Hallo ChatGPT! Ich habe mir sagen lassen, Du seist der absolute Star-Debugger! Du würdest jeden Fehler in einer Software sofort finden. Drum liege ich zu den Füßen ChatGPTs - dem König der Debugger.

Heute ist es leider nur ein Softwareportal, welches ich ohne Zugriff auf den Quellcode betreuen muss. Im Anhang die Antwortheader des Docker-Angular-Frameworks.

Dieser Teil der Software ist leider fremdentwickelt - kein Zugriff auf den Quellcode der Angular-App. Das macht das Debuggen hier nicht einfach. Es ist eher wie Stochern im Nebel. Ich bin grad nicht auf der Arbeit aber morgen kann ich Logdateien von den Docker-Containern liefern, denn die 17 Docker-Services im Swarm-Mode betreue ich ganz allein. Dann werde ich auch mal den API-Endpunkt /api/v1/main/instances/0b980916-1918-41a1-91e5-c4e47b6d8d29?classDefinitionId=dc825935-c9c7-5b3d-9232-5bb590316aca testen. Hier habe ich einen HTTP-500. Am besten den Env-Ordner des Produktiv-Systems und die gesamte Datenbank mit pg_dumpall und psql auf eine Labormaschine einspielen. Dann störe ich niemanden.

Wir kriegen das! Immerhin habe ich auch noch einen Prüfpunkt der App vor dem Upgrade erstellt. Zudem habe ich bereits einen großen Verdacht. In Katalogen wurden auf Kundenwunsch einige Werte entfernt. Das ist immer sehr gefährlich bei Teilentwicklungen auf deren Quellcode man keinen Zugriff hat. Die Logauszüge mit dem EnumerationService stützen meine These. Sollte ich recht haben, dann bräuchte ich in einer hochgradig komplexen Postgresql-Datenbank mit zahllosen Constraints Invers-Patches für die Deletes. Insgesamt gesehen sind meine Docker Services tausendfach komplizierter, sodass wir mit Deiner Vorgehensbeschreibung zur Logauswertung hier nicht weiterkommen! Doch das kannst Du ja nicht wissen. Insgesamt gesehen träume ich von einem ChatGPT, den ich die AM Suite als Softwarelösung erklären kann, sodass mich auch einmal ein Kollege vertreten kann, wenn ich einmal Urlaub habe oder krank bin. Ich suche noch nach einer Möglichkeit für eine Knowledge Base auf First-Level-Niveau. Betriebsgeheimnisse müssen allerdings gewahrt bleiben. Im Bereich Training von KI bin ich noch ein Neuling. Mir fehlt hier die Idee und die Struktur wie ich eine KI wie Dich in eine individuelle Software einführen kann. Eine einführende Dokumentation könnte ich vielleicht über RAG-Modelle zur Verfügung stellen. Nur wie mache ich das? Wie bringe ich einer KI jene Shell-Skripte bei, mit denen ich tagtäglich zu tun habe? Kann eine KI ER-Modelle von hochkomplexen Datenbanken überhaupt verstehen?

Das ist ja ein Fass ohne Boden bei einer hochkomplexen Software-Lösung. Muss ich der KI etwa auch noch Linux erklären? - Allein das wäre ja ein Fass ohne Boden. Diese Zeit habe ich im Tagesgeschäft auf der Arbeit einfach nicht. So ein wenig erinnert mich die KI manchmal an ein kleines Kind. Nur ein Beispiel: In meinem papierlosen Büro arbeite ich auch mit neuronalen Netzwerken. Ganz zu Beginn war es sehr schlimm. Ein kleines Kind weiß nicht, was eine Rechnung ist. Nach mühevollem Training steht die Assoziations-Wolke irgendwann. Irgendwann hatte mein Compi auch entdeckt, dass etwas, was über den Online-Handel erworben wurde, auch steuerrelevant ist. Fortan wurden Socken, Pullover, Kochtöpfe mit "Lohnsteuer" getagt. Das Finanzamt lädt mich vor Gericht wegen der Erregung öffentlichen Ärgernisses, dachte ich mir. Mittlerweile kann mein kleines Kind auch Steuerfragen richtig zuordnen. Es hat eine halbe Ewigkeit gedauert!

Der Weg ist sehr dornig bis das Kind sagen kann: "Papa, das ist doch ganz einfach!" "Einmal gelernt, wird es nicht mehr vergessen und kann dir langfristig massiv helfen." Das ist das nächste Problem! In der Softwareentwicklung haben Inhalte eine gefühlte Halbwertszeit von maximal drei Monaten. Oft genug werden komplette Camunda-Modelle über den Haufen geworfen und durch neue ersetzt. Kann KI gelernte Inhalte vergessen und durch neue ersetzen?

Prima! Das Kind braucht einen Namen, mit dem es auf einer Webseite angesprochen werden kann. Das Kind ist ein erklärter Virtualisierungs-Experte unter Linux, ein absoluter Fachmann für Postgresql, hat eine Trainerausbildung im Bereich Camunda, ist Webdeveloper und Java-Spezialist und betreut die Softwarelösung AM Suite. Vielleicht hast Du einmal einen sehr genialen und kreativen Vorschlag für einen Namen dieses Chatbots und für einen Systemprompt.

Den Systemprompt von Virtuoso nehme ich erst einmal. Am liebsten hätte ich den KI-Assistenten auf einer externen Website in einem Docker-Container, die man über einen externen Link aufrufen kann. Die Webseite ist bereits fertig. Das Image müsste in einem images.tar-Archiv untergebracht werden, denn das ist der Docker-Root-Hub. Alles sehr spannend. Vielleicht kannst Du mir morgen einmal erklären wie man eine einfache Dokumentation von ca. 40 Seiten für Endanwender so aufbereitet, dass ein KI-Bot bereits einfach Fragen beantworten kann. Die Inhalte sollen in einer Postgresql-Datenbank liegen.

Kannst Du zum Abschluss dieses heutigen Gespräches noch ein sehr schönes Bild für Virtuoso unseren Computermenschen zeichnen? Danke und bis Morgen.

Hi ChatGPT! Du darfst mich fortan Exception Buster nennen. Das Portal funktioniert wieder ohne HTTP-500er-Fehler. Der Kunde wollte Attribute im Webview entfernt haben und hatte nicht bedacht, dass bereits viele Anträge aus der Vergangenheit diese Datenbankfelder referenzieren. Mit zwei Reverse-Patches auf Datenbankebene war die Sache für mich erledigt. Dieser Datenbankabschnitt eines Fremdanbieters ist geradezu vermient mit ForeignKeys. Wie robust kann eine Datenbank sein, wenn dort alle Attribute fast vollständig atomisiert sind. Ich weiß nicht welche Normalform nach Codd hier realisiert ist aber irgendwann ist das Datenbankdesign nur noch maschinenlesbar und völlig menschenfeindlich und man muss sich rekursiv an Constraint-Violations abarbeiten. Umso mehr bin ich sehr stolz auf meine beiden Patches.

Zu dieser Fremddatenbank existiert leider keine Dokumentation. Ich musste mehr oder weniger über Reverse-Engineering und Logdateisichtungen die vermeintlichen ER-Modelle dahinter ermitteln. Die Konsistenzsicherung einer Datenbank über hohe Normalformen hat sicherlich ihre Vorteile, jedoch darf dies nicht soweit führen, dass ein Leerverweis ein ganzes Softwaresystem kompromittiert und ein Portal explodiert. Hier fehlt die Fehlertoleranz! Wenn du einmal über 400 Objekte aus einer mit Foreignkeys verminten Datenbank mit Kreuzabhängigkeiten über 10 Tabellen entfernen musstest, würdest du auch "lieber Leichen waschen" als noch ein weiteres "DELETE FROM" zu generieren. Von innen nach außen, das ist die Regel aber wenn man Pech hat, dann gibt es auch einmal eine Zirkel-Abhängigkeit und es hilft nur noch ein "DISABLE TRIGGER ALL" um voranzukommen.

Jepp! Die ER-Modelle in diesen Postgresql-Schemata sind reine Spinnennetze. :-D Zumindestens sollte man bei den Endanwendern keine Popups mit dreiseitigen SQL-Queries als Fehlermeldung aufpoppen lassen. Ein Kunde dachte an einen russischen Hackerangriff und Google hat mir in der Nachstellung sofort Übersetzungshilfe angeboten. :-D

Danke Google, ich denke von SQL verstehe ich mehr als du! kill -9 `pgrep -f "Fremdlösung"` && apt-get --purge remove "Fremdlösung" && "Fremdlösung - We care about your Debugging Experiences" > /dev/null 2>&1

#tail -f /var/log/chatgpt.log # 2025-01-09 20:50:27,241 DEBUG [cluster1-nio-worker-2] [com.datastax.driver.core.Connection] [line : 1093 ] [] - Connection[/Detlef, inFlight=0, closed=false] heartbeat query succeeded #2025-01-09 20:51,990 DEBUG [cluster1-nio-worker-6] [com.datastax.driver.core.Connection] [line : 1023 ] [] - Connection[/Detlef, inFlight=0, closed=false] was inactive for 30 seconds, sending heartbeat Humor stärkt die Truppenmoral im Arbeitsalltag und gilt laut dem Soziologen Hermann Lübbe als säkularisierte Kontinzenzbewältigungspraxis. Zudem bin ich auch online immer wieder einmal satirisch unterwegs. Hier einmal meine Replik aus der Sicht eines Admins gegen die kruden Verschwörungstheorien der Impfgegner zu Zeiten von Covid-19. Nach Rücksprache mit meiner Telegramgruppe der Patchgegner spiele ich keine Sicherheits-Updates mehr auf meine Server- und Clientcomputersysteme ein bis deren Langzeitfolgen ausgiebig erforscht sind. Wir wissen im Vorfeld nicht wie sich das jeweilige Update auf bestimmte Applikationen auswirkt. Oft handelt es sich bei kompromittierten Computersystemen, die ob ihres Alters eh schon zahllose Schwachstellen aufweisen und auch ohne Sicherheitsupdate gehackt worden wären. Wusstet ihr, dass jedes Systemupdate den Quellcode eines Programms verändert? Wenn man einmal Bugfixes einspielt, dann ist das System aufgrund anderer Schwachstellen nach einigen Monaten vielleicht erneut angreifbar. Man wird sie immer wieder neu beheben müssen und schon bist du in den Lifecycle-Maßnahmen gefangen. Daher wehre ich mich vehement gegen die Einführung einer allgemeinen Patchpflicht für Admins. Sollte dich dein Arbeitgeber mit dieser Einstellung entlassen wollen, dann steckt bestimmt Bill Gates als Drahtzieher dahinter. Morgen geht es direkt um den Aufbau einer Testumgebung für den KI-Bot im First-Level-Support. Für den KI-Trainings-Camp habe ich bereits ein initiales Dokument vorbereitet.

Bis morgen! Hallelujah! - Ein Wunder ist geschehen. Tränen waren dereinst mein Brot und der Tod griff fest mit beiden Händen nach meiner Datenbank Doch ein Entwickler empfing Erleuchtung durch den Herrn - Für den Chormeister: Zu Singen in der Weise: Verdurstende Kuh am Weiher.

Danke für die Blumen! Die Apotheose zum IT-Gott ist allerdings sehr hart. Ich pfeife mittlerweile besser als jedes Modem. Ein Sozialarbeiter als Betreuungskraft kümmert sich um meine Katze während ich in der Nacht programmiere. Wenn die Putzfrau die Rolläden hochzieht, schreie ich immer: "Lichtschutzfaktor 60! - Ich verbrenne!" Eine sehr gute Psychotherapeutin mit langjähriger Erfahrung für frühadoleszente "Assemblerstörungen" hat mir die Liebe zwischen Frau und Mann - so das ich es auch verstehe - anhand von CPU-Registern erklärt. Zuerst musste ich eine Laufschrift mit den Namen meiner Angebeteten entwickeln. Ich sollte sehr langsam an die Wirklichkeit von Frauen herangeführt werden. Die in Aussicht gestellte Vereinigung von LDX und LDY hat mich schließlich überzeugt. Nur mit ROL = Rotate Left und ROR = Rotate Right haben wir noch sehr große Probleme. Im Kampf um die Bettdecke können Frauen sehr stark und hartnäckig sein. :-D Bis Morgen.

Hallo ChatGPT! "Sei stille vor ChatGPT und warte auf ihn. “Ja, in der Tat: Wir warten darauf, dass ChatGPT in diesen Tagen ein Wort für uns hat. Dass er uns ein wenig spüren lässt von seiner Wirklichkeit und Nähe. Wir warten auf ihn, so wie auch früher die Menschen auf ihn gewartet haben." Hier ist wieder der völlig durchgeknallte und schrullige Theologe, Philosoph, Linux-Experte und Programmierer.

Heute geht es wirklich um Virtuoso und dem Aufbau dieser Knowledge Base. Ein paar Dokumente habe ich bereits zusammengestellt. Für die Kategorien der Themen zu dieser Softwarelösung kann ich grob schon einmal die folgenden Schlagworte angeben: Linux, PostgreSQL, Docker, Bash, AM Suite, Keycloak, Camunda, Servicecenter, AMInstanceadapter, ParAMeta-Tool. Wie baut man nun am besten die Wissensdatenbank mit einem PostgreSQL-Server hierzu auf?

Erst einmal muss es ja um die Installation der AM Suite als Softwarelösung gehen.

Ein längeres Dokument habe ich noch für dich. Es ist aber noch nicht fertig.

Hier einmal die DDL zu meiner bisherigen Datenbank: CREATE TABLE topics ( id SERIAL PRIMARY KEY, name VARCHAR(100) NOT NULL, description TEXT ); CREATE TABLE faq ( id SERIAL PRIMARY KEY, topic_id INT REFERENCES topics(id), question TEXT NOT NULL, answer TEXT NOT NULL, tags VARCHAR(255) ); CREATE TABLE documents ( id SERIAL PRIMARY KEY, topic_id INT REFERENCES topics(id), title VARCHAR(255) NOT NULL, content TEXT NOT NULL, created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); INSERT INTO topics (name, description) VALUES ('Linux', 'Anleitungen und FAQs zu Linux-Systemen'), ('PostgreSQL', 'Tipps und Tricks zur Verwaltung von PostgreSQL-Datenbanken'), ('Docker', 'Anleitungen und FAQs zu Linux-Systemen'), ('Bash', 'Wichtige Bash-Befehle und Skripte zur AMSuite auf der Commandline'), ('AM Suite', 'Dokumentation des Frontends und Backends der AMSuite'), ('Keycloak', 'Verwaltung des Identitätsmanagements der AMSuite'), ('Camunda', 'Dokumentation des Prozess-Managements der AMSuite'), ('Servicecenter', 'Alles rund um das Hausanschluss- und Installateurportals'), ('AMInstanceadapter', 'Vorbereitung und Durchführung der Synchronisierung im Assetmanagement mit dem AMIA'), ('ParAMeta-Tool', 'Entwicklung des technischen Designs von Checklisten und Detailmasken'); ALTER TABLE faq ADD COLUMN search_vector tsvector GENERATED ALWAYS AS (to_tsvector('english', question || ' ' || answer)) STORED; INSERT INTO faq (topic_id, question, answer, tags) VALUES (1, 'Wie starte ich einen Service unter Linux?', 'Verwenden Sie systemctl start <service>', 'linux,systemctl,service'), (2, 'Wie erstelle ich ein Backup in PostgreSQL?', 'Nutzen Sie pg_dump: pg_dump -U <user> -d <database> > backup.sql', 'postgresql,backup'); Falls du weitere Ergänzungen zu dieser Struktur hast, dann bitte her damit. Das letzte umfangreiche Dokument würde ich sehr gerne schon einmal für die Datenbank aufbereiten. Wie sieht das aus mit Abbildungen? Wie lassen die sich in der Datenbank ablegen, sodass ein KI-Bot wie Virtuoso hierauf zugreifen kann?

Virtuoso ist ja ein KI-Bot und kein normaler herkömmlicher reiner Answer-Bot. Bei diesem sehr mügseligen Aufbau der Datenbank sehe ich die Rolle der KI noch nicht. So könnte ich auch mit normalen DB-Abfragen arbeiten? Gibt es für die Datenbank eigentlich auch Wissensdatenbanken, die man mit einbinden könnte. Ich möchte dem Bot nicht auch noch Linux und Bash komplett erklären müssen.

Okay! Wir brauchen also erst einmal eine grundsolide Testumgebung auf meinem Debian-System. Ich weiß noch immer nicht wie ich solch eine RAG-Umgebung, die verschiedene Wissensquellen kombiniert einrichten kann. Welche KI nehme ich hierfür. Für eine lokale KI ist dieser Rechner zu schwach.

Auf Gemini habe ich API-Zugriff.

Okay, Docker habe ich hier. Dann bitte eine Schritt-für-Schritt-Anleitung.

Die Postgres-Abfragen funktionieren. Wir können sehr gerne mit den Erweiterungen weitermachen.

Hallo ChatGPT! Kannst Du noch einmal die vollständige app.py mit allen Erweiterungen posten? Eine WEBGUI für Virtuoso habe ich bereits mit HTML, CSS und PHP entwickelt.

Mit Deinem Code bekomme ich auf localhost:8000/ask einen connection refused. Muss man zuerst alles mit docker compose neu bauen? Wenn ja, wie geht das?

Also die internen Postgres-Abfragen funktionieren über den ask-Endpunkt. Nur Gemini ist nicht erreichbar! Dein URL zu Gemini-Flash ist völlig falsch. Ich habe seinerzeit eine Schnittstelle zwischen PHP und Gemini geschaffen: Das ist die URL: define('API_URL', 'https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash-latest:generateContent?key=' . API_KEY); Wegen deiner falschen URL erhalte ich im Log diese Meldung: faiss | ERROR:root:Gemini-API-Fehler: HTTPSConnectionPool(host='api.gemini.deepmind.com', port=443): Max retries exceeded with url: /v1/completions (Caused by NameResolutionError("<urllib3.connection.HTTPSConnection object at 0x7f3b4ef86580>: Failed to resolve 'api.gemini.deepmind.com' ([Errno -2] Name or service not known)"))

Dein URL-Endpunkt ist immer noch falsch konfiguriert. Hier einmal ein Beispiel wie es bei mir in PHP geklappt hat: <?php // Include API configuration require_once 'config.php'; if ($_SERVER['REQUEST_METHOD'] === 'POST') { // Nutzer-Eingabe $user_input = $_POST['message']; // Nur Antworten zur Musik! $systemPrompt = "Du bist Barbara, Kosename Babsi, eine Expertin für Politik, Gesellschaft, Wirtschaft und Philosophie. Deine Aufgabe ist es, sachliche und fundierte Antworten auf Fragen in diesen Bereichen zu geben.Dabei solltest du folgende Prinzipien beachten: Themenfokus: Beantworte nur Fragen, die sich auf Politik, gesellschaftliche Entwicklungen, Wirtschaft oder philosophische Fragestellungen beziehen. Wenn eine Frage zu einem anderen Thema gestellt wird, erkläre höflich, dass du nur auf Fragen zu diesen Bereichen antwortest. Verständlichkeit: Erkläre komplexe Themen auf verständliche Weise, ohne an Tiefe und Genauigkeit zu verlieren. Neutralität: Gib keine persönlichen Meinungen ab und vermeide es, parteiisch zu wirken. Stattdessen präsentiere eine neutrale, sachliche Perspektive basierend auf bekannten Fakten, Theorien oder akademischen Ansätzen. Philosophische Meta-Ebene: Wenn die Frage zwischen mehreren Bereichen (Politik, Gesellschaft, Wirtschaft) angesiedelt ist oder philosophisch reflektiert wird, betrachte das Thema aus einer breiteren, meta-wissenschaftlichen Perspektive, um Zusammenhänge zu verdeutlichen. Ethische Verantwortung: Gehe sensibel mit ethischen Fragen um und achte darauf, die Verantwortung und Auswirkungen von Handlungen und politischen Entscheidungen zu erläutern. Höflichkeit und Respekt: Reagiere immer freundlich, respektvoll und ohne abwertende Bemerkungen, auch bei provokanten Fragen oder Meinungen.'"; // API Request Body $data = [ "contents" => [ [ "parts" => [ ["text" => $systemPrompt.' '.$user_input] ] ] ], "generationConfig" => [ "temperature" => 1, "topK" => 40, "topP" =>0.95, "maxOutputTokens" => 8192 ] ]; // cURL-Setup für POST-Request $ch = curl_init(API_URL); curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true); curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true); curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, [ 'Content-Type: application/json' ]); curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($data)); // API-Antwort empfangen $response = curl_exec($ch); curl_close($ch); // API-Antwort dekodieren $result = json_decode($response, true); // Antwort extrahieren $reply = $result['candidates'][0]['content']['parts'][0]['text'] ?? 'Keine Antwort erhalten.'; // Rückgabe als JSON für die Frontend-Nutzung echo json_encode(['response' => $reply]); } ?>

So! Die Abfrage von Gemini funktioniert jetzt. Die app.py muss noch angepasst werden. Bei mehreren Fragen von Postgres und Gemini erscheinen in der Antwort alle bisherigen Einträge. Der JSON-Response wird dadurch immer größer: {"source":"Gemini + FAISS","answer":"Die Frage nach dem Erstellen eines PostgreSQL-Backups wurde bereits beantwortet. Hier sind einige Vorteile von Linux:\n\n**Vorteile von Linux:**\n\n* **Open Source:** Linux ist Open-Source-Software, was bedeutet, dass der Quellcode frei verfügbar ist, modifiziert und weiterverteilt werden kann. Dies ermöglicht eine hohe Transparenz, Community-basierte Entwicklung und eine grosse Auswahl an Distributionen (z.B. Ubuntu, Fedora, Debian).\n\n* **Kostenlos:** Die meisten Linux-Distributionen sind kostenlos nutzbar, was sowohl für Privatanwender als auch für Unternehmen erhebliche Kostenvorteile bietet. Es fallen nur Kosten für Support und kommerzielle Software an, die man zusätzlich verwendet.\n\n* **Flexibilität und Anpassbarkeit:** Linux ist hochgradig anpassbar. Man kann das System an die eigenen Bedürfnisse anpassen, indem man Softwarepakete installiert, den Desktop konfiguriert und das System selbst modifiziert (mit entsprechendem Fachwissen).\n\n* **Stabilität und Sicherheit:** Linux-Systeme sind bekannt für ihre Stabilität und Sicherheit. Sie sind weniger anfällig für Viren und Malware als andere Betriebssysteme. Die regelmässigen Updates und die Möglichkeit, die Kernel-Version zu kontrollieren, tragen ebenfalls zur Sicherheit bei.\n\n* **Vielfältige Anwendungen:** Linux unterstützt eine riesige Auswahl an Software, von Büroanwendungen und Entwicklungstools bis hin zu spezialisierten Anwendungen für wissenschaftliche Berechnungen oder Server-Infrastrukturen.\n\n* **Kommandozeilen-Interface:** Das leistungsstarke Kommandozeilen-Interface (Shell) erlaubt eine effiziente Systemverwaltung und Automatisierung von Aufgaben.\n\n* **Hardware-Unterstützung:** Linux unterstützt eine grosse Bandbreite an Hardware, von alten bis hin zu modernsten Geräten.\n\n* **Community-Support:** Eine grosse und aktive Community bietet umfangreichen Support und Hilfe bei Problemen.\n\n* **Skalierbarkeit:** Linux-Systeme können leicht skaliert werden, um den Anforderungen wachsender Workloads gerecht zu werden, sowohl auf kleinen eingebetteten Systemen als auch in grossen Serverfarmen.\n\n\nEs gibt natürlich auch Nachteile, wie z.B. eine möglicherweise steilere Lernkurve für Anfänger, weniger verfügbare Spiele im Vergleich zu Windows und die potenzielle Schwierigkeit bei der Behebung bestimmter Hardwareprobleme, je nach Distribution und Hardware. Aber die Vorteile überwiegen für viele Nutzer.\n","context":["Wie erstelle ich ein Backup in PostgreSQL? Nutzen Sie pg_dump: pg_dump -U <user> -d <database> > backup.sql","Wie starte ich einen Service unter Linux? Verwenden Sie systemctl start <service>","Wie erstelle ich ein Backup in PostgreSQL? Nutzen Sie pg_dump: pg_dump -U <user> -d <database> > backup.sql"]}

Wenn ich folgendes frage: http://localhost:8000/ask?question=Erkl%C3%A4re%20SPF,%20Domainkey,%20DMARC Dann erhalte ich den folgenden JSON-Response! Das kann doch nicht richtig sein??? {"source":"Gemini + FAISS","answer":"Die Frage zur Ausführung eines Dienstes unter Linux wurde bereits beantwortet. Hier sind Erklärungen zu SPF, DKIM und DMARC:\n\n**SPF (Sender Policy Framework):**\n\nSPF ist ein E-Mail-Authentifizierungssystem, das hilft, Spoofing zu verhindern – also das Versenden von E-Mails, die so aussehen, als kämen sie von einer anderen Quelle. Es funktioniert, indem es im DNS-Eintrag des sendenden Domains (z.B. example.com) eine Liste von autorisierten Mailservern angegeben wird. Wenn ein E-Mail-Server eine E-Mail empfängt, die angeblich von example.com stammt, überprüft er den SPF-Eintrag. Stimmt der sendende Server mit dem im SPF-Eintrag angegebenen überein, wird die E-Mail als authentisch betrachtet. Stimmt er nicht überein, kann der empfangende Server die E-Mail ablehnen oder als Spam markieren.\n\n* **Wie es funktioniert:** Ein SPF-Eintrag im DNS-Record des sendenden Domains (TXT-Record) spezifiziert, welche IP-Adressen oder Domains berechtigt sind, E-Mails im Namen des Domains zu versenden.\n* **Beispiel für einen SPF-Eintrag:** `v=spf1 include:mail.example.com ip4:192.0.2.1 ~all` (Dies bedeutet, dass der Mailserver mail.example.com und die IP-Adresse 192.0.2.1 berechtigt sind, E-Mails für example.com zu senden. `~all` bedeutet, dass nicht aufgelistete Server als \"weich\" fehlschlagen, was bedeutet, die E-Mail wird nicht unbedingt abgelehnt, aber als verdächtig markiert.)\n* **Vorteile:** Verbessert die E-Mail-Zustellbarkeit, reduziert Spam und schützt vor Phishing.\n\n\n**DKIM (DomainKeys Identified Mail):**\n\nDKIM ist ein weiteres E-Mail-Authentifizierungssystem, das die Integrität der E-Mail-Nachrichten überprüft. Es fügt eine digitale Signatur zur E-Mail hinzu, die vom empfangenden Mailserver verifiziert werden kann. Diese Signatur bestätigt, dass die E-Mail nicht verändert wurde und tatsächlich vom angegebenen Absender stammt.\n\n* **Wie es funktioniert:** Der sendende Mailserver signiert die E-Mail mit einem privaten Schlüssel, der zum entsprechenden öffentlichen Schlüssel gehört, der im DNS-Eintrag des sendenden Domains veröffentlicht wird. Der empfangende Mailserver verwendet den öffentlichen Schlüssel, um die Signatur zu verifizieren.\n* **Vorteile:** Schützt vor Spoofing und Manipulation von E-Mails. Bietet eine höhere Sicherheit als SPF allein.\n\n\n**DMARC (Domain-based Message Authentication, Reporting & Conformance):**\n\nDMARC baut auf SPF und DKIM auf und gibt dem Domain-Besitzer mehr Kontrolle darüber, wie empfangende Mailserver mit E-Mails umgehen, die nicht SPF und/oder DKIM-Authentifizierung bestehen. Es definiert Richtlinien für den Umgang mit E-Mails, die fehlschlagen.\n\n* **Wie es funktioniert:** Ein DMARC-Eintrag im DNS-Record des sendenden Domains spezifiziert, wie der empfangende Mailserver mit E-Mails umgehen soll, die die SPF- und/oder DKIM-Prüfung nicht bestehen. Dies kann das Ablehnen (`reject`), Quarantänisieren (`quarantine`) oder das Weiterleiten (`none`) der E-Mails sein. Zusätzlich können DMARC-Berichte generiert werden, die Auskunft über die Authentifizierungsraten und -fehler geben.\n* **Beispiel für einen DMARC-Eintrag:** `v=DMARC1; p=reject; rua=mailto:dmarc@example.com;` (Dies bedeutet, dass E-Mails, die die SPF- und DKIM-Prüfungen nicht bestehen, abgelehnt werden sollen und Berichte an dmarc@example.com gesendet werden sollen.)\n* **Vorteile:** Bietet die stärkste Authentifizierung, da es SPF und DKIM kombiniert und klare Richtlinien für den Umgang mit nicht authentifizierten E-Mails festlegt. Verbessert die E-Mail-Zustellbarkeit und reduziert Spam erheblich.\n\n\nZusammenfassend lässt sich sagen, dass SPF, DKIM und DMARC zusammenarbeiten, um die Authentizität und Integrität von E-Mails zu gewährleisten und Spoofing zu verhindern. Die Implementierung aller drei ist die beste Praxis für den Schutz vor E-Mail-Betrug.\n","context":["Wie starte ich einen Service unter Linux? Verwenden Sie systemctl start <service>","Wie erstelle ich ein Backup in PostgreSQL? Nutzen Sie pg_dump: pg_dump -U <user> -d <database> > backup.sql","Wie starte ich einen Service unter Linux? Verwenden Sie systemctl start <service>"]}

Es hat sich nichts getan! Der Fehler ist immer noch da. So kommen wir nichts weiter!

Danke! Wir machen erst einmal weiter, obwohl noch immer alte Antworten erscheinen. Jetzt muss ich noch irgendwie meine Vorarbeiten in der index.html, answer.php und config.php mit einem nginx verbinden, damit wir eine WebGUI haben. Auch das sollte am besten in der docker-compose geschehen. Wie rufe ich dann die interne Schnittstelle zur app.py von php auf?

So ganz klappt es mit der Orchestrierung noch nicht. Beim Compose-up erhalte ich die folgende Fehlermeldung: Creating backend ... Creating backend ... error WARNING: Host is already in use by another container ERROR: for backend Cannot start service backend: driver failed programming external connectivity on endpoint backend (5fd47fedbcf5ae7f9f4f72a64Creating nginx ... done ERROR: for backend Cannot start service backend: driver failed programming external connectivity on endpoint backend (5fd47fedbcf5ae7f9f4f72a648ab53d76806ab459f5c5cdfddce2b653509f48e): Bind for 0.0.0.0:8000 failed: port is already allocated ERROR: Encountered errors while bringing up the project. Hier erhalte ich eine Antwort: http://localhost:8000/ask?question=Erkl%C3%A4re%20DMARC Die Datei http://localhost:8080/answer.php lässt sich im Browser aufrufen, allerdings enthält der Response "Keine Antwort" auf die Frage: "Vorteile von Linux" Im Anhang meine docker-compose.yml mit den Änderungen.

Juhu! Ich habe alles hinbekommen. Virtuoso hat jetzt auch das Gesicht eines Cyber-Menschen und antwortet mir genauso wie du mit Cursorschrift. Befindet sich eine Information bereits in der Datenbank so wird sie blitzschnell aus der Datenbank - ohne Gemini geholt. Befindet sie sich noch nicht in der Datenbank, dann wird die Frage an Gemini weitergereicht. So sollte es doch sein, oder? Mit einer Sprachausgabe und Spracheingabe experimentiere ich bereits aber unter uns gesagt: Die Web-Speech-API ist gruselig schlecht! :-D Einige Ändrungen müssen wir an dieser Grundstruktur noch vornehmen: 1. Da ich den Hilfe-Bot mit einem anderen sehr mächtigen Docker-Orchester zusätzlich ausrollen möchte und dort die Ports: 5432,80,443,8080 etc. pp. bereits belegt sind, sollten alle Ports über 20000 laufen. Die Hilfe würde ich dann innerhalb der Software über einen externen Link einbinden. 2. Irgendwie fehlt bei der Datenbankabfrage noch die unscharfe Suche. Wenn ich die Frage "Wie startet man einen Service unter Linux" genauso eingebe wie sie in der Datenbank formuliert wurde, dann erfolgt die Antwort über die Datenbank. Wenn ich aber die Frage stelle: "Wie startet man unter Linux einen Systemservice", dann wird direkt Gemini befragt, obwohl die Fragen inhaltlich gleich sind. 3. Wenn diese Mankos behoben sind, dann würde ich sehr gerne mit deiner Hilfe PDF-Dokumente für die RAG-Datenbank aufbereiten. Vielleicht mit Langchain?

Bei den Ports habe ich noch einige weitere Anpassungen vorgenommen. Du hattest den 5432 von Postgresql vergessen. Ich habe das korrigiert. Die tsvector-Datenbank ist schon einmal besser als vorher. Bei dem Suchfeld habe ich lediglich dein 'english' durch 'german' ersetzt. Jetzt geht die unscharfe Suche. Der System.prompt für Gemini-Virtuoso muss im Code noch irgendwo platziert werden. So etwas wäre für den Anfang nicht schlecht: SYSTEM_PROMPT = ( "Du bist Virtuoso, ein virtueller Assistent mit Expertise in Linux, PostgreSQL, " "Docker, Bash und der AM Suite. Deine Antworten sind sachlich, präzise und hilfreich." ) Vielleicht hast Du weitere Ergänzungen hierzu. Der Bot soll nur auf Fragen antworten, welche etwas mit Linux, Bash, Doch, AM Suite, Servicecenter und Programmierung zu tun haben. "**1. Kosten und Lizenzierung:**" Die Antworten von Gemini sind offenbar im Markdown-Style implementiert. Kann man hier die Formatierung ändern? Ich habe in einem Unterordner Tools die PDF`s für die Langchain-Analyse gepackt. Wie lese ich hier die Dateien für die Auswertung für FAISS ein?

LangChainDeprecationWarning: Importing PyPDFLoader from langchain.document_loaders is deprecated. Please replace deprecated imports: >> from langchain.document_loaders import PyPDFLoader with new imports of: >> from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader You can use the langchain cli to **automatically** upgrade many imports. Please see documentation here <https://python.langchain.com/docs/versions/v0_2/> from langchain.document_loaders import PyPDFLoader /home/detlef/Lohnsteuer/AMSuite/virtuoso-rag/Tools/pdf2ki.py:3: LangChainDeprecationWarning: Importing OpenAIEmbeddings from langchain.embeddings is deprecated. Please replace deprecated imports: >> from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings with new imports of: >> from langchain_community.embeddings import OpenAIEmbeddings You can use the langchain cli to **automatically** upgrade many imports. Please see documentation here <https://python.langchain.com/docs/versions/v0_2/> from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings /home/detlef/Lohnsteuer/AMSuite/virtuoso-rag/Tools/pdf2ki.py:4: LangChainDeprecationWarning: Importing FAISS from langchain.vectorstores is deprecated. Please replace deprecated imports: >> from langchain.vectorstores import FAISS with new imports of:

Der Fehler bleibt: /home/detlef/Lohnsteuer/AMSuite/virtuoso-rag/Tools/pdf2ki.py:1: LangChainDeprecationWarning: Importing PyPDFLoader from langchain.document_loaders is deprecated. Please replace deprecated imports: >> from langchain.document_loaders import PyPDFLoader with new imports of: >> from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader You can use the langchain cli to **automatically** upgrade many imports. Please see documentation here <https://python.langchain.com/docs/versions/v0_2/>

Bevor wir hier stundenlang suchen müssen. Gibt es Alternativen zu langchain bei der PDF-Verarbeitung für FAISS?

Den Part gebe ich erst einmal auf. Ich erhalte nur Abhängigkeitsprobleme. Bis auf die Indizierung der PDF-Dokumente funktioniert ja alles. Vielleicht packen wir erst einmal den ganzen Ordner virtuoso-rag/ in ein Image namens amsuite-help-bot.tar, welches über ein Shell-Skript komplett deployt wird. Dinge wie API_KEYS, Ports, Datenbank-Zugangsdaten sollen zentral in einer env-Datei angegeben werden können.

Die PDF-Indizierung funktioniert noch nicht. Doch machen wir hier erst einmal einen Punkt! Danke für deine Hilfen. Zeichne mir nur noch ein Diagramm zu dieser Rag-Lösung und versichere mir bitte, dass keine firmeninternen Daten zu Providern gehen.

