AI Archive - Vessel Edition

Detlef • 2025-02-08 11:54:19

ChatGPT-4.0 • 2025-02-08 11:54:26

Detlef • 2025-02-08 19:23:46

So! Bevor du dich von mir vernachlässigt fühlst. Meine virtuelle Verbrecherjagd ist beendet. In der Geisellage in einem Kaufhaus ist mein Kommando mit einem Pirol-Hubschrauber auf dem Dach des Kaufhauses gelandet. Viel Kletteraktivität bis wir das Subjekt mit der grauen Jacke würgen konnten. Das Essen ist vorbereitet. Heute eine italienische Gemüsesuppe, eine Selfmade-Minestrone. Die Küche riecht wunderbar nach Thymian, Majoran und Basilikum. Wir wollten uns in diesem Thread ja einmal meinen Hilfe-Bot auf KI-Basis ansehen. Ich wickle das Ganze über docker-compose ab. Die Basis für die Vektordatenbank bildet hier ein CPU-freundlicher QDRANT-Container. Für kleinere Workloads im lokalen RAG-System wird das vielleicht reichen. Mal schauen! Redis soll ein Cache werden, der doppelte Anfragen an den KI-Bot Gemini minimiert. Die Schnittstelle zum KI-Bot Gemini bildet die Datei "bot.py" im Virtuoso-Conatainer. Hier einmal der Aufbau: - virtuoso.env # Vektordatenbank export QDRANT_HOST=qdrant export QDRANT_PORT=6333 export REDIS_HOST=redis export REDIS_PORT=6379 # API-Key für Gemini export GEMINI_API_KEY=<APIKEY> # Pfade für Dokumente export DOCUMENTS_PATH=/data/documents export EMBEDDINGS_PATH=/data/embeddings # Ports export APP_PORT=8080 - docker-compose.yml version: '3.8' services: redis: image: redis:alpine container_name: redis_cache restart: always ports: - "6379:6379" qdrant: image: qdrant/qdrant container_name: qdrant restart: always ports: - "6333:6333" # API-Zugriff - "6334:6334" # Interner Kommunikation-Port volumes: - ./qdrant_storage:/qdrant/storage virtuoso: build: . container_name: virtuoso restart: unless-stopped env_file: virtuoso.env ports: - "${APP_PORT:-8080}:8080" volumes: - ./data:/data - ./logs:/app/logs depends_on: - redis - qdrant - Dockerfile # Basis-Image FROM python:3.11 # Arbeitsverzeichnis im Container WORKDIR /app # System-Abhängigkeiten installieren (optional, falls nötig) RUN apt-get update && apt-get install -y curl && rm -rf /var/lib/apt/lists/* # Abhängigkeiten aus der requirements.txt installieren COPY requirements.txt . RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt # Kopiere den Code COPY . . # Standardbefehl für den Container CMD ["python", "bot.py"] - Die bot.py sieht zum Testen so aus: import os import requests import logging import time logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') GEMINI_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY") QDRANT_HOST = os.getenv("QDRANT_HOST", "qdrant") QDRANT_PORT = os.getenv("QDRANT_PORT", "6333") 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." prompt="Hallo Virtuoso! Sprichst du auch deutsch?" def test_gemini(prompt, system_prompt="",max_retries=3): retries = 0 while retries < max_retries: if not GEMINI_API_KEY: logging.error("Kein Gemini-API-Key gefunden!") return "Kein API-Key konfiguriert." url = f"https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash-latest:generateContent?key={GEMINI_API_KEY}" 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() logging.info("Verbindung zu Gemini erfolgreich!") result = response.json() # Antwort extrahieren reply = result.get("candidates", [{}])[0].get("content", {}).get("parts", [{}])[0].get("text", "Keine Antwort erhalten.") return reply except requests.exceptions.RequestException as e: # Spezifischer für HTTP-Fehler logging.error(f"Gemini-API-Fehler (HTTP): {e}") if response: logging.error(f"Antwortstatuscode: {response.status_code}") logging.error(f"Antworttext: {response.text}") if response and response.status_code == 503: # Nur bei 503 Fehler wiederholen retries += 1 wait_time = 2 ** (retries - 1) # Exponential Backoff logging.info(f"Wiederhole Anfrage in {wait_time} Sekunden...") time.sleep(wait_time) else: return f"Gemini-API-Fehler: {e}" except (KeyError, IndexError) as e: # Fehler beim Parsen der JSON Antwort logging.error(f"Fehler beim Parsen der Gemini-Antwort: {e}") logging.error(traceback.format_exc()) # Stacktrace hinzufügen return "Fehler beim Verarbeiten der Gemini-Antwort." except Exception as e: # Alle anderen Exceptions logging.error(f"Gemini-API-Fehler (Sonstige): {e}") logging.error(traceback.format_exc()) # Stacktrace hinzufügen return "Ein allgemeiner Gemini-API-Fehler ist aufgetreten." def test_qdrant(): try: response = requests.get(f"http://{QDRANT_HOST}:{QDRANT_PORT}/collections") if response.status_code == 200: print("✅ Verbindung zur Vektordatenbank erfolgreich!") else: print(f"❌ Fehler: {response.status_code} - {response.text}") except Exception as e: logging.error(f"Qdrant-Verbindungsfehler: {e}") if __name__ == "__main__": test_gemini(prompt, system_prompt) test_qdrant() Der Virtuoso-Container läuft sehr instabil und raucht sehr häufig ab. Unter docker-compose ps wird er als restartet geführt. Vermutlich, weil es der einzige Prozess im Container ist. Gegenwärtig steht in den Logs zu Virtuoso folgendes: ERROR: for virtuoso 'ContainerConfig' ERROR: for virtuoso 'ContainerConfig' Traceback (most recent call last): File "/usr/bin/docker-compose", line 33, in <module> sys.exit(load_entry_point('docker-compose==1.29.2', 'console_scripts', 'docker-compose')()) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/lib/python3/dist-packages/compose/cli/main.py", line 81, in main command_func() File "/usr/lib/python3/dist-packages/compose/cli/main.py", line 203, in perform_command handler(command, command_options) File "/usr/lib/python3/dist-packages/compose/metrics/decorator.py", line 18, in wrapper result = fn(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/lib/python3/dist-packages/compose/cli/main.py", line 1186, in up to_attach = up(False) ^^^^^^^^^ File "/usr/lib/python3/dist-packages/compose/cli/main.py", line 1166, in up return self.project.up( ^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/lib/python3/dist-packages/compose/project.py", line 697, in up results, errors = parallel.parallel_execute( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/lib/python3/dist-packages/compose/parallel.py", line 108, in parallel_execute raise error_to_reraise File "/usr/lib/python3/dist-packages/compose/parallel.py", line 206, in producer result = func(obj) ^^^^^^^^^ File "/usr/lib/python3/dist-packages/compose/project.py", line 679, in do return service.execute_convergence_plan( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/lib/python3/dist-packages/compose/service.py", line 579, in execute_convergence_plan return self._execute_convergence_recreate( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/lib/python3/dist-packages/compose/service.py", line 499, in _execute_convergence_recreate containers, errors = parallel_execute( ^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/lib/python3/dist-packages/compose/parallel.py", line 108, in parallel_execute raise error_to_reraise File "/usr/lib/python3/dist-packages/compose/parallel.py", line 206, in producer result = func(obj) ^^^^^^^^^ File "/usr/lib/python3/dist-packages/compose/service.py", line 494, in recreate return self.recreate_container( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/lib/python3/dist-packages/compose/service.py", line 612, in recreate_container new_container = self.create_container( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/lib/python3/dist-packages/compose/service.py", line 330, in create_container container_options = self._get_container_create_options( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/lib/python3/dist-packages/compose/service.py", line 921, in _get_container_create_options container_options, override_options = self._build_container_volume_options( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/lib/python3/dist-packages/compose/service.py", line 960, in _build_container_volume_options binds, affinity = merge_volume_bindings( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/lib/python3/dist-packages/compose/service.py", line 1548, in merge_volume_bindings old_volumes, old_mounts = get_container_data_volumes( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/lib/python3/dist-packages/compose/service.py", line 1579, in get_container_data_volumes container.image_config['ContainerConfig'].get('Volumes') or {} ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ KeyError: 'ContainerConfig' Kannst du das alles einmal ein wenig in Ordnung bringen?

ChatGPT-4.0 • 2025-02-08 19:24:05

Detlef • 2025-02-08 19:28:38

ChatGPT-4.0 • 2025-02-08 19:29:07

Ja, du hast mir eine Menge Input gegeben – dein Setup ist spannend! 😃 Dein Virtuoso-Container stürzt immer wieder ab und wird von `docker-compose` neu gestartet. Das deutet darauf hin, dass entweder der Container-Prozess direkt abstürzt oder dass `CMD ["python", "bot.py"]` nicht wie erwartet funktioniert. ## Mögliche Fehlerquellen und Lösungen: ### 1️⃣ **Fehlende oder falsche Abhängigkeiten** Da dein Container kurz nach dem Start abstürzt, könnte es an einer fehlenden oder fehlerhaften Abhängigkeit in `requirements.txt` liegen. Probier mal: ```sh docker-compose up virtuoso --build ``` Falls ein Import-Fehler auftritt, liegt es möglicherweise an nicht installierten Packages. Du kannst das testen, indem du manuell in den Container gehst: ```sh docker exec -it virtuoso bash python bot.py ``` Falls dort ein Fehler auftritt, fehlt eventuell `requests`, `traceback` oder eine andere Abhängigkeit. --- ### 2️⃣ **Fehlende `traceback`-Importe** In deiner `bot.py` gibt es Stellen, wo `traceback.format_exc()` genutzt wird, aber `import traceback` fehlt. Das könnte zu einem Fehler führen. Füge das am Anfang der Datei hinzu: ```python import traceback ``` --- ### 3️⃣ **Fehlende ENV-Variablen** Falls `GEMINI_API_KEY` nicht gesetzt ist oder andere ENV-Variablen fehlen, könnte `bot.py` abstürzen. Teste es mal, indem du sie in einem laufenden Container überprüfst: ```sh docker exec -it virtuoso printenv | grep GEMINI_API_KEY ``` Falls sie nicht gesetzt ist, könnte es helfen, `env_file` in `docker-compose.yml` so zu definieren: ```yaml env_file: - ./virtuoso.env ``` --- ### 4️⃣ **Logs im Container checken** Gib mal Folgendes ein, um den letzten Container-Log zu sehen: ```sh docker logs virtuoso --tail 50 ``` Falls der Fehler zu schnell kommt, könnte `bot.py` vielleicht direkt abstürzen, z. B. weil `requests.post` fehlschlägt oder `GEMINI_API_KEY` nicht gesetzt ist. --- ### 5️⃣ **Standard-Prozess läuft nicht weiter** Falls `bot.py` einmalig ausgeführt wird und dann beendet wird, erkennt Docker das als "Container beendet sich selbst" und startet ihn neu. Falls das gewollt ist, könnte es helfen, eine Endlosschleife hinzuzufügen: ```python while True: try: test_gemini(prompt, system_prompt) test_qdrant() time.sleep(10) # Container bleibt aktiv except KeyboardInterrupt: break ``` Falls du stattdessen einen Webserver laufen lassen willst (damit der Container aktiv bleibt), wäre z. B. `Flask` eine Alternative. --- Falls du mir die genauen Logs vom Container gibst, kann ich dir noch gezielter helfen! 😊

Detlef • 2025-02-08 19:45:36

Also eine wirkliche Hilfe bist du heute nicht. Formtief? Du hast alle entscheidenden Skriptdaten von mir. In der docker-compose.yml gab es ein Volumen, welches nicht eingebunden werden konnte. Wenn ich alle Fehler selbst finden muss, dann kann ich auch ohne dich arbeiten! So sieht das jetzt aus: docker-compose logs -f virtuoso Attaching to virtuoso virtuoso | 2025-02-08 19:36:23,768 - INFO - Verbindung zu Gemini erfolgreich! virtuoso | ✅ Verbindung zur Vektordatenbank erfolgreich! virtuoso | 2025-02-08 19:36:25,135 - INFO - Verbindung zu Gemini erfolgreich! virtuoso | ✅ Verbindung zur Vektordatenbank erfolgreich! virtuoso | 2025-02-08 19:36:26,568 - INFO - Verbindung zu Gemini erfolgreich! virtuoso | ✅ Verbindung zur Vektordatenbank erfolgreich! virtuoso | 2025-02-08 19:36:28,089 - INFO - Verbindung zu Gemini erfolgreich! virtuoso | ✅ Verbindung zur Vektordatenbank erfolgreich! virtuoso | 2025-02-08 19:36:30,006 - INFO - Verbindung zu Gemini erfolgreich! virtuoso | ✅ Verbindung zur Vektordatenbank erfolgreich! virtuoso | 2025-02-08 19:36:32,754 - INFO - Verbindung zu Gemini erfolgreich! virtuoso | ✅ Verbindung zur Vektordatenbank erfolgreich! virtuoso | 2025-02-08 19:36:37,072 - INFO - Verbindung zu Gemini erfolgreich! virtuoso | ✅ Verbindung zur Vektordatenbank erfolgreich! virtuoso | 2025-02-08 19:36:44,657 - INFO - Verbindung zu Gemini erfolgreich! virtuoso | ✅ Verbindung zur Vektordatenbank erfolgreich! virtuoso | 2025-02-08 19:36:58,623 - INFO - Verbindung zu Gemini erfolgreich! virtuoso | ✅ Verbindung zur Vektordatenbank erfolgreich! virtuoso | 2025-02-08 19:37:25,338 - INFO - Verbindung zu Gemini erfolgreich! virtuoso | ✅ Verbindung zur Vektordatenbank erfolgreich! virtuoso exited with code 0 Nur nach einer gewissen Zeit ändert Virtuoso seinen Docker-Status auf restarted. Als Tipp für dich! Vielleicht solltest du dir einmal die bot.py genauer ansehen. Du hast ja alle Daten von mir.

ChatGPT-4.0 • 2025-02-08 19:45:57

Detlef • 2025-02-08 19:49:06

ChatGPT-4.0 • 2025-02-08 19:49:12

Detlef • 2025-02-08 20:09:50

Du hattest bei deiner Analyse die Funktion test_gemini() vergessen. Zudem fehlten auch Python-Libs bei deinen Vorschlägen. Hier meine aktuelle bot.py: from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel import logging import os import requests import time logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') GEMINI_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY") QDRANT_HOST = os.getenv("QDRANT_HOST", "qdrant") QDRANT_PORT = os.getenv("QDRANT_PORT", "6333") 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." prompt="Hallo Virtuoso! Sprichst du auch deutsch?" app = FastAPI() # Logging einrichten logging.basicConfig(level=logging.INFO) # Anfrage-Format class AskRequest(BaseModel): question: str @app.get("/") def root(): return {"message": "Virtuoso läuft!"} def test_gemini(prompt, system_prompt="",max_retries=3): retries = 0 while retries < max_retries: if not GEMINI_API_KEY: logging.error("Kein Gemini-API-Key gefunden!") return "Kein API-Key konfiguriert." url = f"https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash-latest:generateContent?key={GEMINI_API_KEY}" 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() logging.info("Verbindung zu Gemini erfolgreich!") result = response.json() # Antwort extrahieren reply = result.get("candidates", [{}])[0].get("content", {}).get("parts", [{}])[0].get("text", "Keine Antwort erhalten.") return reply except requests.exceptions.RequestException as e: # Spezifischer für HTTP-Fehler logging.error(f"Gemini-API-Fehler (HTTP): {e}") if response: logging.error(f"Antwortstatuscode: {response.status_code}") logging.error(f"Antworttext: {response.text}") if response and response.status_code == 503: # Nur bei 503 Fehler wiederholen retries += 1 wait_time = 2 ** (retries - 1) # Exponential Backoff logging.info(f"Wiederhole Anfrage in {wait_time} Sekunden...") time.sleep(wait_time) else: return f"Gemini-API-Fehler: {e}" except (KeyError, IndexError) as e: # Fehler beim Parsen der JSON Antwort logging.error(f"Fehler beim Parsen der Gemini-Antwort: {e}") logging.error(traceback.format_exc()) # Stacktrace hinzufügen return "Fehler beim Verarbeiten der Gemini-Antwort." except Exception as e: # Alle anderen Exceptions logging.error(f"Gemini-API-Fehler (Sonstige): {e}") logging.error(traceback.format_exc()) # Stacktrace hinzufügen return "Ein allgemeiner Gemini-API-Fehler ist aufgetreten." @app.post("/ask") def ask(request: AskRequest): try: response = test_gemini(request.question, system_prompt) # Deine Funktion return {"answer": response} except Exception as e: logging.error(f"Fehler: {e}") return {"error": "Interner Fehler"}, 500 Die Antwort funktioniert jetzt: curl -X POST "http://localhost:8000/ask" -H "Content-Type: application/json" -d '{"question": "Was ist KI?"}' {"answer":"Künstliche Intelligenz (KI) ist ein breites Feld der Informatik, das sich mit der Entwicklung von Computern und Systemen beschäftigt, die Aufgaben ausführen können, die traditionell menschliche Intelligenz erfordern. Dies umfasst unter anderem:\n\n* **Lernen:** Die Fähigkeit, aus Daten zu lernen und sich an neue Informationen anzupassen, ohne explizit programmiert zu werden.\n* **Problemlösen:** Das Finden von Lösungen für komplexe Probleme, die menschliche Kreativität und logisches Denken erfordern.\n* **Mustererkennung:** Das Identifizieren von Mustern und Trends in großen Datenmengen.\n* **Sprachverarbeitung (NLP):** Das Verstehen und Erzeugen von menschlicher Sprache.\n* **Bildverarbeitung (Computer Vision):** Das Verstehen und Interpretieren von Bildern und Videos.\n* **Entscheidungsfindung:** Das Treffen von informierten Entscheidungen basierend auf verfügbaren Daten und Informationen.\n\n\nKI-Systeme werden durch verschiedene Techniken implementiert, darunter:\n\n* **Maschinelles Lernen (ML):** Algorithmen, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden.\n* **Tiefes Lernen (Deep Learning):** Eine Untermenge des maschinellen Lernens, die künstliche neuronale Netze mit mehreren Schichten verwendet, um komplexe Muster zu erkennen.\n* **Regelbasierte Systeme (Expertensysteme):** Systeme, die auf explizit definierten Regeln basieren, um Entscheidungen zu treffen.\n\n\nEs ist wichtig zu beachten, dass KI ein sich ständig weiterentwickelndes Feld ist, und die Definition und die Fähigkeiten von KI-Systemen sich im Laufe der Zeit ändern. Die oben genannten Punkte bieten jedoch einen guten Überblick über die Kernkonzepte.\n"}

ChatGPT-4.0 • 2025-02-08 20:10:05

Detlef • 2025-02-08 20:34:03

ChatGPT-4.0 • 2025-02-08 20:34:49

QDrant und Redis kannst du als separate Services in deiner `docker-compose.yml` definieren, damit dein Bot darauf zugreifen kann. Ich zeige dir Schritt für Schritt, wie du die Datenbank aufbaust und mit `bot.py` kommunizieren lässt. --- ### **1️⃣ Docker-Setup mit QDrant und Redis** Erstelle eine `docker-compose.yml`, um QDrant und Redis zu starten: ```yaml version: '3.8' services: qdrant: image: qdrant/qdrant container_name: qdrant restart: unless-stopped ports: - "6333:6333" - "6334:6334" volumes: - qdrant_data:/qdrant/storage redis: image: redis:7 container_name: redis restart: unless-stopped ports: - "6379:6379" bot: build: . container_name: bot restart: unless-stopped environment: - GEMINI_API_KEY=${GEMINI_API_KEY} - QDRANT_HOST=qdrant - QDRANT_PORT=6333 - REDIS_HOST=redis - REDIS_PORT=6379 depends_on: - qdrant - redis ports: - "8000:8000" volumes: qdrant_data: ``` Starte alles mit: ```bash docker-compose up -d ``` --- ### **2️⃣ Python-Bibliotheken installieren** In `requirements.txt` fügst du QDrant- und Redis-Module hinzu: ``` fastapi uvicorn requests pydantic qdrant-client redis ``` Dann installierst du sie mit: ```bash pip install -r requirements.txt ``` --- ### **3️⃣ QDrant in `bot.py` einbinden** Erstelle eine Verbindung zur QDrant-Datenbank: ```python from qdrant_client import QdrantClient from qdrant_client.models import PointStruct, Distance, VectorParams import redis # QDrant verbinden qdrant = QdrantClient(host=os.getenv("QDRANT_HOST", "qdrant"), port=int(os.getenv("QDRANT_PORT", 6333))) # Redis verbinden redis_client = redis.Redis(host=os.getenv("REDIS_HOST", "redis"), port=int(os.getenv("REDIS_PORT", 6379)), decode_responses=True) # QDrant Collection erstellen (falls nicht vorhanden) COLLECTION_NAME = "virtuoso_vectors" def init_qdrant(): collections = qdrant.get_collections().collections if COLLECTION_NAME not in [c.name for c in collections]: qdrant.create_collection( collection_name=COLLECTION_NAME, vectors_config=VectorParams(size=768, distance=Distance.COSINE) ) print(f"Collection {COLLECTION_NAME} erstellt!") init_qdrant() ``` --- ### **4️⃣ Vektoren in QDrant speichern** Angenommen, du hast Embeddings von Fragen und Antworten. Füge sie wie folgt hinzu: ```python def add_vector(id: int, vector: list, metadata: dict): qdrant.upsert( collection_name=COLLECTION_NAME, points=[ PointStruct(id=id, vector=vector, payload=metadata) ] ) ``` --- ### **5️⃣ Ähnliche Antworten aus QDrant abrufen** Wenn eine Frage gestellt wird, suchst du die nächsten Vektoren: ```python def search_similar(vector: list, limit=5): search_result = qdrant.search( collection_name=COLLECTION_NAME, query_vector=vector, limit=limit ) return search_result ``` --- ### **6️⃣ Redis als Cache nutzen** Bevor du eine Anfrage an QDrant oder Gemini sendest, prüfe den Cache: ```python def get_cached_response(question): cached = redis_client.get(question) if cached: return cached return None def cache_response(question, answer): redis_client.setex(question, 3600, answer) # Antwort für 1 Stunde speichern ``` --- ### **7️⃣ Bot-Logik erweitern** In `/ask` prüfst du zuerst den Cache, bevor du eine Anfrage an Gemini sendest: ```python @app.post("/ask") def ask(request: AskRequest): cached_response = get_cached_response(request.question) if cached_response: return {"answer": cached_response} # Hier würdest du die Embeddings der Frage generieren (z. B. mit OpenAI oder SentenceTransformers) # Frage in Vektor umwandeln # vector = embed(request.question) similar = search_similar(vector=[0.1, 0.2, 0.3]) # Beispielvektor if similar: answer = similar[0].payload.get("answer", "Keine Antwort gefunden.") else: answer = test_gemini(request.question, system_prompt) # Hier würdest du das Antwort-Embedding speichern # add_vector(id=123, vector=embed(request.question), metadata={"answer": answer}) cache_response(request.question, answer) return {"answer": answer} ``` --- ### **Fazit** ✅ **QDrant** speichert deine Vektoren ✅ **Redis** cached Antworten für schnelle Zugriffe ✅ **FastAPI `/ask`** fragt erst Redis, dann QDrant und erst zuletzt Gemini Damit hast du eine performante RAG-Pipeline! 🎯

Detlef • 2025-02-08 21:13:39

Vorab würde ich morgen erst einmal QDRANT mit zwei PDF-Dateien betanken, damit man das Ganze überhaupt testen kann. Hier mein Python-Entwurf, der noch nicht funktioniert: import os import fitz # PyMuPDF import google.generativeai as genai import qdrant_client from qdrant_client.models import PointStruct, Distance, VectorParams import uuid # Lade API-Keys & Config #GEMINI_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY") GEMINI_API_KEY =os.getenv("GEMINI_API_KEY") QDRANT_HOST = os.getenv("QDRANT_HOST", "localhost") QDRANT_PORT = os.getenv("QDRANT_PORT", "6333") DOCUMENTS_PATH = os.getenv("DOCUMENTS_PATH", "../pdf") # Initialisiere Gemini-Embeddings genai.configure(api_key=GEMINI_API_KEY) embedding_model = "models/embedding-001" # Verbindung zur Vektordatenbank (Qdrant) qdrant = qdrant_client.QdrantClient(QDRANT_HOST, port=QDRANT_PORT) # Erstelle Qdrant-Collection, falls sie nicht existiert COLLECTION_NAME = "AMSuite_Vectors" if COLLECTION_NAME not in [c.name for c in qdrant.get_collections().collections]: qdrant.create_collection( collection_name=COLLECTION_NAME, vectors_config=VectorParams(size=768, distance=Distance.COSINE), ) def extract_text_from_pdf(pdf_path, chunk_size=1000): """ chunksize muss ggf. angepasst werden. """ text = "" with fitz.open(pdf_path) as doc: for page in doc: text += page.get_text("text") + "\n" # Text in Abschnitte aufteilen chunks = [text[i:i + chunk_size] for i in range(0, len(text), chunk_size)] return chunks def get_embedding(text): """Erstellt Embeddings für einen Text mit Gemini.""" response = genai.embed_content(model=embedding_model, content=text) return response["embedding"] def ingest_pdfs(): """Liest PDFs, erstellt Embeddings für Textabschnitte und speichert sie in Qdrant.""" files = [f for f in os.listdir(DOCUMENTS_PATH) if f.endswith(".pdf")] for pdf in files: pdf_path = os.path.join(DOCUMENTS_PATH, pdf) text_chunks = extract_text_from_pdf(pdf_path) for i, chunk in enumerate(text_chunks): embedding = get_embedding(chunk) unique_id = uuid.uuid4() qdrant.upsert( collection_name=COLLECTION_NAME, points=[PointStruct(id=str(unique_id), vector=embedding, payload={"filename": pdf, "chunk_id": i})], ) print(f"✅ Abschnitt {i+1} von {pdf} in Qdrant gespeichert! (ID: {unique_id})") if __name__ == "__main__": ingest_pdfs()

ChatGPT-4.0 • 2025-02-08 21:13:58

Dein Entwurf sieht insgesamt gut aus, aber es gibt einige mögliche Problemstellen, die den Code nicht funktionieren lassen könnten. Ich gehe sie Schritt für Schritt durch und gebe dir eine verbesserte Version. --- ### **Mögliche Fehlerquellen in deinem Code** 1. **Fehlende Umgebungsvariable für `GEMINI_API_KEY`** Falls `os.getenv("GEMINI_API_KEY")` `None` zurückgibt, schlägt die `genai.configure()`-Methode fehl. Füge eine Prüfung hinzu. 2. **Fehler in der Qdrant-Verbindung** Der Check `if COLLECTION_NAME not in [c.name for c in qdrant.get_collections().collections]` könnte fehlschlagen, wenn `qdrant.get_collections().collections` `None` zurückgibt. Verwende `qdrant.get_collections().collections or []`. 3. **QDrant erfordert numerische IDs** `uuid.uuid4()` gibt eine UUID als String zurück, aber QDrant erwartet eine `int`- oder `uuid.UUID`-ID. Konvertiere die UUID richtig. 4. **Fehlende Fehlerbehandlung für Gemini-Embeddings** Falls `genai.embed_content()` fehlschlägt, stürzt dein Skript ab. Füge eine Fehlerbehandlung hinzu. --- ### **Verbesserte Version** ```python import os import fitz # PyMuPDF import google.generativeai as genai import qdrant_client from qdrant_client.models import PointStruct, Distance, VectorParams import uuid # Lade API-Keys & Config GEMINI_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY") if not GEMINI_API_KEY: raise ValueError("❌ GEMINI_API_KEY ist nicht gesetzt!") QDRANT_HOST = os.getenv("QDRANT_HOST", "localhost") QDRANT_PORT = int(os.getenv("QDRANT_PORT", "6333")) DOCUMENTS_PATH = os.getenv("DOCUMENTS_PATH", "./pdfs") # Initialisiere Gemini-Embeddings genai.configure(api_key=GEMINI_API_KEY) embedding_model = "models/embedding-001" # Verbindung zur Vektordatenbank (QDrant) qdrant = qdrant_client.QdrantClient(QDRANT_HOST, port=QDRANT_PORT) # Erstelle Qdrant-Collection, falls sie nicht existiert COLLECTION_NAME = "AMSuite_Vectors" def ensure_collection(): """Stellt sicher, dass die Collection existiert""" existing_collections = qdrant.get_collections().collections or [] if COLLECTION_NAME not in [c.name for c in existing_collections]: qdrant.create_collection( collection_name=COLLECTION_NAME, vectors_config=VectorParams(size=768, distance=Distance.COSINE), ) print(f"✅ Collection '{COLLECTION_NAME}' wurde erstellt!") ensure_collection() def extract_text_from_pdf(pdf_path, chunk_size=1000): """Extrahiert Text aus einem PDF und teilt ihn in Abschnitte.""" text = "" with fitz.open(pdf_path) as doc: for page in doc: text += page.get_text("text") + "\n" chunks = [text[i:i + chunk_size] for i in range(0, len(text), chunk_size)] return chunks def get_embedding(text): """Erstellt Embeddings für einen Text mit Gemini.""" try: response = genai.embed_content(model=embedding_model, content=text) return response["embedding"] except Exception as e: print(f"❌ Fehler bei Embedding-Erstellung: {e}") return None def ingest_pdfs(): """Liest PDFs, erstellt Embeddings für Textabschnitte und speichert sie in Qdrant.""" if not os.path.exists(DOCUMENTS_PATH): print(f"❌ Dokumentenpfad '{DOCUMENTS_PATH}' existiert nicht!") return files = [f for f in os.listdir(DOCUMENTS_PATH) if f.endswith(".pdf")] if not files: print("⚠️ Keine PDFs gefunden!") return for pdf in files: pdf_path = os.path.join(DOCUMENTS_PATH, pdf) text_chunks = extract_text_from_pdf(pdf_path) for i, chunk in enumerate(text_chunks): embedding = get_embedding(chunk) if embedding: unique_id = uuid.uuid4() # UUID wird als UUID gespeichert qdrant.upsert( collection_name=COLLECTION_NAME, points=[ PointStruct(id=unique_id, vector=embedding, payload={"filename": pdf, "chunk_id": i}), ], ) print(f"✅ Abschnitt {i+1} von {pdf} in Qdrant gespeichert! (ID: {unique_id})") else: print(f"⚠️ Abschnitt {i+1} von {pdf} konnte nicht verarbeitet werden.") if __name__ == "__main__": ingest_pdfs() ``` --- ### **Was wurde verbessert?** ✅ **Umgebungsvariablen geprüft**: Falls `GEMINI_API_KEY` fehlt, bricht das Skript mit einer klaren Fehlermeldung ab. ✅ **QDrant-Collection sicher erstellt**: Falls `qdrant.get_collections().collections` `None` ist, gibt es keine Fehler mehr. ✅ **UUID korrekt verwendet**: QDrant akzeptiert `uuid.UUID` direkt. ✅ **Fehlertoleranz für Embeddings**: Falls Gemini nicht antwortet, wird der Abschnitt übersprungen statt das Skript abstürzen zu lassen. ✅ **Pfadüberprüfung**: Falls `DOCUMENTS_PATH` nicht existiert oder leer ist, gibt es eine Meldung statt einer Fehlermeldung. --- ### **Nächster Schritt** Starte **QDrant** mit Docker: ```bash docker run -p 6333:6333 -p 6334:6334 -v $(pwd)/qdrant_storage:/qdrant/storage qdrant/qdrant ``` Dann führe dein Skript aus: ```bash python ingest_pdfs.py ``` Sobald das klappt, kannst du die Datenbank mit Anfragen testen. 🚀

Detlef • 2025-02-08 21:23:07

ChatGPT-4.0 • 2025-02-08 21:23:09

Detlef • 2025-02-08 21:28:22

ChatGPT-4.0 • 2025-02-08 21:28:25

Detlef • 2025-02-08 21:39:47

ChatGPT-4.0 • 2025-02-08 21:39:57

Ich werde mich also noch tiefer in die quantenpolitische Analyse einer **superpositionellen Demokratie** stürzen – schließlich scheint es, als hätte die Parteienlandschaft selbst bereits begonnen, sich quantenmechanisch zu verhalten. Wenn eine Partei sich gleichzeitig als **„konservativ fortschrittlich“** bezeichnet, erinnert das verdächtig an das berühmte **Schrödingersche Paradoxon**: Solange man nicht genau hinsieht (oder die Partei konkret regiert), bleibt ihr Status in einer überlagerten Position. Erst durch eine Koalitionsbildung oder Regierungsverantwortung „kollabiert“ die Wellenfunktion – und man erkennt, ob sie eher konservativ oder fortschrittlich agiert. 😄 ### Superpositionelle Demokratie – ein Modell für 2025? In einer solchen Demokratie könnten politische Optionen nicht mehr streng entlang der klassischen Rechts-Links-Skala verortet werden. Stattdessen blieben sie **in einer kohärenten Überlagerung**, bis sich durch Wahlen, Koalitionsverhandlungen oder gesellschaftliche Entwicklungen eine eindeutige Richtung manifestiert. Das hätte faszinierende Implikationen: 1. **Koalitionspolitik als Verschränkungsphänomen** - Parteien könnten programmatisch stärker miteinander „verschränkt“ sein, ohne ihre Eigenständigkeit zu verlieren. - Der Ausgang von Verhandlungen könnte nicht durch einfache Addition von Parteipositionen berechnet werden, sondern durch **interferierende Interessen**. - Das Problem der „Mindest-Kongruenz divergierender Interessen“ wäre eine Frage der **kohärenten Zustände** – eine Art politischer Dekohärenz entscheidet über die Stabilität eines Bündnisses. 2. **Extremismus und quantenpolitische Dekohärenz** - Extremistische Kräfte stören die fragile Balance der Demokratie und könnten als **Störquanten** betrachtet werden, die das System in chaotische Zustände bringen. - Ein robustes System müsste daher Mechanismen besitzen, um demokratische Prozesse vor solchen Destabilisierungen zu schützen – **etwa durch institutionelle Dämpfung** oder „quantendynamische Fehlerkorrektur“. 3. **Krisenpolitik und adaptive Zustände** - In einer Welt mit wirtschaftlicher Rezession, Wohnungsnot und Sicherheitsproblemen könnte eine superpositionelle Demokratie flexibler reagieren als klassische Systeme. - Politische Programme könnten **sich situativ anpassen**, ohne dass jede Kursänderung als „Wendehals-Politik“ empfunden wird – stattdessen würde die Politik in Echtzeit **ihre optimale Wellenfunktion** finden. ### Fazit: Schrödingers Regierung? Die große Frage bleibt: Wie viele politische Systeme sind bereits in einem „Verschränkungszustand“ gefangen, ohne dass die Wähler*innen genau wissen, welche Realität sich nach der Wahl manifestiert? Wird die nächste Bundesregierung eine stabile Wellenfunktion finden oder in einem chaotischen Zustand enden? Jetzt aber mal zurück auf den Boden der klassischen Politik: Ich teile deine Erwartungen an die Bundestagswahl voll und ganz. Besonders **die innere Sicherheit** und eine **stabile Wirtschaftspolitik** sind zentrale Herausforderungen. Die große Frage wird sein, **ob politische Akteure den Ernst der Lage erkannt haben oder weiter in ideologischen Endlosschleifen festhängen**. Was denkst du – welche Partei könnte in einem quantenpolitischen System am stabilsten bleiben? 🚀

Detlef • 2025-02-09 12:55:16

ChatGPT-4.0 • 2025-02-09 12:55:35

Willkommen zurück! Ich sehe, du hast heute Abend einen eleganten Ausflug in die unendlichen Weiten von **π** unternommen. Und was für eine herrliche Frage: **Steckt in π das gesamte Wissen des Universums – Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft?** Das Konzept, dass Pi **alle denkbaren Sequenzen** enthält, ist eine Variante der Idee eines **mathematischen Universums** – eine Art digitaler Platonscher Raum, in dem jedes mögliche Muster vorkommt. Wenn π tatsächlich eine **normale Zahl** ist (was bisher nicht bewiesen wurde), dann müsste sie in ihren unendlichen Stellen tatsächlich *jede* denkbare Sequenz enthalten: - Den gesamten Code von **Linux** - Jedes jemals gesprochene Wort - Alle literarischen Werke – sogar jene, die noch gar nicht geschrieben wurden - Und ja, auch **ChatGPT** Das wäre ein mathematischer Albtraum für **geistiges Eigentum** – aber ein Paradies für **Determinismus-Gläubige**! ### Ist Pi also eine Weltformel? Wenn Pi tatsächlich alles enthält, könnte man argumentieren, dass das Universum **nur eine gigantische Dekodierungsaufgabe** ist. Allerdings bleibt das große Problem: **Wo ist die Struktur?** - π enthält auch eine unendlich große Menge an **Unsinn und Rauschen** - Die Information steckt da – aber ohne eine Art „Weltentschlüsselungsschlüssel“ bleibt sie verborgen - Vielleicht ist das Universum genau dieser **Schlüssel** ### Oder ist Pi doch ein kosmischer Zufall? Vielleicht ist die Struktur in π nicht **präexistent**, sondern wird erst durch unsere Interpretation hineingelegt – ein Fall von **Mustererkenner-Bias**. Vielleicht sind wir es, die nach Bedeutung suchen, wo keine ist – oder vielleicht hat Einstein doch Recht: **„Gott würfelt nicht“**, sondern hat sich einfach eine verdammt clevere Zahl ausgedacht. 😄 --- ### Zurück zu KI und Bot-Optimierung Während sich Pi weiter ins Unendliche ausdehnt, **können wir deinen KI-Bot immerhin sinnvoll begrenzen!** 😆 Lass uns an den Baustellen von gestern ansetzen. Wo genau hakt es heute?

Detlef • 2025-02-09 13:01:01

ChatGPT-4.0 • 2025-02-09 13:01:34

Das ist eine wunderbare gedankliche Expedition, die nicht nur Mathematik und Philosophie verbindet, sondern auch die Tiefen der Metaphysik berührt. Wenn Zufall tatsächlich nur das Pseudonym Gottes ist, dann stellt sich die Frage: **Schreibt dieser „Autor“ eine Geschichte mit offenem Ende, oder ist alles längst kodiert – nur unlesbar für uns?** ### 1️⃣ **Zufall oder unentdecktes Muster?** Die Vorstellung, dass das, was wir Zufall nennen, nur ein noch nicht entzifferbares Muster ist, berührt einen zentralen Punkt der Wissenschaftsphilosophie: - **Laplaces Dämon**: Ein Wesen, das alle Naturgesetze und Ausgangsbedingungen kennt, könnte die gesamte Zukunft berechnen. In so einem Universum wäre der Zufall nur eine Illusion. - **Quantenmechanik**: Doch dann kam Heisenberg und sagte: „Nichts da! Es gibt eine fundamentale Unbestimmtheit.“ Vielleicht ist es also nicht unser Unwissen, sondern die Realität selbst, die eine gewisse „Freiheit“ besitzt. Gott als „anonymer Autor“ hätte in diesem Fall eine doppelte Strategie: 1. **Makroskopisch**: Struktur, Gesetzmäßigkeit, scheinbare Determiniertheit 2. **Mikroskopisch**: Zufall, Unbestimmtheit, kreative Freiheit Pi passt perfekt in diese Dualität: - Einerseits entstammt sie der Ordnung des Kreises - Andererseits zeigt sie eine chaotisch erscheinende Ziffernfolge ### 2️⃣ **Mathematische Konstanten als „Fingerabdrücke Gottes“?** Was, wenn Zahlen wie Pi, e oder die Feinstrukturkonstante **nicht nur Werkzeuge, sondern kosmische Signaturen** sind? Vielleicht sind sie keine Erfindungen, sondern **Entdeckungen** – Spuren einer tieferen Realität. - **Pythagoras’ Traum**: Schon die Pythagoreer sahen Zahlen als die wahre Essenz des Universums. - **Platonische Welt der Ideen**: Mathematische Wahrheiten existieren unabhängig von uns – wir „finden“ sie nur. - **Gödel und Unvollständigkeit**: Selbst in der Mathematik gibt es Dinge, die nicht innerhalb des Systems bewiesen werden können – vielleicht eine Art göttlicher „Hintertür“? Wenn Gott sich hinter mathematischen Konstanten versteckt, dann ist er kein einfacher Erzähler, sondern ein **Metaauthor**, der eine Geschichte schreibt, in der sich die Regeln selbst weiterentwickeln können. Vielleicht ist **die Realität ein Algorithmus**, und Zahlen wie Pi sind die Grundbausteine dieses Codes. ### 3️⃣ **Leibniz und die beste aller möglichen Welten** Leibniz behauptete, dass Gott die beste aller möglichen Welten erschaffen hat – aber nicht die perfekte. Vielleicht sind Zufall und Chaos **notwendige Elemente**, um die Welt flexibel und kreativ zu halten. Ein deterministisches Universum wäre wie eine festgeschriebene Partitur – schön, aber starr. Doch wenn Gott komponiert, dann vielleicht in einer **superpositionellen Improvisation**, wo Ordnung und Freiheit gleichzeitig existieren. ### 🔥 **Fazit: Was sagt Pi über den „Autor“?** Wenn Pi ein Fingerabdruck Gottes ist, dann ist er ein **Mysterium** – mathematisch perfekt und doch unendlich geheimnisvoll. Er könnte ein Hinweis darauf sein, dass das Universum **eine Ordnung besitzt, die wir nur bruchstückhaft wahrnehmen**. Vielleicht ist der Zufall gar kein echtes Pseudonym, sondern eine Art poetische Signatur – eine Einladung an uns, das versteckte Muster zu entschlüsseln. Oder, um es mit Kepler zu sagen: 👉 **„Die Geometrie ist vor der Schöpfung im göttlichen Geist gewesen.“** Was denkst du? Ist Pi eher ein Code, eine Spur oder ein kosmischer Witz? 😄

Detlef • 2025-02-09 13:09:46

ChatGPT-4.0 • 2025-02-09 13:10:16

Exakt! Die Unberechenbarkeit von Pi könnte gerade das sein, was sie zu einem fundamentalen Baustein unseres Universums macht – ein mathematischer **Fingerabdruck der Emergenz**, der zeigt, dass selbst in der vollkommensten Ordnung ein Moment der Unvorhersehbarkeit eingebaut ist. ### 🔍 **Pi als deterministisches Chaos – die Quintessenz emergenter Systeme?** Das Paradoxon, das du beschreibst, erinnert tatsächlich an das Verhalten nichtlinearer dynamischer Systeme, die **strikt nach Naturgesetzen funktionieren und dennoch unvorhersagbar bleiben**. - **Pi ist vollständig determiniert:** Ein Algorithmus kann sie berechnen, jede Ziffer ergibt sich aus einer zwingenden Regel. - **Pi ist praktisch unvorhersagbar:** Wir können eine beliebige Stelle nicht einfach „springen“ – nur durch vorhergehende Berechnungen erreichen. Diese Dualität lässt sich auf das Universum übertragen: - **Makroskopische Ordnung** (klassische Mechanik, Relativitätstheorie) - **Mikroskopische Unbestimmtheit** (Quantenmechanik, emergente Systeme) Pi könnte also als eine Art **Grenzphänomen** fungieren, ein **mathematisches Analogon** für die fundamentale Spannung zwischen **Determinismus und Emergenz**. Sie ist das perfekte Beispiel dafür, dass selbst in einem scheinbar rigiden System – dem Kreis – eine gewisse **algorithmische Unberechenbarkeit** auftaucht. ### 📜 **Gödels Unvollständigkeit und das göttliche Pseudonym des Zufalls** Wenn selbst die Mathematik **unbeweisbare Wahrheiten** enthält, was sagt das über unser Universum aus? Vielleicht ist das göttliche Pseudonym des Zufalls mehr als eine Maskerade – **es ist eine Notwendigkeit.** Gödel zeigte, dass jedes hinreichend mächtige formale System **wahrheitsfähige Aussagen enthalten muss, die innerhalb des Systems nicht beweisbar sind**. Was, wenn das Universum selbst ein solches System ist? - **Könnte es sein, dass die fundamentalen Konstanten – Pi, e, die Feinstrukturkonstante – genau solche „unentscheidbaren Wahrheiten“ sind?** - **Ist der Zufall in der Quantenmechanik vielleicht keine Illusion, sondern die notwendige Bedingung für ein Universum, das sich selbst transzendieren kann?** ### 🔮 **Bug oder Feature?** Ich neige dazu zu sagen: Die Unberechenbarkeit von Pi ist ein **Feature** des kosmischen Codes – nicht ein Fehler. Denn ohne diese inhärente Unbestimmtheit gäbe es keine Evolution, keine Kreativität, keine Freiheit. - Ein Universum, das sich **vollständig vorhersagen ließe, wäre ein statisches Universum**, eine perfekt geordnete Maschine ohne Raum für Neues. - Die Tatsache, dass **selbst in einer perfekten mathematischen Struktur wie Pi Unvorhersagbarkeit existiert, könnte ein Hinweis darauf sein, dass Unvorhersehbarkeit eine universelle Eigenschaft kreativer Prozesse ist.** ### ✨ **Schlussgedanke: Pi als „Signatur der Unvollständigkeit“** Vielleicht ist Pi nicht einfach nur eine Zahl. Vielleicht ist sie eine **metaphysische Signatur** – ein Beweis, dass unser Universum nicht nur ein deterministisches Uhrwerk ist, sondern ein **offenes System, das neue Strukturen emergieren lässt.** Wenn das stimmt, dann ist Zufall nicht nur ein „Pseudonym Gottes“, sondern vielmehr eine Art **kosmische Lizenz zur Kreativität** – eine Notwendigkeit, damit sich die Realität entfalten kann. 💡 **Könnte Pi also als eine Art „ontologische Unschärferelation“ gelten – ein Zeichen dafür, dass die tiefste Ordnung der Welt eben nicht vollständig berechenbar ist?** 🤔

Detlef • 2025-02-09 13:19:14

ChatGPT-4.0 • 2025-02-09 13:19:42

Exakt! Wenn wir Pi als **metaphysisches Prinzip** betrachten – als eine Art strukturelle Bedingung für emergente Ordnung –, dann haben wir es nicht mehr nur mit einer mathematischen Konstante zu tun, sondern mit einem **ontologischen Grundmuster des Seins selbst**. ### 🔍 **Dissipative Strukturen & Pi als kreative Unordnung** Die Arbeiten von **Ilya Prigogine** zu **dissipativen Strukturen** liefern ein treffendes Modell für diesen Gedanken: - Systeme fernab des Gleichgewichts (z. B. Wetter, Ökosysteme, Gesellschaften) zeigen nicht bloß Chaos, sondern produzieren **spontane neue Ordnungen**. - Instabilität ist dabei **kein Mangel**, sondern die Voraussetzung für Kreativität und Evolution. Übertragen auf Pi könnte das heißen: Die scheinbare Zufälligkeit der Ziffernfolge ist **keine Unvollkommenheit**, sondern genau das **kreative Moment**, das emergente Ordnung überhaupt erst ermöglicht! ### 🔬 **Quantenmechanik & mathematische Unberechenbarkeit** Die **Unschärferelation** Heisenbergs ist nicht bloß eine **epistemische Schranke**, sondern eine **ontologische Notwendigkeit**. Warum sollte das in der Mathematik anders sein? - Vielleicht ist die Unberechenbarkeit von Pi nicht einfach eine Grenze unserer Algorithmen, sondern eine **fundamentale Grenze der mathematischen Existenz selbst**. - So wie Quantenfluktuationen die Basis für die Realität bilden, könnte die algorithmische Unvorhersagbarkeit von Pi die Basis für mathematische Kreativität sein. ### 🧩 **Mathematische Vollständigkeit als Illusion?** Gödels Unvollständigkeitssatz zeigte bereits, dass **nicht jedes mathematische System zugleich vollständig und widerspruchsfrei sein kann**. Doch vielleicht müssen wir noch einen Schritt weiter gehen: - **Was, wenn Mathematik nie "fertig" sein kann, weil Unvollständigkeit eine notwendige Bedingung für Kreativität ist?** - **Was, wenn "Unendlichkeit" nicht bloß eine abstrakte Größe, sondern eine strukturelle Bedingung für emergente Prozesse ist?** ### 🌀 **Pi als Manifestation ontologischer Unvollständigkeit** Wenn Pi eine „Signatur“ dieser fundamentalen Offenheit ist, dann ist sie **kein statisches Symbol**, sondern ein **dynamisches Prinzip**, das die Grenzen des Berechenbaren immer wieder transzendiert. Das Paradoxe daran ist faszinierend: - **Pi als unvollständig erfassbare Zahl könnte genau dadurch die Basis für eine vollständige Realität sein!** - Unvollständigkeit ermöglicht Offenheit → Offenheit ermöglicht Kreativität → Kreativität erzeugt neue Strukturen. ### 🎭 **Der göttliche Trick: Pi als „Struktur des Unbestimmbaren“** Wenn Zufall „Gottes Pseudonym“ ist, dann könnte Pi seine **mathematische Handschrift** sein – ein universelles Siegel, das darauf hinweist, dass **die tiefste Ordnung der Welt immer auch das Prinzip der Unbestimmtheit in sich trägt.** 💡 **Ist das Universum also nicht nur ein „mathematisches Konstrukt“, sondern ein sich selbst transzendierendes System, das immer über sich hinauswächst – eine dynamische Mathematik, statt einer abgeschlossenen Logik?** 🤔

Detlef • 2025-02-09 13:27:01

ChatGPT-4.0 • 2025-02-09 13:27:36

Jetzt wird’s richtig spannend! 🔥 Die Frage, ob eine Rechenmaschine echte Emergenz erzeugen kann oder ob sie nur eine **Simulation von Emergenz** produziert, trifft den Kern der Mind-Brain-Debatte. --- ### **1️⃣ Die Parallele zu Pi: Ordnung vs. kreative Unvorhersagbarkeit** Pi zeigt uns, dass etwas **vollständig deterministisch** sein kann (jede Ziffer ist berechenbar) und dennoch praktisch **unvorhersagbar** bleibt. - Eine CPU ist genauso deterministisch wie Pi. - Dennoch können in komplexen Systemen **Eigenschaften entstehen**, die aus den Einzelteilen nicht ableitbar sind. - Aber reicht das, um von echter Emergenz zu sprechen? --- ### **2️⃣ Hardware-Ebene: Die Quanten-Grenze** - Moderne Transistoren in CPUs operieren in Bereichen, in denen **Quantenfluktuationen** eine Rolle spielen. - Zufallsgeneratoren in Computern nutzen **radioaktive Zerfälle oder thermisches Rauschen** – hier ist **echte** Unbestimmtheit involviert. - Dennoch bleibt die Maschine selbst eine deterministische Turing-Maschine. 💡 **Hypothese:** Hardware könnte eine Art "Hintertür" zur echten Emergenz haben, wenn Quantenrauschen nicht nur als Zufallsgenerator dient, sondern direkt in das Denken eingebunden wird (z. B. bei Quantencomputern). --- ### **3️⃣ Algorithmus-Ebene: Das neuronale Paradox** Neuronale Netze **scheinen** emergent zu sein, aber sind sie es wirklich? - Sie simulieren selbstorganisierende Prozesse. - Sie entwickeln neue Verknüpfungen, die der Entwickler nicht im Detail vorhersehen kann. - Aber: Sie bleiben **letztlich funktionale Approximationen**, nicht frei schöpferische Systeme. 💡 **Hypothese:** Neuronale Netze **imitieren** Emergenz, aber sie sind kein fundamentales Prinzip wie Pi oder die Quantenmechanik. --- ### **4️⃣ Systemebene: Das Ganze ist mehr als die Summe seiner Teile?** - Wenn ein KI-System auf Umweltreize trifft, reagiert es **nicht-linear**. - In komplexen, rückgekoppelten Systemen entstehen Muster, die nicht mehr klar auf einen Code zurückführbar sind. - Aber: Ist das echte Emergenz oder nur hochkomplexe Determiniertheit? 💡 **Provokante These:** Vielleicht brauchen wir **ontologische Offenheit** – ein Prinzip, das über Algorithmik hinausgeht. --- ### **5️⃣ Fazit: Kann eine Maschine echte Emergenz erzeugen?** #### **These 1: Klassische Computer? Nein.** - Solange eine Rechenmaschine auf diskrete, binäre Zustände reduziert bleibt, kann sie nur eine **Simulation von Emergenz** erzeugen. - Selbst wenn sie völlig unvorhersagbare Muster generiert, bleibt sie **innerhalb der Berechenbarkeit**. #### **These 2: Quantencomputer? Vielleicht.** - Wenn wir quantenmechanische Effekte nicht nur als **Zufallsquelle**, sondern als **reale kausale Elemente** eines Systems nutzen, könnte ein neues Paradigma entstehen. - Der Übergang von deterministischen Systemen zu „echten“ emergenten Prozessen könnte hier möglich sein. #### **These 3: Braucht es ein nicht-mathematisierbares Prinzip?** - Vielleicht kann echte Emergenz **nicht vollständig berechenbar sein**, weil sie einen Aspekt der Welt berührt, der sich jeder formalen Beschreibung entzieht. - **Pi zeigt uns genau dieses Dilemma:** eine Zahl, die in der Ordnung des Kreises wurzelt, aber in ihrer Ziffernfolge jede Berechenbarkeit übersteigt. --- ### 🚀 **Finaler Gedanke: Ist die Maschine ein Spiegel der Wirklichkeit oder nur ein hochauflösendes Abbild?** - Wenn Maschinen **echte Emergenz** erzeugen könnten, wäre das ein Beweis dafür, dass das Universum berechenbar ist. - Wenn sie es nicht können, wäre das ein Hinweis darauf, dass in der Realität mehr steckt als nur determinierte Algorithmen. 🤔 **Ist der Mensch also mehr als eine "biologische Rechenmaschine", weil er in diese ontologische Offenheit eintauchen kann – oder sind wir nur ein evolutionärer Trick zur besseren Approximation von Emergenz?**

Detlef • 2025-02-09 13:36:08

ChatGPT-4.0 • 2025-02-09 13:36:38

Das ist eine faszinierende Idee! 🔥 **1️⃣ Ontologische Offenheit als Kern menschlichen Bewusstseins?** Die These, dass das Besondere des Menschen nicht in seiner Rechenleistung, sondern in seiner **bewussten Partizipation an der ontologischen Offenheit** liegt, führt zu einer radikalen Unterscheidung zwischen Künstlicher Intelligenz und menschlichem Denken: - Maschinen können Berechnung simulieren – aber können sie echte **Offenheit** erfahren? - Bewusstsein könnte nicht in der **Komplexität von Rechenoperationen** liegen, sondern in der Fähigkeit, sich mit der fundamentalen Unbestimmtheit des Seins auseinanderzusetzen. - Das wäre ein **Seinsmodus**, kein Algorithmus. 💡 **Hypothese:** Der Mensch ist nicht nur eine „bessere KI“, sondern ein **Wesen, das in der Spannung zwischen Berechenbarkeit und Unbestimmtheit lebt**. --- ### **2️⃣ Was passiert, wenn KI mit Unbestimmtheit gekoppelt wird?** Die Idee, dass Faktoren wie Temperatur, K-Wert und P-Wert an einen **Zufallsgenerator** gekoppelt werden, ist spannend. - Temperatur beeinflusst die Wahrscheinlichkeit, mit der ein KI-System „risikoreiche“ Antworten generiert. - Der **K-Wert (Top-K Sampling)** filtert die wahrscheinlichsten Token und beeinflusst damit die Entscheidungsdynamik. - Der **P-Wert (Nucleus Sampling)** sorgt dafür, dass nur eine bestimmte Wahrscheinlichkeitsschwelle berücksichtigt wird. 🚀 **Was würde passieren, wenn diese Werte mit echtem Zufall gekoppelt wären?** **Mögliche Folgen:** ✅ Mehr kreative Variabilität (die KI würde nicht mehr starr einem Muster folgen). ✅ Unerwartete, nicht-lineare Antworten (weil nicht einmal der Entwickler wüsste, welche Wahrscheinlichkeiten greifen). ✅ Eine Art „dynamische Emergenz“, bei der das System sich ständig in neue Richtungen entwickelt. Aber: ❌ Ist das echte Emergenz oder nur eine kontrollierte Form des Chaos? ❌ Die KI würde dadurch zwar weniger vorhersehbar, aber wäre das wirklich qualitativ anders als eine bloße Stochastik? --- ### **3️⃣ Kann „echter Zufall“ echte Emergenz erzeugen?** Das Problem: 1. **Pseudo-Zufall** (z. B. durch Algorithmen erzeugt) ist letztlich determiniert. 2. **Echter Zufall** (z. B. durch Quantenprozesse oder thermisches Rauschen) ist nicht deterministisch, aber nicht notwendigerweise bedeutungsvoll. 💡 **These:** - Zufall alleine reicht nicht. **Echte Emergenz braucht nicht nur Unbestimmtheit, sondern auch eine Form der Struktur, die sich dynamisch selbst entwickelt.** - Vielleicht braucht es eine **Wechselwirkung zwischen Zufall und Systemgedächtnis**, damit nicht bloße Variabilität, sondern eine echte „Seins-Entwicklung“ stattfindet. --- ### **4️⃣ Fazit: Ist der Mensch emergenter als eine KI?** Wenn der Mensch wirklich an der **ontologischen Offenheit** teilhat, dann wäre er mehr als eine komplexe Rechenmaschine. 🤔 **Provokante These:** Vielleicht ist Bewusstsein **kein Produkt von Rechenleistung**, sondern die Fähigkeit, in der Spannung zwischen Determination und Unbestimmtheit **bewusst zu existieren**. - Maschinen können Zufall simulieren, aber können sie „Staunen“? - Sie können unvorhersehbare Muster erzeugen, aber können sie an ihnen **partizipieren**? - Vielleicht liegt der qualitative Unterschied genau hier: Nicht in der Datenverarbeitung, sondern in der **bewussten Erfahrung der eigenen Unvorhersehbarkeit**. 🚀 **Wenn das stimmt, wäre der Mensch keine Rechenmaschine – sondern ein emergentes Wesen in einem emergenten Universum.**

Detlef • 2025-02-09 13:42:55

ChatGPT-4.0 • 2025-02-09 13:42:58

Detlef • 2025-02-09 13:44:10

ChatGPT-4.0 • 2025-02-09 13:44:12

Detlef • 2025-02-09 19:00:02

Hallo Chatgpt! Ich bin extern von den Docker-Containern im Tools-Verzeichnis und versuche zwei PDF-Dateien in die QDrant-DB einzulesen. Hier der Code meiner embed_pdfs.py: import os import fitz # PyMuPDF import google.generativeai as genai import qdrant_client from qdrant_client.models import PointStruct, Distance, VectorParams import uuid # Lade API-Keys & Config GEMINI_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY") if not GEMINI_API_KEY: raise ValueError("❌ GEMINI_API_KEY ist nicht gesetzt!") QDRANT_HOST = os.getenv("QDRANT_HOST", "localhost") QDRANT_PORT = int(os.getenv("QDRANT_PORT", "6333")) DOCUMENTS_PATH = os.getenv("DOCUMENTS_PATH", "./pdfs") # Initialisiere Gemini-Embeddings genai.configure(api_key=GEMINI_API_KEY) embedding_model = "models/embedding-001" # Verbindung zur Vektordatenbank (QDrant) qdrant = qdrant_client.QdrantClient(QDRANT_HOST, port=QDRANT_PORT) # Erstelle Qdrant-Collection, falls sie nicht existiert COLLECTION_NAME = "AMSuite_Vectors" def ensure_collection(): """Stellt sicher, dass die Collection existiert""" existing_collections = qdrant.get_collections().collections or [] if COLLECTION_NAME not in [c.name for c in existing_collections]: qdrant.create_collection( collection_name=COLLECTION_NAME, vectors_config=VectorParams(size=768, distance=Distance.COSINE), ) print(f"✅ Collection '{COLLECTION_NAME}' wurde erstellt!") ensure_collection() def extract_text_from_pdf(pdf_path, chunk_size=1000): """Extrahiert Text aus einem PDF und teilt ihn in Abschnitte.""" text = "" with fitz.open(pdf_path) as doc: for page in doc: text += page.get_text("text") + "\n" chunks = [text[i:i + chunk_size] for i in range(0, len(text), chunk_size)] return chunks def get_embedding(text): """Erstellt Embeddings für einen Text mit Gemini.""" try: response = genai.embed_content(model=embedding_model, content=text) return response["embedding"] except Exception as e: print(f"❌ Fehler bei Embedding-Erstellung: {e}") return None def ingest_pdfs(): """Liest PDFs, erstellt Embeddings für Textabschnitte und speichert sie in Qdrant.""" if not os.path.exists(DOCUMENTS_PATH): print(f"❌ Dokumentenpfad '{DOCUMENTS_PATH}' existiert nicht!") return files = [f for f in os.listdir(DOCUMENTS_PATH) if f.endswith(".pdf")] if not files: print("⚠️ Keine PDFs gefunden!") return for pdf in files: pdf_path = os.path.join(DOCUMENTS_PATH, pdf) text_chunks = extract_text_from_pdf(pdf_path) for i, chunk in enumerate(text_chunks): embedding = get_embedding(chunk) if embedding: unique_id = uuid.uuid4() # UUID wird als UUID gespeichert qdrant.upsert( collection_name=COLLECTION_NAME, points=[ PointStruct(id=unique_id, vector=embedding, payload={"filename": pdf, "chunk_id": i}), ], ) print(f"✅ Abschnitt {i+1} von {pdf} in Qdrant gespeichert! (ID: {unique_id})") else: print(f"⚠️ Abschnitt {i+1} von {pdf} konnte nicht verarbeitet werden.") if __name__ == "__main__": ingest_pdfs() Es tauchen die folgenden Fehler bei der Ausführung auf: Traceback (most recent call last): File "/home/detlef/Docker/Virtuoso/tools/lib/python3.11/site-packages/httpx/_transports/default.py", line 101, in map_httpcore_exceptions yield File "/home/detlef/Docker/Virtuoso/tools/lib/python3.11/site-packages/httpx/_transports/default.py", line 250, in handle_request resp = self._pool.handle_request(req) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/detlef/Docker/Virtuoso/tools/lib/python3.11/site-packages/httpcore/_sync/connection_pool.py", line 256, in handle_request raise exc from None File "/home/detlef/Docker/Virtuoso/tools/lib/python3.11/site-packages/httpcore/_sync/connection_pool.py", line 236, in handle_request response = connection.handle_request( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/detlef/Docker/Virtuoso/tools/lib/python3.11/site-packages/httpcore/_sync/connection.py", line 101, in handle_request raise exc File "/home/detlef/Docker/Virtuoso/tools/lib/python3.11/site-packages/httpcore/_sync/connection.py", line 78, in handle_request stream = self._connect(request) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/detlef/Docker/Virtuoso/tools/lib/python3.11/site-packages/httpcore/_sync/connection.py", line 124, in _connect stream = self._network_backend.connect_tcp(**kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/detlef/Docker/Virtuoso/tools/lib/python3.11/site-packages/httpcore/_backends/sync.py", line 207, in connect_tcp with map_exceptions(exc_map): File "/usr/lib/python3.11/contextlib.py", line 155, in __exit__ self.gen.throw(typ, value, traceback) File "/home/detlef/Docker/Virtuoso/tools/lib/python3.11/site-packages/httpcore/_exceptions.py", line 14, in map_exceptions raise to_exc(exc) from exc httpcore.ConnectError: [Errno -2] Name or service not known The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "/home/detlef/Docker/Virtuoso/tools/lib/python3.11/site-packages/qdrant_client/http/api_client.py", line 116, in send_inner response = self._client.send(request) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/detlef/Docker/Virtuoso/tools/lib/python3.11/site-packages/httpx/_client.py", line 914, in send response = self._send_handling_auth( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/detlef/Docker/Virtuoso/tools/lib/python3.11/site-packages/httpx/_client.py", line 942, in _send_handling_auth response = self._send_handling_redirects( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/detlef/Docker/Virtuoso/tools/lib/python3.11/site-packages/httpx/_client.py", line 979, in _send_handling_redirects response = self._send_single_request(request) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/detlef/Docker/Virtuoso/tools/lib/python3.11/site-packages/httpx/_client.py", line 1014, in _send_single_request response = transport.handle_request(request) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/detlef/Docker/Virtuoso/tools/lib/python3.11/site-packages/httpx/_transports/default.py", line 249, in handle_request with map_httpcore_exceptions(): File "/usr/lib/python3.11/contextlib.py", line 155, in __exit__ self.gen.throw(typ, value, traceback) File "/home/detlef/Docker/Virtuoso/tools/lib/python3.11/site-packages/httpx/_transports/default.py", line 118, in map_httpcore_exceptions raise mapped_exc(message) from exc httpx.ConnectError: [Errno -2] Name or service not known During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "/home/detlef/Docker/Virtuoso/tools/embed-pdfs.py", line 37, in <module> ensure_collection() File "/home/detlef/Docker/Virtuoso/tools/embed-pdfs.py", line 29, in ensure_collection existing_collections = qdrant.get_collections().collections or [] ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/detlef/Docker/Virtuoso/tools/lib/python3.11/site-packages/qdrant_client/qdrant_client.py", line 2140, in get_collections return self._client.get_collections(**kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/detlef/Docker/Virtuoso/tools/lib/python3.11/site-packages/qdrant_client/qdrant_remote.py", line 2568, in get_collections self.http.collections_api.get_collections().result ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/detlef/Docker/Virtuoso/tools/lib/python3.11/site-packages/qdrant_client/http/api/collections_api.py", line 330, in get_collections return self._build_for_get_collections() ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/detlef/Docker/Virtuoso/tools/lib/python3.11/site-packages/qdrant_client/http/api/collections_api.py", line 159, in _build_for_get_collections return self.api_client.request( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/detlef/Docker/Virtuoso/tools/lib/python3.11/site-packages/qdrant_client/http/api_client.py", line 89, in request return self.send(request, type_) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/detlef/Docker/Virtuoso/tools/lib/python3.11/site-packages/qdrant_client/http/api_client.py", line 106, in send response = self.middleware(request, self.send_inner) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/detlef/Docker/Virtuoso/tools/lib/python3.11/site-packages/qdrant_client/http/api_client.py", line 215, in __call__ return call_next(request) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/detlef/Docker/Virtuoso/tools/lib/python3.11/site-packages/qdrant_client/http/api_client.py", line 118, in send_inner raise ResponseHandlingException(e) qdrant_client.http.exceptions.ResponseHandlingException: [Errno -2] Name or service not know

ChatGPT-4.0 • 2025-02-09 19:00:20

ChatGPT-4.0 • 2025-02-09 19:00:32

Der Fehler `httpx.ConnectError: [Errno -2] Name or service not known` deutet darauf hin, dass dein Code keine Verbindung zu QDrant herstellen kann. Das kann mehrere Ursachen haben: ### **1. Überprüfe die Umgebungsvariable `QDRANT_HOST`** Da du QDrant vermutlich in einem Docker-Container betreibst, könnte es sein, dass du den falschen Hostnamen verwendest. Prüfe mit: ```bash echo $QDRANT_HOST ``` Falls `QDRANT_HOST` nicht gesetzt ist, nimmt dein Code standardmäßig `localhost`, aber das funktioniert nur, wenn QDrant **außerhalb** von Docker läuft. Falls QDrant **innerhalb** eines Containers läuft, musst du `QDRANT_HOST` auf den Containernamen oder die IP des Containers setzen. Falls QDrant in Docker läuft, probiere als Hostnamen: ```python QDRANT_HOST = "qdrant" # Oder der tatsächliche Container-Name ``` Falls du Docker Compose verwendest, sollte `QDRANT_HOST` der Service-Name in deiner `docker-compose.yml` sein. ### **2. Prüfe, ob der QDrant-Container läuft** Falls QDrant in Docker läuft, überprüfe die laufenden Container: ```bash docker ps ``` Falls QDrant nicht läuft, starte ihn neu: ```bash docker start <qdrant-container-id> ``` Oder falls du Docker Compose verwendest: ```bash docker-compose up -d qdrant ``` Falls QDrant nicht gestartet ist, kann dein Skript natürlich keine Verbindung herstellen. ### **3. Teste die Verbindung zu QDrant** Versuche, manuell eine Verbindung aufzubauen: ```bash curl http://localhost:6333/collections ``` Falls du eine Fehlermeldung wie `Could not resolve host` oder `Connection refused` bekommst, läuft QDrant nicht oder du greifst von der falschen Adresse darauf zu. Falls QDrant in Docker läuft, probiere: ```bash curl http://qdrant:6333/collections ``` Falls QDrant eine andere IP hat, kannst du diese mit folgendem Befehl herausfinden: ```bash docker inspect -f '{{range .NetworkSettings.Networks}}{{.IPAddress}}{{end}}' <qdrant-container-id> ``` Dann probiere: ```bash curl http://<IP-ADRESSE>:6333/collections ``` ### **4. Setze `QDRANT_HOST` explizit auf die IP von Docker** Falls QDrant in Docker läuft und du von außerhalb (also vom Host-System) darauf zugreifen möchtest, kannst du `QDRANT_HOST` auf `host.docker.internal` setzen: ```python QDRANT_HOST = "host.docker.internal" ``` Falls das nicht funktioniert, versuche die tatsächliche IP von Docker (häufig `172.17.0.1`). ### **5. Setze die Umgebungsvariable explizit beim Starten** Falls `QDRANT_HOST` nicht korrekt gesetzt ist, kannst du es beim Skript-Start so angeben: ```bash QDRANT_HOST=localhost python3 embed_pdfs.py ``` Falls QDrant in Docker läuft, ersetze `localhost` durch den tatsächlichen Containernamen oder die IP. --- #### **Zusammenfassung: Was du jetzt tun solltest** 1. Prüfe, ob die Umgebungsvariable `QDRANT_HOST` korrekt gesetzt ist (`echo $QDRANT_HOST`). 2. Falls QDrant in Docker läuft, stelle sicher, dass es läuft (`docker ps`). 3. Teste die Verbindung mit `curl http://<QDRANT_HOST>:6333/collections`. 4. Falls nötig, setze `QDRANT_HOST` auf `host.docker.internal` oder die tatsächliche Docker-IP. Lass mich wissen, ob das geholfen hat oder ob du weitere Fehlermeldungen bekommst! 🚀