 if __name__ == '__main__':
     main()