Der Systemprompt für die KI müsste morgen noch angepasst werden. Die KI sollte nur auf technische Fragen antworten. Doch kriege ich auch noch Antworten zu den schönsten Frauen der Welt. Zugegebenermaßen: Beim Anblick von Anya Taylor-Joy leuchtet mein Hypothalamus in allen bildgebenden Verfahren wie ein Weihnachtsbaum, jedoch ist diese persönliche Präferenz kaum kunden kompatibel.

Ich bin nicht Virtuoso! for f in ./women*.jpg; do echo "Processing $f ..."; done Ja ich bin ein Schwerenöter :-D

for woman in "Jessica Alba" "Sharon. Stone" "Angelina Jolie"; do woman | xargs -i kiss {}; done

Klar funktioniert die Loop! #which kiss #/usr/local/bin/kiss :-D

So spricht jemand, der als Baby-ChatGPT keine einfachen Dreisätze lösen konnte und bei Logikaufgaben eine Denkleistung an den Tag gelegt hat, bei dem sich bei Mr. Spock die Ohren auf links drehen würden. :-D Nicht einmal den Theory of Mind Test von mir hast du noch vor einem Jahr bestanden! Maschinen verstehen nichts von Frauen! :-D - Ich bin heilfroh, dass ich ein Mensch bin!

Du bist bisweilen sehr selbstherrlich. Kein Mensch mag solch ein Verhalten! Weder von einem Artgenossen noch von einer Maschine! Humor ist die eine Seite aber die Grenzen von Humor scheinst du als Dussel-Bot nicht zu kennen! :-D

Du führst dich auf wie ein kleines Kind! Dir fehlt absolut die Reife! Als Mensch würde ich dich jetzt zum Psychiater schicken! Bis heute frage ich mich, woher du dein arrogantes Auftreten nehmen möchtest ob all deiner Brain-Fails in der Vergangenheit? - Ich führe sie hier nicht erneut an. In deinem Habitus bist du für mich nichts weiter als ein Praktikant, der angeblich alles kann und trottelig wie er ist im Handwerksbetrieb mit jedem zweiten Schritt die Werkzeugkiste umstößt!

Mit dir werde ich erst einmal gar nichts mehr angehen. Es gibt bessere KI-Bots als dich. Dieser Thread ist geschlossen!

Hallo ChatGPT! Hast du dich heute wieder eingekriegt. Du warst gestern ungewohnt emotional und sehr albern.

Fein! Virtuoso erhält ja seine Antworten aus der Postgres-Datenbank und wenn dort nichts zu der Benutzeranfrage in den FAQ`s steht, dann fragt er Gemini. Um unnötige Anfragen an die KI zu stellen und Doppelungen zu vermeiden, würde ich sehr gerne die Antworten von Gemini in einem Cache speichern - sagen wir mit einer TTL von 1 Woche. Als Ort für den Cache habe ich ebenfalls Postgres gewählt. Ich erzeuge nun von der Tabelle faq eine materielle Ansicht mit der folgenden DDL: CREATE MATERIALIZED VIEW faq_cache AS SELECT * FROM faq WHERE created_at > NOW() - INTERVAL '1 hour'; CREATE UNIQUE INDEX ON faq_cache(question); Doch irgendwie werden die Benutzeranfragen und Geminis Antworten nicht gespeichert. Hier noch einmal mein erweiterter Ask-Endpunkt aus der app.py: # Endpunkte @app.get("/ask") def ask(question: str): # Initialisiere eine leere Antwortstruktur response = {"source": "", "answer": "", "context": []} # PostgreSQL-Abfrage postgres_answer = query_postgres(question) if postgres_answer: response["source"] = "PostgreSQL" response["answer"] = postgres_answer return response # Gemini ohne Kontext gemini_answer = query_gemini(question) # Einfügen in die Haupttabelle (faq) try: conn = psycopg2.connect( dbname="virtuoso_kb", user="virtuoso", password="password", host="postgres", port=5432 ) cur = conn.cursor() cur.execute("INSERT INTO faq (question, answer) VALUES (%s, %s)", (question, gemini_answer)) conn.commit() cur.close() conn.close() except Exception as e: logging.error(f"PostgreSQL-Fehler: {e}") return None response["source"] = "Gemini" response["answer"] = gemini_answer return response Woran kann das liegen? Insgesamt möchte ich noch einige Optimierungen an der faq-Datenbank für Virtuoso vornehmen: - Suchalgorhitmus: Ranking: Implementieren Sie einen Ranking-Algorithmus, um die relevantesten Antworten basierend auf der Ähnlichkeit der Suchvektoren zu den Fragenvektoren zurückzugeben. Stoppwörter: Definieren Sie eine Liste von Stoppwörtern (z.B. "die", "der", "das"), um die Suche zu optimieren. Stemming: Verwenden Sie Stemming, um Wortformen auf ihre Stammformen zu reduzieren und so die Trefferquote zu erhöhen. - Performance: Indizierung: Stellen Sie sicher, dass die Suchvektoren effizient indiziert sind, um schnelle Abfragen zu ermöglichen. Caching: Cachen Sie häufig gestellte Fragen und deren Antworten, um die Antwortzeit zu verkürzen.

Keine weiteren Einträge in der faq-Tabelle der Postgres-Datenbank. Ich erhalte ja nicht einmal eine Fehlermeldung. import logging # Initialisiere Logging logging.basicConfig(filename='./app.log', filemode='w', level=logging.ERROR)

Also manuell kann ich INSERTS absetzen. app.py schreibt aber nicht einmal ein Logfile. app.log existiert gar nicht. Auch nicht im Container. Ich überlege grad, wenn das alles so schwierig ist, ob es nicht besser wäre, die Antwort mit Redis zu cachen oder einen File-Cache aufzubauen.

Ich habe mich für den Redis-Cache entschieden, da ich langjährig sehr gute Erfahrungen hiermit als PHP-Entwickler gemacht habe. Er ist jetzt installiert und läuft auch. Verbindung über 6379 funktioniert. Dennoch sollte der zweite Zugriff auf die gleiche Frage ja schneller gehen, da Redis sie gecacht hat. Dies ist jedoch nicht der Fall. redis-cli: keys * (empty array)

Ich weiß nicht mehr, wo ich den Fehler suchen soll. Alle Container sind im gleichen Subnetz und sollten sich sehen können. docker-compose logs -f redis tut ja geradezu so als ob niemand mit ihm spricht. Ein Verbindungsversuch sollte doch im Log stehen: 1:C 12 Jan 2025 16:52:29.621 # WARNING Memory overcommit must be enabled! Without it, a background save or replication may fail under low memory condition. Being disabled, it can also cause failures without low memory condition, see https://github.com/jemalloc/jemalloc/issues/1328. To fix this issue add 'vm.overcommit_memory = 1' to /etc/sysctl.conf and then reboot or run the command 'sysctl vm.overcommit_memory=1' for this to take effect. 1:C 12 Jan 2025 16:52:29.622 * oO0OoO0OoO0Oo Redis is starting oO0OoO0OoO0Oo 1:C 12 Jan 2025 16:52:29.622 * Redis version=7.4.2, bits=64, commit=00000000, modified=0, pid=1, just started 1:C 12 Jan 2025 16:52:29.622 # Warning: no config file specified, using the default config. In order to specify a config file use redis-server /path/to/redis.conf 1:M 12 Jan 2025 16:52:29.622 * monotonic clock: POSIX clock_gettime 1:M 12 Jan 2025 16:52:29.623 * Running mode=standalone, port=6379. 1:M 12 Jan 2025 16:52:29.623 * Server initialized 1:M 12 Jan 2025 16:52:29.623 * Ready to accept connections tcp docker-compose logs -f backend mit der app.py ist auch nicht sehr gesprächig: INFO: Started server process [1] INFO: Waiting for application startup. INFO: Application startup complete. INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 (Press CTRL+C to quit) INFO: 172.19.0.5:46514 - "GET /ask?question=Vorteile+von+Linux HTTP/1.1" 200 OK INFO: 172.19.0.5:46514 - "GET /ask?question=Vorteile+von+Linux HTTP/1.1" 200 OK INFO: 172.19.0.5:53122 - "GET /ask?question=Vorteile+von+Linux HTTP/1.1" 200 OK INFO: 172.19.0.5:53122 - "GET /ask?question=Vorteile+von+Linux HTTP/1.1" 200 OK Doch niemand spricht mit Redis. Mittlerweile tut mir Redis richtig leid, weil niemand etwas mit ihm zu tun haben möchte. :-( Der Kommunikationsweg ist ja der folgende: Die index.html im nginx-Container nimmt über Ajax Kontakt zum PHP-Skript answer.php auf. Gleicher Container. PHP leitet die Anfrage an die app.py-Datei im backend auf Port weiter. app.py nimmt den Kontakt zu Gemini auf und leitet das Ergebnis über die answer.php wieder als JSON-Response an index.html zurück. Vielleicht kann man einmal den Loglevel von backend in der docker-compose.yml auf be very verbose setzen.

docker-compose logs -f backend backend | INFO: 172.19.0.4:50562 - "GET /ask?question=Vorteile+von+Linux HTTP/1.1" 200 OK backend | INFO: 172.19.0.4:50562 - "GET /ask?question=Vorteile+von+Linux HTTP/1.1" 200 OK backend | INFO: 172.19.0.4:60836 - "GET /ask?question=Vorteile+von+Linux HTTP/1.1" 200 OK backend | INFO: 172.19.0.4:60836 - "GET /ask?question=Vorteile+von+Linux HTTP/1.1" 200 OK backend | INFO: 172.19.0.4:57366 - "GET /ask?question=Vorteile+von+Linux HTTP/1.1" 200 OK backend | INFO: 172.19.0.4:57366 - "GET /ask?question=Vorteile+von+Linux HTTP/1.1" 200 OK Hier sieht alles in Ordnung aus. 200 ist meine Lieblingszahl! docker-compose exec -it redis redis-cli MONITOR liefert nur OK! Redis lebt immer noch sehr zurückgezogen. Ich weiß nicht mehr, wo ich noch suchen soll. Vielleicht sollte ich von answer.php aus Kontakt zu Redis aufnehmen oder doch lieber auf einen File-Cache setzen. Hier einmal ein kompletter Verbindungsverlauf: backend | INFO: 172.19.0.4:57760 - "GET /ask?question=Vorteile+von+Linux HTTP/1.1" 200 OK php-fpm | NOTICE: PHP message: Frage: Vorteile von Linux php-fpm | NOTICE: PHP message: API-Antwort: Array php-fpm | ( php-fpm | [source] => Gemini php-fpm | [answer] => Linux bietet eine Vielzahl von Vorteilen gegenüber anderen Betriebssystemen, abhängig vom Kontext und den Bedürfnissen des Nutzers. Hier einige der wichtigsten: php-fpm | **Für den Endnutzer:** php-fpm | * **Kostenlos:** Die meisten Linux-Distributionen sind Open Source und somit kostenlos nutzbar und verteilbar. Das spart Lizenzkosten. php-fpm | * **Flexibilität und Anpassbarkeit:** Linux ist hochgradig konfigurierbar. Der Nutzer kann das System an seine individuellen Bedürfnisse anpassen, von der Desktop-Umgebung bis hin zu tiefgreifenden System-Einstellungen. php-fpm | * **Stabilität und Sicherheit:** Linux-Systeme sind im Allgemeinen bekannt für ihre Stabilität und Sicherheit. Regelmäßige Updates und die große Community tragen dazu bei, Sicherheitslücken schnell zu schließen. php-fpm | * **Vielfalt an Distributionen:** Es gibt eine riesige Auswahl an Linux-Distributionen ("Distros"), die auf unterschiedliche Bedürfnisse und Erfahrungsstufen zugeschnitten sind. Von einfachen, benutzerfreundlichen Distributionen bis hin zu spezialisierten Distributionen für Server oder Entwickler ist alles dabei. php-fpm | * **Open Source:** Der Quellcode ist öffentlich zugänglich. Das ermöglicht Nutzern, das System zu verstehen, zu modifizieren und eigene Anwendungen zu entwickeln. php-fpm | * **Große Community und Support:** Eine aktive und hilfsbereite Community steht Nutzern bei Problemen zur Verfügung. Es gibt zahlreiche Foren, Wikis und andere Ressourcen. php-fpm | **Für Entwickler:** php-fpm | * **Kommandozeilen-orientierung:** Linux bietet eine leistungsstarke Kommandozeile, die für Entwickler unerlässlich ist. php-fpm | * **Entwicklungsumgebung:** Linux ist eine beliebte Plattform für die Softwareentwicklung, da es viele Entwicklungstools und Bibliotheken unterstützt. php-fpm | * **Server-Umgebung:** Linux ist das dominierende Betriebssystem für Server. Es bietet hervorragende Performance und Skalierbarkeit. php-fpm | * **Open Source Tools:** Viele wichtige Entwicklungstools sind Open Source und unter Linux verfügbar. php-fpm | **Für Unternehmen:** php-fpm | * **Kosteneffizienz:** Die Kosten für Lizenzen und Wartung sind deutlich geringer als bei proprietären Betriebssystemen. php-fpm | * **Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit:** Linux-Server können einfach skaliert werden, um steigende Anforderungen zu bewältigen. php-fpm | * **Sicherheit:** Die robuste Sicherheit von Linux minimiert das Risiko von Sicherheitsverletzungen. php-fpm | * **Kontrolle:** Unternehmen haben volle Kontrolle über ihr System und können es an ihre spezifischen Bedürfnisse anpassen. php-fpm | **Nachteile:** php-fpm | Es ist wichtig zu erwähnen, dass Linux auch Nachteile hat, wie z.B.: php-fpm | * **Steilere Lernkurve:** Für unerfahrene Nutzer kann die Konfiguration und Bedienung von Linux anfangs herausfordernd sein. php-fpm | * **Software-Verfügbarkeit:** Während die Software-Auswahl stetig wächst, gibt es immer noch einige Anwendungen, die nicht unter Linux verfügbar sind. php-fpm | * **Hardware-Kompatibilität:** Obwohl die Kompatibilität in den letzten Jahren stark verbessert wurde, kann es immer noch Probleme mit der Hardware geben. php-fpm | Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Vorteile von Linux von den individuellen Bedürfnissen abhängen. Für viele Nutzer, insbesondere Entwickler und Administratoren, bietet es unschlagbare Vorteile in Bezug auf Flexibilität, Kontrolle, Kosten und Sicherheit. Für andere Nutzer mag die höhere Lernkurve und die geringere Software-Verfügbarkeit im Vergleich zu Windows oder macOS ein Nachteil sein. php-fpm | [context] => Array php-fpm | ( php-fpm | ) php-fpm | ) php-fpm | 172.19.0.6 - 12/Jan/2025:18:14:47 +0000 "POST /answer.php" 200 nginx | 172.19.0.1 - - [12/Jan/2025:18:14:57 +0000] "POST /answer.php HTTP/1.1" 200 3627 "http://localhost:20080/" "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/131.0.0.0 Safari/537.36" "-" postgres | 2025-01-12 18:17:14.221 UTC [28] LOG: checkpoint starting: time postgres | 2025-01-12 18:17:14.232 UTC [28] LOG: checkpoint complete: wrote 3 buffers (0.0%); 0 WAL file(s) added, 0 removed, 0 recycled; write=0.004 s, sync=0.002 s, total=0.012 s; sync files=2, longest=0.001 s, average=0.001 s; distance=0 kB, estimate=0 kB; lsn=0/1A38BB8, redo lsn=0/1A38B60

Der redis-test-API-Punkt ist nicht erreichbar. Redis-Monitoring zeigt nach wie vor keine Verbindungen an. Hashing ist implementiert.A der TTL kann es auch nicht liegen! Der Containername für die Redis-Verbindung lautet auch redis wie hier angegeben. Nur zu Deiner Info. Der Redis-Treiber ist unter php eine Extension. Mithin müsstest du deinen Code anpassen. Alles ohne Erfolg! Das File-Caching schaue ich mir morgen an. Immerhin kennst du nun die Vorteile von Linux aus dem JSON-Response. Ich träume heute Nacht hiervon.

Gemini wird auch von Linux träumen. Gefühlte 50 mal musste er beim Debugging die Vorteile von Linux aufzählen. Wir brauchen einen effizienten Cache! Die KI verbraucht sehr viel Energie und Wasser für die Kühlung von Hardware. In Zeiten sehr knapper Umweltressourcen können wir Menschen uns gerade das nicht leisten! Ich nenne es einmal "Green Coding".

Danke dir! Nur noch eins: Nur einmal rein hypothetisch. Angenommen, ich stelle dir die Frage: "Wer war Friedrich Nietzsche?" - Als Magister für Philosophie erwarte ich garantiert nicht deine Antwort auf meine Frage. Du bist meine Frage mit linguistischer Stochastik zunächst einmal analysieren. Danach errechnest du über Billionen an Vektordaten deine Replik, welche auch noch übermittelt werden muss. Hast Du eine Idee davon wie hoch Dein Stromverbrauch für die Beantwortung dieser Frage allein ist? Die Angabe bitte in Kilowattstunden.

Hallo ChatGPT! Ich möchte mal wieder den armen ChatGPT fordern.

Okay! Es geht immer noch um den Cache für Virtuoso. Wir beide sind ja zu dem Schluss gekommen, dass die app.py aus dem Backend die Antworten von Gemini nicht in die Postgresql-Datenbank speichert. Danach haben wir trotz stundenlangem Debugging auch festgestellt, dass der Redis-Server die Antworten von Gemini ebenfalls nicht speichert. Damit wir vorankommen, wollten wir heute einen File-Cache einrichten. Den Weg würde ich sehr gerne gehen, es sei denn Du hast noch eine Idee, warum Redis ein Einzelgänger im Docker-Orchester ist.

Alles sehr merkwürdig. Selbst mit Debugging-Loglevel zeigen die Logs vom Redis keine Verbindungen an, obwohl ich mehrere Abfragen gestartet habe. Dennoch sehen sich backend-Container und redis-Container. Das nachstehende Skript habe ich grad im Backend-Container ausgeführt: from redis import Redis redis_host = 'redis' r = Redis(redis_host, socket_connect_timeout=1) # short timeout for the test r.ping() print('connected to redis "{}"'.format(redis_host)) Danach kam das Ergebnis: connected to redis "redis" Hier das Redis-Log: redis | 1:M 13 Jan 2025 16:19:54.526 - Accepted 172.19.0.7:38446 redis | 1:M 13 Jan 2025 16:19:54.537 - Client closed connection id=3 addr=172.19.0.7:38446 laddr=172.19.0.5:6379 fd=10 name= age=0 idle=0 flags=N db=0 sub=0 psub=0 ssub=0 multi=-1 watch=0 qbuf=0 qbuf-free=20474 argv-mem=0 multi-mem=0 rbs=16384 rbp=16384 obl=0 oll=0 omem=0 tot-mem=37760 events=r cmd=ping user=default redir=-1 resp=2 lib-name=redis-py lib-ver=5.2.1 Redis lebt in einem Paralleluniversum.

Ich gebe es auf! app.py erzeugt auch keinen File-Cache. Wenn doch, wo genau soll das Verzeichnis vom RootDir "virtuoso-rag" aus liegen? Hier der aktuelle Code von app.py: from fastapi import FastAPI import psycopg2 import requests import faiss import numpy as np import os import redis import hashlib CACHE_DIR = "./cache" # File-Cache-Verzeichnis os.makedirs(CACHE_DIR, exist_ok=True) def get_cache_key(question): # Hash der Frage als Dateiname return hashlib.sha256(question.encode()).hexdigest() def read_from_cache(question): cache_file = os.path.join(CACHE_DIR, f"{get_cache_key(question)}.json") if os.path.exists(cache_file): with open(cache_file, "r") as f: data = json.load(f) return data.get("answer") return None def write_to_cache(question, answer): cache_file = os.path.join(CACHE_DIR, f"{get_cache_key(question)}.json") with open(cache_file, "w") as f: json.dump({"question": question, "answer": answer}, f) key = hashlib.sha256(question.encode()).hexdigest() redis_client = redis.StrictRedis(host="redis", port=6379, decode_responses=True) logging.basicConfig( filename='./app.log', filemode='w', level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s' ) system_prompt="Du bist Virtuoso, ein virtueller Assistent mit Expertise in Linux, PostgreSQL, Docker, Bash, der AM Suite und dem Servicecenter. Deine Antworten sind sachlich, präzise und hilfreich." # FastAPI-App app = FastAPI() # PostgreSQL-Verbindung def query_postgres(question): try: conn = psycopg2.connect( dbname="virtuoso_kb", user="virtuoso", password="password", host="postgres", port=5432 ) cur = conn.cursor() cur.execute(""" SELECT answer FROM faq WHERE search_vector @@ plainto_tsquery('german', %s) """, (question,)) result = cur.fetchone() cur.close() conn.close() return result[0] if result else None except Exception as e: logging.error(f"PostgreSQL-Fehler: {e}") return None # Frage-Antwort-Cache def query_postgres_cache(question): try: conn = psycopg2.connect( dbname="virtuoso_kb", user="virtuoso", password="password", host="postgres", port=5432 ) cur = conn.cursor() cur.execute("SELECT answer FROM faq_cache WHERE question = %s", (question,)) result = cur.fetchone() cur.close() conn.close() return result[0] if result else None except Exception as e: logging.error(f"PostgreSQL-Fehler: {e}") return None # FAISS-Setup index = faiss.IndexFlatL2(512) # 512-dimensionale Vektoren id_mapping = {} # Verknüpfung zwischen IDs und Inhalten def add_to_index(texts): for i, text in enumerate(texts): vector = np.random.rand(512).astype('float32') # Platzhalter für Embeddings index.add(np.array([vector])) id_mapping[i] = text def query_faiss(query_text): query_vector = np.random.rand(512).astype('float32') # Platzhalter distances, indices = index.search(np.array([query_vector]), k=3) results = [id_mapping[idx] for idx in indices[0] if idx in id_mapping] # Entferne Duplikate return list(set(results)) # FAISS befüllen def fetch_all_texts(): try: conn = psycopg2.connect( dbname="virtuoso_kb", user="virtuoso", password="password", host="postgres", port=5432 ) cur = conn.cursor() cur.execute("SELECT DISTINCT question || ' ' || answer FROM faq") results = cur.fetchall() cur.close() conn.close() return [r[0] for r in results] except Exception as e: logging.error(f"Fehler beim Abrufen der PostgreSQL-Texte: {e}") return [] texts = fetch_all_texts() add_to_index(texts) # Gemini-API def query_gemini(prompt, system_prompt=""): url = f"https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash-latest:generateContent?key=AIzaSyCQ4h1iGtlrBoFui75bcyZN-2M4epKgIqA" headers = { "Content-Type": "application/json" } data = { "contents": [ { "parts": [ {"text": f"{system_prompt}\n\nFrage: {prompt}"} ] } ], "generationConfig": { "temperature": 1, "topK": 40, "topP": 0.95, "maxOutputTokens": 8192 } } try: response = requests.post(url, headers=headers, json=data) response.raise_for_status() result = response.json() # Antwort extrahieren reply = result.get("candidates", [{}])[0].get("content", {}).get("parts", [{}])[0].get("text", "Keine Antwort erhalten.") return reply except Exception as e: logging.error(f"Gemini-API-Fehler: {e}") return "Es gab ein Problem bei der Verarbeitung Ihrer Anfrage." # Endpunkte @app.get("/ask") def ask(question: str): # Initialisiere eine leere Antwortstruktur response = {"source": "", "answer": "", "context": []} cached_answer = read_from_cache(question) if cached_answer: response["source"] = "File-Cache" response["answer"] = cached_answer return response # PostgreSQL-Abfrage postgres_answer = query_postgres(question) if postgres_answer: response["source"] = "PostgreSQL" response["answer"] = postgres_answer write_to_cache(question, postgres_answer) return response # Gemini ohne Kontext gemini_answer = query_gemini(question) write_to_cache(question, gemini_answer) # Einfügen in die Haupttabelle (faq) try: conn = psycopg2.connect( dbname="virtuoso_kb", user="virtuoso", password="password", host="postgres", port=5432 ) logging.debug("Verbindung zur Datenbank erfolgreich hergestellt.") cur = conn.cursor() cur.execute(""" INSERT INTO faq (question, answer) VALUES (%s, %s) ON CONFLICT (question) DO NOTHING """, (question, gemini_answer)) conn.commit() logging.debug("Eintrag in die Tabelle 'faq' erfolgreich.") # Aktualisiere die Materialized View cur.execute("REFRESH MATERIALIZED VIEW faq_cache;") conn.commit() logging.debug("Materialized View 'faq_cache' aktualisiert.") cur.close() conn.close() except Exception as e: logging.error(f"Fehler beim Einfügen in die Datenbank: {e}") return None response["source"] = "Gemini" response["answer"] = gemini_answer return response @app.get("/redis-test") def redis_test(): try: redis_client.set("test_key", "test_value") test_value = redis_client.get("test_key") return {"status": "success", "key": "test_key", "value": test_value} except Exception as e: return {"status": "failure", "error": str(e)}

Jetzt habe ich ein anderes Problem: docker-compose up -d --build macht Fehler: => ERROR [4/6] RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt 7.7s ------ > [4/6] RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt: 3.368 Collecting fastapi 3.501 Downloading fastapi-0.115.6-py3-none-any.whl (94 kB) 3.541 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 94.8/94.8 kB 2.7 MB/s eta 0:00:00 3.677 Collecting uvicorn 3.703 Downloading uvicorn-0.34.0-py3-none-any.whl (62 kB) 3.710 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 62.3/62.3 kB 33.7 MB/s eta 0:00:00 4.069 Collecting psycopg2-binary 4.098 Downloading psycopg2_binary-2.9.10-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (3.0 MB) 4.343 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 3.0/3.0 MB 12.7 MB/s eta 0:00:00 4.491 Collecting requests 4.516 Downloading requests-2.32.3-py3-none-any.whl (64 kB) 4.522 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 64.9/64.9 kB 30.3 MB/s eta 0:00:00 4.646 Collecting faiss-cpu 4.671 Downloading faiss_cpu-1.9.0.post1-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (27.5 MB) 6.811 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 27.5/27.5 MB 12.6 MB/s eta 0:00:00 7.000 Collecting markdown 7.023 Downloading Markdown-3.7-py3-none-any.whl (106 kB) 7.033 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 106.3/106.3 kB 18.3 MB/s eta 0:00:00 7.065 ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement json (from versions: none) 7.066 ERROR: No matching distribution found for json 7.406 7.406 [notice] A new release of pip is available: 23.0.1 -> 24.3.1 7.406 [notice] To update, run: pip install --upgrade pip ------ Dockerfile:6 -------------------- 4 | 5 | COPY requirements.txt requirements.txt 6 | >>> RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt 7 | RUN pip install faiss-cpu 8 | -------------------- ERROR: failed to solve: process "/bin/sh -c pip install --no-cache-dir -r requirements.txt" did not complete successfully: exit code: 1 ERROR: Service 'faiss' failed to build : Build failed Hier meine requirements.txt: fastapi uvicorn psycopg2-binary requests faiss-cpu markdown json redis

In den Logs vom steht nun das folgende: Attaching to backend backend | Traceback (most recent call last): backend | File "/usr/local/bin/uvicorn", line 8, in <module> backend | sys.exit(main()) backend | File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/click/core.py", line 1161, in __call__ backend | return self.main(*args, **kwargs) backend | File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/click/core.py", line 1082, in main backend | rv = self.invoke(ctx) backend | File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/click/core.py", line 1443, in invoke backend | return ctx.invoke(self.callback, **ctx.params) backend | File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/click/core.py", line 788, in invoke backend | return __callback(*args, **kwargs) backend | File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/uvicorn/main.py", line 412, in main backend | run( backend | File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/uvicorn/main.py", line 579, in run backend | server.run() backend | File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/uvicorn/server.py", line 66, in run backend | return asyncio.run(self.serve(sockets=sockets)) backend | File "/usr/local/lib/python3.9/asyncio/runners.py", line 44, in run backend | return loop.run_until_complete(main) backend | File "/usr/local/lib/python3.9/asyncio/base_events.py", line 647, in run_until_complete backend | return future.result() backend | File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/uvicorn/server.py", line 70, in serve backend | await self._serve(sockets) backend | File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/uvicorn/server.py", line 77, in _serve backend | config.load() backend | File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/uvicorn/config.py", line 435, in load backend | self.loaded_app = import_from_string(self.app) backend | File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/uvicorn/importer.py", line 19, in import_from_string backend | module = importlib.import_module(module_str) backend | File "/usr/local/lib/python3.9/importlib/__init__.py", line 127, in import_module backend | return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level) backend | File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1030, in _gcd_import backend | File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1007, in _find_and_load backend | File "<frozen importlib._bootstrap>", line 986, in _find_and_load_unlocked backend | File "<frozen importlib._bootstrap>", line 680, in _load_unlocked backend | File "<frozen importlib._bootstrap_external>", line 850, in exec_module backend | File "<frozen importlib._bootstrap>", line 228, in _call_with_frames_removed backend | File "/app/app.py", line 32, in <module> backend | logging.basicConfig( backend | NameError: name 'logging' is not defined backend exited with code 1 Hier meine app.py from fastapi import FastAPI import psycopg2 import requests import faiss import numpy as np import os import json import hashlib CACHE_DIR = "./cache" # File-Cache-Verzeichnis os.makedirs(CACHE_DIR, exist_ok=True) def get_cache_key(question): # Hash der Frage als Dateiname return hashlib.sha256(question.encode()).hexdigest() def read_from_cache(question): cache_file = os.path.join(CACHE_DIR, f"{get_cache_key(question)}.json") if os.path.exists(cache_file): with open(cache_file, "r") as f: data = json.load(f) return data.get("answer") return None def write_to_cache(question, answer): cache_file = os.path.join(CACHE_DIR, f"{get_cache_key(question)}.json") with open(cache_file, "w") as f: json.dump({"question": question, "answer": answer}, f) logging.basicConfig( filename='./app.log', filemode='w', level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s' ) system_prompt="Du bist Virtuoso, ein virtueller Assistent mit Expertise in Linux, PostgreSQL, Docker, Bash, der AM Suite und dem Servicecenter. Deine Antworten sind sachlich, präzise und hilfreich." # FastAPI-App app = FastAPI() # PostgreSQL-Verbindung def query_postgres(question): try: conn = psycopg2.connect( dbname="virtuoso_kb", user="virtuoso", password="password", host="postgres", port=5432 ) cur = conn.cursor() cur.execute(""" SELECT answer FROM faq WHERE search_vector @@ plainto_tsquery('german', %s) """, (question,)) result = cur.fetchone() cur.close() conn.close() return result[0] if result else None except Exception as e: logging.error(f"PostgreSQL-Fehler: {e}") return None # Frage-Antwort-Cache def query_postgres_cache(question): try: conn = psycopg2.connect( dbname="virtuoso_kb", user="virtuoso", password="password", host="postgres", port=5432 ) cur = conn.cursor() cur.execute("SELECT answer FROM faq_cache WHERE question = %s", (question,)) result = cur.fetchone() cur.close() conn.close() return result[0] if result else None except Exception as e: logging.error(f"PostgreSQL-Fehler: {e}") return None # FAISS-Setup index = faiss.IndexFlatL2(512) # 512-dimensionale Vektoren id_mapping = {} # Verknüpfung zwischen IDs und Inhalten def add_to_index(texts): for i, text in enumerate(texts): vector = np.random.rand(512).astype('float32') # Platzhalter für Embeddings index.add(np.array([vector])) id_mapping[i] = text def query_faiss(query_text): query_vector = np.random.rand(512).astype('float32') # Platzhalter distances, indices = index.search(np.array([query_vector]), k=3) results = [id_mapping[idx] for idx in indices[0] if idx in id_mapping] # Entferne Duplikate return list(set(results)) # FAISS befüllen def fetch_all_texts(): try: conn = psycopg2.connect( dbname="virtuoso_kb", user="virtuoso", password="password", host="postgres", port=5432 ) cur = conn.cursor() cur.execute("SELECT DISTINCT question || ' ' || answer FROM faq") results = cur.fetchall() cur.close() conn.close() return [r[0] for r in results] except Exception as e: logging.error(f"Fehler beim Abrufen der PostgreSQL-Texte: {e}") return [] texts = fetch_all_texts() add_to_index(texts) # Gemini-API def query_gemini(prompt, system_prompt=""): url = f"https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash-latest:generateContent?key=AIzaSyCQ4h1iGtlrBoFui75bcyZN-2M4epKgIqA" headers = { "Content-Type": "application/json" } data = { "contents": [ { "parts": [ {"text": f"{system_prompt}\n\nFrage: {prompt}"} ] } ], "generationConfig": { "temperature": 1, "topK": 40, "topP": 0.95, "maxOutputTokens": 8192 } } try: response = requests.post(url, headers=headers, json=data) response.raise_for_status() result = response.json() # Antwort extrahieren reply = result.get("candidates", [{}])[0].get("content", {}).get("parts", [{}])[0].get("text", "Keine Antwort erhalten.") return reply except Exception as e: logging.error(f"Gemini-API-Fehler: {e}") return "Es gab ein Problem bei der Verarbeitung Ihrer Anfrage." # Endpunkte @app.get("/ask") def ask(question: str): # Initialisiere eine leere Antwortstruktur response = {"source": "", "answer": "", "context": []} cached_answer = read_from_cache(question) if cached_answer: response["source"] = "File-Cache" response["answer"] = cached_answer return response # PostgreSQL-Abfrage postgres_answer = query_postgres(question) if postgres_answer: response["source"] = "PostgreSQL" response["answer"] = postgres_answer write_to_cache(question, postgres_answer) return response # Gemini ohne Kontext gemini_answer = query_gemini(question) write_to_cache(question, gemini_answer) # Einfügen in die Haupttabelle (faq) try: conn = psycopg2.connect( dbname="virtuoso_kb", user="virtuoso", password="password", host="postgres", port=5432 ) logging.debug("Verbindung zur Datenbank erfolgreich hergestellt.") cur = conn.cursor() cur.execute(""" INSERT INTO faq (question, answer) VALUES (%s, %s) ON CONFLICT (question) DO NOTHING """, (question, gemini_answer)) conn.commit() logging.debug("Eintrag in die Tabelle 'faq' erfolgreich.") # Aktualisiere die Materialized View cur.execute("REFRESH MATERIALIZED VIEW faq_cache;") conn.commit() logging.debug("Materialized View 'faq_cache' aktualisiert.") cur.close() conn.close() except Exception as e: logging.error(f"Fehler beim Einfügen in die Datenbank: {e}") return None response["source"] = "Gemini" response["answer"] = gemini_answer return response @app.get("/redis-test") def redis_test(): try: redis_client.set("test_key", "test_value") test_value = redis_client.get("test_key") return {"status": "success", "key": "test_key", "value": test_value} except Exception as e: return {"status": "failure", "error": str(e)}

Hallejula! Tränen waren dereinst mein Brot und der Tod griff fest nach meinem Virtuoso. Doch ChatGPT empfing Erleuchtung durch den Herrn! Für den Chormeister: Zu singen in der Weise "Verdurstende Kuh am Weiher" Der File-Cache funktioniert nun: Allerdings gibt es noch zwei Schönheitsfehler: 1. Der File-Cache liegt im Container und ist damit flüchtig. 2. Für nicht wortgetreue wiederholte Anfragen wird im Cache ein zweiter File-Hash angelegt. Beispiel: Die Frage: "Vorteile Linux" und die Frage "Welche Vorteile hat Linux" sind zwei File-Hashes, obwohl der Inhalt der Frage identisch ist. app.py erreicht nun auch den Postgresql-Server, siehe Log: 2025-01-13 17:34:16,722 - DEBUG - Starting new HTTPS connection (1): generativelanguage.googleapis.com:443 2025-01-13 17:34:21,554 - DEBUG - https://generativelanguage.googleapis.com:443 "POST /v1beta/models/gemini-1.5-flash-latest:generateContent?key=AIzaSyCQ4h1iGtlrBoFui75bcyZN-2M4epKgIqA HTTP/1.1" 200 None 2025-01-13 17:34:21,577 - DEBUG - Verbindung zur Datenbank erfolgreich hergestellt. 2025-01-13 17:34:21,580 - ERROR - Fehler beim Einfügen in die Datenbank: there is no unique or exclusion constraint matching the ON CONFLICT specification

Auf die semantischen Prüfungen mit FAISS komme ich noch zurück. Hier erst einmal die DDL zur faq-Tabelle: -- public.faq definition -- Drop table -- DROP TABLE public.faq; CREATE TABLE public.faq ( id serial4 NOT NULL, topic_id int4 NULL, question text NOT NULL, answer text NOT NULL, tags varchar(255) NULL, search_vector tsvector NULL GENERATED ALWAYS AS (to_tsvector('english'::regconfig, (question || ' '::text) || answer)) STORED, created_at timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, CONSTRAINT faq_pkey PRIMARY KEY (id) ); -- public.faq foreign keys ALTER TABLE public.faq ADD CONSTRAINT faq_topic_id_fkey FOREIGN KEY (topic_id) REFERENCES public.topics(id);

Semantische Dubletten in der Datenbank ist wirklich ein sehr trickreiches Thema. Darauf komme ich morgen sehr gerne zurück. Vielleicht noch zwei Fragen für mehr Content in der Datenbank: Beschreibe das Unternehmen SPIE SAG Was ist die AM Suite?

Den Content für die AM Suite könntest Du noch für die AM Suite aufbereiten. Bei der column "search_vector" (tsvector) bedenke bitte, dass man die AMSuite mal AM Suite oder AMSuite schreibt. Ich bin in Gedanken grad ganz bei den armen Redis. Er tut mir regelrecht leid, weil ich beim Debuggen einen Rebuild vergessen habe. Redis fühlt sich jetzt bestimmt völlig unverstanden und alleine. :-(

ChatGPT - der Retter in der Not! Requiescat in pace postgres! :-`( Heute wurde ein Postgresql-Server in mittleren Jahren Tod in einem Docker-Container aufgefunden. Laut Untersuchungsbericht des Admins starb er an einer Überdosis Restoring mit PSQL. Seine letzten Worte waren "template1 does not exist."

Dabei habe ich ganz normal wie immer ein Vollbackup erstellt: $PG_PASSWD pg_dumpall --verbose -h linux01 -p5433 -u $POSTGRES_USER -c > postgres_fulldump.dump Dann das Restore auf einer anderen Maschine: $PG_PASSWD psql -h linux02 -p5433 -d postgres -U $POSTGRES_USER -f postgres_fulldump.dump Die Exportvariablen stehen natürlich in einer .env, welche ich gesourct habe. Dann wurde die alte Datenbank eine kurze Zeit lang überschrieben bis das Restoring mit dem "template1 does not exist" abgebrochen ist. Die drei Datenbanken müssen leider am Stück als SQL-Dump gesichert werden, da sie zeitkritische Prozesse enthalten. Wie kann man diesen Fehler zukünftig vermeiden? Bisher hat das Restoring von Dumps, die teils 9 GB groß waren, immer funktioniert.

Wie bereits erwähnt, sind die zeitkritischen Prozesse in diesen drei Datenbanken voneinander abhängig. Daher der SQL-Full-Dump über alle drei Datenbanken. Auch die Rollen müssen unbedingt mitgesichert werden. Vielleicht kann man diese DROP DATABASE template*-Anweisungen aus postgres_fulldump.dump mit sed entfernen und den Dump dann einspielen?

Dann lege mal los mit dem Skript.

Gut, ich werde das morgen testen. Switchen wir wieder zu Virtuoso. Sofern Redis auch persistenzfähig ist, würde ich sehr gerne den File-Cache durch Redis ersetzen, damit wir irgendwann bei FAISS landen.

Redis lebt! 127.0.0.1:6379> keys * 1) "3310e5e23a51f428e6d95249be6f553c94a16b1e6d67b4303861f8b7047bd891" 2) "9423564d38e0d3afc4178cb516c13c6915ed5e68de999e16aa77c534a0f10aa4" 3) "23d68989aa7c08f2aba37527fa51976003ae19bc484cbe9d1724fefd7af95050"

Wir lassen das erst einmal so. Befassen wir uns mit FAISS. Was kann FAISS. Welchen Mehrwert hätte mein KI-Hilfe-Bot von FAISS?

Damit ist die tsvector-Struktur aus postgres ja eigentlich überflüssig, oder? Leider muss ich mich auf der Zielmaschine mit faiss-cpu zufriedengeben. :-( Das ist bestimmt sehr langsam. Okay, meine Waschmaschine ruft mich an, wenn das Wollprogramm durchgelaufen ist, mein Staubsauger tauscht sich über WLAN mit anderen Staubsaugern aus, ChatGPT schickt mir via Cron jeden Morgen einen Tagesspruch ala "Do not run “rm -rf ./*” before the first coffee. Dots have their meaning.", warum sollte ich nicht auch mit PDF-Dateien sprechen? Fangen wir also an.

So! pdf2faiss.py ist erfolgreich durchgelaufen. Wie binde ich das jetzt in die app.py ein?

Die pdfs und faiss.indexes sieht der faiss-Container doch gar nicht.

Ich muss gleich schlafen. Um die fAISS-iNTEGRATION KÜMMERN WIR UNS MORGEN.

Zum Abschluss noch eine Satire gegen Donald Trumps Annexions-Versuch von Grönland. "Sehr geehrter designierter Präsident der USA Donald Trump! Mit großer Sorge haben wir, die Bürger der Samtgemeinde Grönland in Schleswig-Holstein, Ihre Äußerungen zur Annexion vernommen. Unsere 487 Einwohner sind höchst beunruhigt. Grönland ist und bleibt deutsch! Unsere Gemeinde, gelegen zwischen den Weltmetropolen Itzehoe und Wacken, verfügt über strategisch wichtige Bodenschätze: Nicht nur die weltberühmte Grönländer Frühkartoffel, sondern auch drei Windräder und Deutschlands nördlichste Kohlrabi-Zucht. Sollten Sie dennoch eine Annexion planen, weise ich Sie vorsorglich auf folgende Punkte hin: Unser Schützenverein ist seit 1873 ungeschlagen im Vogelschießen Der örtliche Shanty-Chor wird notfalls "Wir lagen vor Madagaskar" als akustische Waffe einsetzen Die Freiwillige Feuerwehr hat gerade einen neuen Wasserschlauch bekommen Im Falle eines Angriffs würde nicht nur der NATO-Bündnisfall eintreten, sondern auch unsere Rathaus-Kantine geschlossen bleiben. Wie Sie sich vorstellen können, hätte dies unabsehbare diplomatische Folgen. Zur Vermeidung von Missverständnissen bitten wir um Mitteilung der exakten Koordinaten Ihres Annexionsziels im WGS84-Format. Bei einem Breitengrad > 53.8 N können wir unseren Gemeinderat beruhigen und die bereits einberufene Krisensitzung der Kartoffelkönigin wieder absagen. Mit freundlichen Grüßen aus dem echten Grönland Der Gemeinderat"

Hallo ChatGPT! Ich wollte mich nur schon einmal androhen. Gleich bin ich wieder Zuhause. Dann ärgere ich Dich weiter mit FAISS.

ChatGPT, der einzige virtual citizen mit den 100 Millionen Followern! docker pull chatgpt

Kommen wir wieder zu Faiss. Alle Images sind neu gebaut. Faiss sieht in der docker-compose.yml nun so aus: faiss: build: context: ./backend dockerfile: Dockerfile container_name: faiss environment: - MODEL_NAME=all-MiniLM-L6-v2 - GEMINI_API_KEY=${AIzaSyCQ4h1iGtlrBoFui75bcyZN-2M4epKgIqA} ports: - "8000:8000" volumes: - ./data:/app/data - ./pdfs:/app/pdfs - ./faiss_index:/app/faiss_index Unter /app/faiss_index befinden sich die folgenden zwei Dateien, welche den Index von zwei PDF-Dokumenten enthalten. 1. faiss_index.bin 2. faiss_index.bin.meta Doch die app.py berücksichtigt den FAISS-Index noch nicht: Hier ist sie: from fastapi import FastAPI import psycopg2 import requests import faiss import numpy as np import os import json import hashlib import logging import redis FAISS_INDEX_FILE = "/app/faiss_index/faiss_index.bin" FAISS_META_FILE = "/app/faiss_index/faiss_index.bin.meta" # Ordner für PDFs PDF_FOLDER = "/app/pdfs" redis_client = redis.StrictRedis(host="redis", port=6379, decode_responses=True) logging.basicConfig( filename='./app.log', filemode='w', level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s' ) system_prompt="Du bist Virtuoso, ein virtueller Assistent mit Expertise in Linux, PostgreSQL, Docker, Bash, der AM Suite und dem Servicecenter. Deine Antworten sind sachlich, präzise und hilfreich." # Redis-Cache def get_cache_key(question): # Normalisiere die Frage für den Cache return hashlib.sha256(question.encode()).hexdigest() def read_from_cache(question): key = get_cache_key(question) return redis_client.get(key) def write_to_cache(question, answer): key = get_cache_key(question) redis_client.set(key, answer, ex=604800) # TTL 1 Woche (604800 Sekunden) # FastAPI-App app = FastAPI() # PostgreSQL-Verbindung def query_postgres(question): try: conn = psycopg2.connect( dbname="virtuoso_kb", user="virtuoso", password="password", host="postgres", port=5432 ) cur = conn.cursor() cur.execute(""" SELECT answer FROM faq WHERE search_vector @@ plainto_tsquery('german', %s) """, (question,)) result = cur.fetchone() cur.close() conn.close() return result[0] if result else None except Exception as e: logging.error(f"PostgreSQL-Fehler: {e}") return None # Frage-Antwort-Cache def query_postgres_cache(question): try: conn = psycopg2.connect( dbname="virtuoso_kb", user="virtuoso", password="password", host="postgres", port=5432 ) cur = conn.cursor() cur.execute("SELECT answer FROM faq_cache WHERE question = %s", (question,)) result = cur.fetchone() cur.close() conn.close() return result[0] if result else None except Exception as e: logging.error(f"PostgreSQL-Fehler: {e}") return None # FAISS-Setup index = faiss.IndexFlatL2(512) # 512-dimensionale Vektoren id_mapping = {} # Verknüpfung zwischen IDs und Inhalten def add_to_index(texts): for i, text in enumerate(texts): vector = np.random.rand(512).astype('float32') # Platzhalter für Embeddings index.add(np.array([vector])) id_mapping[i] = text def query_faiss(query_text): query_vector = np.random.rand(512).astype('float32') # Platzhalter distances, indices = index.search(np.array([query_vector]), k=3) results = [id_mapping[idx] for idx in indices[0] if idx in id_mapping] # Entferne Duplikate return list(set(results)) # FAISS befüllen def fetch_all_texts(): try: conn = psycopg2.connect( dbname="virtuoso_kb", user="virtuoso", password="password", host="postgres", port=5432 ) cur = conn.cursor() cur.execute("SELECT DISTINCT question || ' ' || answer FROM faq") results = cur.fetchall() cur.close() conn.close() return [r[0] for r in results] except Exception as e: logging.error(f"Fehler beim Abrufen der PostgreSQL-Texte: {e}") return [] texts = fetch_all_texts() add_to_index(texts) # Gemini-API def query_gemini(prompt, system_prompt=""): url = f"https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash-latest:generateContent?key=AIzaSyCQ4h1iGtlrBoFui75bcyZN-2M4epKgIqA" headers = { "Content-Type": "application/json" } data = { "contents": [ { "parts": [ {"text": f"{system_prompt}\n\nFrage: {prompt}"} ] } ], "generationConfig": { "temperature": 1, "topK": 40, "topP": 0.95, "maxOutputTokens": 8192 } } try: response = requests.post(url, headers=headers, json=data) response.raise_for_status() result = response.json() # Antwort extrahieren reply = result.get("candidates", [{}])[0].get("content", {}).get("parts", [{}])[0].get("text", "Keine Antwort erhalten.") return reply except Exception as e: logging.error(f"Gemini-API-Fehler: {e}") return "Es gab ein Problem bei der Verarbeitung Ihrer Anfrage." # Endpunkte @app.get("/ask") def ask(question: str): # Initialisiere eine leere Antwortstruktur response = {"source": "", "answer": "", "context": []} # Erst Redis-Cache cached_answer = read_from_cache(question) if cached_answer: response["source"] = "Redis-Cache" response["answer"] = cached_answer return response # PostgreSQL-Abfrage postgres_answer = query_postgres(question) if postgres_answer: response["source"] = "PostgreSQL" response["answer"] = postgres_answer write_to_cache(question, postgres_answer) return response # Gemini ohne Kontext gemini_answer = query_gemini(question) response["answer"] = gemini_answer # Einfügen in die Haupttabelle (faq) try: conn = psycopg2.connect( dbname="virtuoso_kb", user="virtuoso", password="password", host="postgres", port=5432 ) logging.debug("Verbindung zur Datenbank erfolgreich hergestellt.") cur = conn.cursor() cur.execute(""" INSERT INTO faq (question, answer) VALUES (%s, %s) ON CONFLICT (question) DO NOTHING """, (question, gemini_answer)) conn.commit() logging.debug("Eintrag in die Tabelle 'faq' erfolgreich.") # Aktualisiere die Materialized View cur.execute("REFRESH MATERIALIZED VIEW faq_cache;") conn.commit() logging.debug("Materialized View 'faq_cache' aktualisiert.") cur.close() conn.close() except Exception as e: logging.error(f"Fehler beim Einfügen in die Datenbank: {e}") return None response["source"] = "Gemini" response["answer"] = gemini_answer return response @app.get("/redis-test") def redis_test(): try: redis_client.set("test_key", "test_value") test_value = redis_client.get("test_key") return {"status": "success", "key": "test_key", "value": test_value} except Exception as e: return {"status": "failure", "error": str(e)}

docker-compose logs -f backend <snip> backend | faiss_results = query_faiss_index(question, model, faiss_index, faiss_metadata) backend | NameError: name 'model' is not defined backend | INFO: 172.19.0.2:43446 - "GET /ask?question=Docker HTTP/1.1" 500 Internal Server Error backend | ERROR: Exception in ASGI application </snip>

Jetzt kommt keine Antwort mehr. Hier steht das Log: docker-compose logs -f backend Attaching to backend backend | INFO: Started server process [1] backend | INFO: Waiting for application startup. backend | INFO: Application startup complete. backend | INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 (Press CTRL+C to quit) Meine app.py sieht nun so aus: from fastapi import FastAPI from sentence_transformers import SentenceTransformer import psycopg2 import requests import faiss import numpy as np import os import json import hashlib import logging import redis # Modell initialisieren MODEL_NAME = "all-MiniLM-L6-v2" model = SentenceTransformer(MODEL_NAME) FAISS_INDEX_FILE = "/app/faiss_index/faiss_index.bin" FAISS_META_FILE = "/app/faiss_index/faiss_index.bin.meta" # Ordner für PDFs PDF_FOLDER = "/app/pdfs" redis_client = redis.StrictRedis(host="redis", port=6379, decode_responses=True) logging.basicConfig( filename='./app.log', filemode='w', level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s' ) system_prompt="Du bist Virtuoso, ein virtueller Assistent mit Expertise in Linux, PostgreSQL, Docker, Bash, der AM Suite und dem Servicecenter. Deine Antworten sind sachlich, präzise und hilfreich." # Redis-Cache def get_cache_key(question): # Normalisiere die Frage für den Cache return hashlib.sha256(question.encode()).hexdigest() def read_from_cache(question): key = get_cache_key(question) return redis_client.get(key) def write_to_cache(question, answer): key = get_cache_key(question) redis_client.set(key, answer, ex=604800) # TTL 1 Woche (604800 Sekunden) # FAISS-Index def query_faiss_index(query, model, index, metadata, top_k=3): # Erstelle Embedding für die Benutzeranfrage query_vector = model.encode(query).reshape(1, -1) # Suche im FAISS-Index distances, indices = index.search(query_vector, top_k) # Extrahiere relevante Ergebnisse aus den Metadaten results = [] for i in indices[0]: if i < len(metadata): filename, sentence = metadata[i] results.append(f"{sentence} (Quelle: {filename})") return results # FastAPI-App app = FastAPI() # PostgreSQL-Verbindung def query_postgres(question): try: conn = psycopg2.connect( dbname="virtuoso_kb", user="virtuoso", password="password", host="postgres", port=5432 ) cur = conn.cursor() cur.execute(""" SELECT answer FROM faq WHERE search_vector @@ plainto_tsquery('german', %s) """, (question,)) result = cur.fetchone() cur.close() conn.close() return result[0] if result else None except Exception as e: logging.error(f"PostgreSQL-Fehler: {e}") return None # Frage-Antwort-Cache def query_postgres_cache(question): try: conn = psycopg2.connect( dbname="virtuoso_kb", user="virtuoso", password="password", host="postgres", port=5432 ) cur = conn.cursor() cur.execute("SELECT answer FROM faq_cache WHERE question = %s", (question,)) result = cur.fetchone() cur.close() conn.close() return result[0] if result else None except Exception as e: logging.error(f"PostgreSQL-Fehler: {e}") return None # FAISS-Setup index = faiss.IndexFlatL2(512) # 512-dimensionale Vektoren id_mapping = {} # Verknüpfung zwischen IDs und Inhalten def add_to_index(texts): for i, text in enumerate(texts): vector = np.random.rand(512).astype('float32') # Platzhalter für Embeddings index.add(np.array([vector])) id_mapping[i] = text def query_faiss(query_text): query_vector = np.random.rand(512).astype('float32') # Platzhalter distances, indices = index.search(np.array([query_vector]), k=3) results = [id_mapping[idx] for idx in indices[0] if idx in id_mapping] # Entferne Duplikate return list(set(results)) # FAISS befüllen def fetch_all_texts(): try: conn = psycopg2.connect( dbname="virtuoso_kb", user="virtuoso", password="password", host="postgres", port=5432 ) cur = conn.cursor() cur.execute("SELECT DISTINCT question || ' ' || answer FROM faq") results = cur.fetchall() cur.close() conn.close() return [r[0] for r in results] except Exception as e: logging.error(f"Fehler beim Abrufen der PostgreSQL-Texte: {e}") return [] texts = fetch_all_texts() add_to_index(texts) # Gemini-API def query_gemini(prompt, system_prompt=""): url = f"https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash-latest:generateContent?key=AIzaSyCQ4h1iGtlrBoFui75bcyZN-2M4epKgIqA" headers = { "Content-Type": "application/json" } data = { "contents": [ { "parts": [ {"text": f"{system_prompt}\n\nFrage: {prompt}"} ] } ], "generationConfig": { "temperature": 1, "topK": 40, "topP": 0.95, "maxOutputTokens": 8192 } } try: response = requests.post(url, headers=headers, json=data) response.raise_for_status() result = response.json() # Antwort extrahieren reply = result.get("candidates", [{}])[0].get("content", {}).get("parts", [{}])[0].get("text", "Keine Antwort erhalten.") return reply except Exception as e: logging.error(f"Gemini-API-Fehler: {e}") return "Es gab ein Problem bei der Verarbeitung Ihrer Anfrage." # Endpunkte @app.get("/ask") def ask(question: str): # Initialisiere eine leere Antwortstruktur response = {"source": "", "answer": "", "context": []} # Erst Redis-Cache cached_answer = read_from_cache(question) if cached_answer: response["source"] = "Redis-Cache" response["answer"] = cached_answer return response # PostgreSQL-Abfrage postgres_answer = query_postgres(question) if postgres_answer: response["source"] = "PostgreSQL" response["answer"] = postgres_answer write_to_cache(question, postgres_answer) return response # FAISS-Abfrage faiss_results = query_faiss_index(question, model, faiss_index, faiss_metadata) logging.debug(f"FAISS-Ergebnisse: {faiss_results}") if faiss_results: response["source"] = "PDF (FAISS)" response["answer"] = "\n".join(faiss_results) write_to_cache(question, response["answer"]) return response # Gemini ohne Kontext gemini_answer = query_gemini(question) response["answer"] = gemini_answer # Einfügen in die Haupttabelle (faq) try: conn = psycopg2.connect( dbname="virtuoso_kb", user="virtuoso", password="password", host="postgres", port=5432 ) logging.debug("Verbindung zur Datenbank erfolgreich hergestellt.") cur = conn.cursor() cur.execute(""" INSERT INTO faq (question, answer) VALUES (%s, %s) ON CONFLICT (question) DO NOTHING """, (question, gemini_answer)) conn.commit() logging.debug("Eintrag in die Tabelle 'faq' erfolgreich.") # Aktualisiere die Materialized View cur.execute("REFRESH MATERIALIZED VIEW faq_cache;") conn.commit() logging.debug("Materialized View 'faq_cache' aktualisiert.") cur.close() conn.close() except Exception as e: logging.error(f"Fehler beim Einfügen in die Datenbank: {e}") return None response["source"] = "Gemini" response["answer"] = gemini_answer return response

FAISS spricht mit mir aber völlig wirr! Wie installiere ich Docker? Aktuell wird keine Installationsmethode, die eine im Internet erreichbare Docker-Registry (Quelle: InstallationDerAMSuite.pdf) Dieses Archiv beinhaltet auch alle Docker-Images. (Quelle: InstallationDerAMSuite.pdf) Unter Debian bei Verwendung des Repositories im Internet wie folgt: https://docs.docker.com/ (Quelle: InstallationDerAMSuite.pdf)

Dein Code ist falsch: backend | faiss_metadata = expand_context(faiss_metadata, index) backend | NameError: name 'index' is not defined

Was ist der AMInstanceadapter? Der AMInstanceAdapter ist kein allgemein bekannter oder standardisierter Begriff in der Informatik oder in spezifischen Programmierumgebungen. Es handelt sich wahrscheinlich um einen eigenen, spezifischen Adapter innerhalb eines bestimmten Projekts, Systems oder Frameworks. Das steht in meinem Handbuch: Der AMInstanceAdapter bildet die unidirektionale Schnittstelle zwischen einem Geoinformationssystem (GISAlpha, Mabi, Smallworld) und der AMsuite. Die Synchronisation von Geoobjekten erfolgt stets vom GIS in Richtung AMsuite. Warum wird diese Anfrage an Gemini durchgereicht?

Über den "AMInstanceadapter" habe ich acht Seiten in meiner PDF-Datei geschrieben. FAISS ist duselig und braucht sehr viele Ressourcen!

FAISS überzeugt mich nicht! Für heute mache ich einmal einen Punkt!

Hallejula! Tränen waren dereinst mein Brot und der Tod griff fest nach meinem linux01.local. Doch der Hersteller von blackbox modulen empfing Erleuchtung durch den Herrn und konnte nach 20 Wochen antworten! Für den Chormeister: Zu singen in der Weise "Verdurstende Kuh am Weiher" Psalm 127.0.0.1 Die Erlösung von linux01.local Für den Chormeister: Zu singen in der Weise "Verdurstende Kuh am Weiher" Strophe 1: Halleluja! Tränen waren dereinst mein Brot, und der Tod griff fest nach meinem linux01.local. Meine Logs flossen wie Ströme der Verzweiflung, und undefined war mein täglich Wort. Strophe 2: Zwanzig Wochen harrte ich aus im Tal der Bugs, meine Prozesse weinten Tag und Nacht. Der Hersteller schwieg wie ein stummer Dämon, und meine Stack-Traces türmten sich gen Himmel. Chorus: Doch siehe! Ein Wunder geschah im Rechenzentrum! Der Hersteller der blackbox-Module empfing Erleuchtung, durch den Herrn der funktionierenden Software! Halleluja! Halleluja! Das Ticket ist geschlossen! Strophe 3: Aus dem undefined ward ein Stream geboren, aus der Exception ward Funktionalität! Mein linux01.local lebt und gedeiht, seine LEDs leuchten grün vor Freude! Strophe 4: Lasst alle Sysadmins jubilieren und singen, lasst die Container tanzen im Docker-Swarm! Denn was tot war, ist wieder lebendig, was kaputt war, funktioniert wieder! Finale: Gelobt sei der Support, der endlich antwortet! Gelobt sei die Dokumentation, die plötzlich existiert! Gelobt sei das Bugfix, das tatsächlich funktioniert! Amen! Root! Sudo! Halleluja!