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@@ -262,21 +262,47 @@ def page1():
                     query = "Was bedeutet die Vorhaltefinanzierung?"
 
 
-            if query:
-                full_query = ask_bot(query)
-                # Kombiniere die gesamte Session-Historie mit der aktuellen Anfrage
-                combined_query = combine_history_with_query(full_query, st.session_state['chat_history_page1'])
-    
-                with st.spinner('Bot is thinking...'):
-                    chain = load_chatbot()
-                    docs = VectorStore.similarity_search(query=combined_query, k=5)
-                    with get_openai_callback() as cb:
-                        response = chain.run(input_documents=docs, question=combined_query)
-                        response = handle_no_answer(response)
-    
-                # Aktualisiere die Chat-Historie nach der Antwort des Bots
-                st.session_state['chat_history_page1'].append(("User", query))
-                st.session_state['chat_history_page1'].append(("Bot", response))
+        if query:
+            # Generiere das 'full_query' direkt ohne separate Funktion
+            standard_prompt = ("Schreibe immer höflich und auf antworte immer in der Sprache, "
+                               "in der der User auch schreibt. Formuliere immer ganze freundliche "
+                               "ganze Sätze und biete, wenn möglich, auch mehr Informationen "
+                               "(aber nicht mehr als 1 Satz mehr). Wenn der User sehr vage schreibt, "
+                               "frage nach - gerade wenn es um Jahre geht, frage nur nach Jahren, "
+                               "wenn du zu dem Thema auch Daten zu bestimmten Jahren hast.")
+            full_query = standard_prompt + " " + query
+
+            # Kombiniere die gesamte Session-Historie mit der aktuellen Anfrage
+            combined_query = combine_history_with_query(full_query, st.session_state['chat_history_page1'])
+    
+            with st.spinner('Bot is thinking...'):
+                chain = load_chatbot()
+                docs = VectorStore.similarity_search(query=combined_query, k=5)
+                with get_openai_callback() as cb:
+                    response = chain.run(input_documents=docs, question=combined_query)
+                    response = handle_no_answer(response)
+
+            # Aktualisiere die Chat-Historie nach der Antwort des Bots
+            st.session_state['chat_history_page1'].append(("User", query))
+            st.session_state['chat_history_page1'].append(("Bot", response))
+
+            # Display new messages at the bottom
+            new_messages = st.session_state['chat_history_page1'][-2:]
+            for chat in new_messages:
+                background_color = "#ffeecf" if chat[2] == "new" else "#ffeecf" if chat[0] == "User" else "#ffeecf"
+                new_messages_placeholder.markdown(f"<div style='background-color: {background_color}; padding: 10px; border-radius: 10px; margin: 10px;'>{chat[0]}: {chat[1]}</div>", unsafe_allow_html=True)
+
+            # Clear the input field after the query is made
+            query = ""
+    
+        # Mark all messages as old after displaying
+        st.session_state['chat_history_page1'] = [(sender, msg, "old") for sender, msg, _ in st.session_state['chat_history_page1']]
+
+    except Exception as e:
+        st.error(f"Upsi, an unexpected error occurred: {e}")
+        # [Rest des Codes bleibt unverändert]
+
+           
 
             
             #if query: