Update app.py

app.py

@@ -48,10 +48,34 @@ def main():
 
     @st.cache_resource
     def load_memory_dataset():
+    """
+    Versucht, das Memory-Dataset vom HF Hub zu laden.
+    Falls nicht vorhanden, wird ein leeres Dataset erstellt und gepusht.
+    """
+    try:
+        # Versuche das Dataset zu laden mit Token-Authentifizierung
+        logger.info(f"Versuche Dataset {DATASET_REPO} zu laden...")
+        ds = load_dataset(DATASET_REPO, split="train", token=HF_TOKEN_MEMORY)
+        logger.info(f"Dataset erfolgreich geladen mit {len(ds)} Einträgen.")
+        return ds
+    except Exception as e:
+        logger.warning(f"Fehler beim Laden des Datasets: {str(e)}")
+        
+        # Erstelle ein leeres Dataset, wenn keines existiert
+        logger.info("Erstelle neues Dataset...")
+        data = {"user_id": [], "query": [], "response": [], "timestamp": []}
+        ds = Dataset.from_dict(data)
+        
         try:
-            return load_dataset(DATASET_REPO, split="train", use_auth_token=HF_TOKEN_MEMORY)
-        except:
-            return Dataset.from_dict({"user_id": [], "query": [], "response": []})
+            # Versuche das Dataset zu pushen
+            ds.push_to_hub(DATASET_REPO, token=HF_TOKEN_MEMORY)
+            logger.info("Neues Dataset erfolgreich erstellt und gepusht.")
+            return ds
+        except Exception as push_error:
+            logger.error(f"Fehler beim Pushen des Datasets: {str(push_error)}")
+            st.error("Konnte kein Dataset erstellen. Bitte überprüfe deine Berechtigungen.")
+            # Fallback: Lokales Dataset zurückgeben
+            return ds
 
     # ------------------ AI Agent Klasse ------------------
     class CustomerSupportAIAgent: