| import streamlit as st |
| import PyPDF2 |
| import re |
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| pdf_path = "Einsteiger Guide Leben im Einklang mit dem weiblichen Zyklus.pdf" |
| pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(pdf_path) |
| chapter_text = "" |
| capture = False |
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| for page_num in range(len(pdf_reader.pages)): |
| page = pdf_reader.pages[page_num] |
| page_text = page.extract_text() |
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| if re.search(r"Einführung in die weibliche Anatomie", page_text): |
| capture = True |
| if capture: |
| chapter_text += page_text |
| if re.search(r"Der Menstruationszyklus", page_text): |
| capture = False |
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| with open("static/css/styles.css") as f: |
| st.markdown(f'<style>{f.read()}</style>', unsafe_allow_html=True) |
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| st.title("Menstruationszyklus-Assistent") |
| st.subheader("Ein Assistent für Frauen") |
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| st.subheader("Kapitel 1: Einführung in die weibliche Anatomie") |
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| with st.spinner("Bitte warten..."): |
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| st.write(chapter_text) |
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| st.subheader("Stellen Sie eine Frage zu Kapitel 1") |
| question = st.text_input("Ihre Frage") |
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| def find_answer(question, chapter_text): |
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| sentences = chapter_text.split('.') |
| relevant_sentences = [sentence for sentence in sentences if any(word in sentence for word in question.split())] |
| return '. '.join(relevant_sentences) |
|
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| if st.button("Frage beantworten"): |
| with st.spinner("Bitte warten..."): |
| answer = find_answer(question, chapter_text) |
| if answer: |
| st.write(answer) |
| else: |
| st.write("Ich bin nur ein Assistent und kann Ihnen momentan keine genaue Antwort geben. Bitte konsultieren Sie eine medizinische Fachperson.") |
|
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| st.header("Referenzen") |
| st.write(""" |
| Dies ist eine Beta-Version vom 2024-06-02 und wir freuen uns, Ihnen mit der aktualisierten Version zu helfen. Grüße, Nur M. |
| """) |
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