Hallo ChatGPT! Du wolltest ja, dass ich mich pro Thread auf ein bestimmtes Thema fokussiere, weil es so einfacher für Dich ist, mir zu folgen. Dem komme ich sehr gerne nach. In diesem Thread geht es um die Erstellung eines KI-Hilfe-Bots auf First-Level-Support-Niveau zum Themenkomplex Linux, Docker, Postgresql, Amsuite (eine docker basierte komplexe Softwarelösung) und den AMInstanceadapter. Mein Ansatz arbeitet mit Docker-Compose. Hier habe ich bereits eine Qdrant-Vektordatenbank zum Laufen gebracht. Die Schnittstelle zwischen der Vektordatenbank und dem KI-Bot Gemini bildet meine main.py. Sie hat zwei API-Endpunkte. /add-docs/ für die Embeddings meiner PDF-Dokumentationen /search/ zum Befragen meiner Dokumente. Qdrant ist bereits betankt: #curl -X POST "http://localhost:8000/add-docs/" #{"message":"1637 Dokumentabschnitte erfolgreich gespeichert."}(Hilfebot) Vorab einmal meine docker-compose.yml: services: qdrant: image: qdrant/qdrant container_name: qdrant ports: - "6333:6333" volumes: - qdrant_data:/qdrant/storage environment: - QDRANT_HOST=qdrant - QDRANT_PORT=6333 restart: always api: build: ./fastapi container_name: tech-doc-api ports: - "8000:8000" depends_on: - qdrant env_file: - env restart: always volumes: qdrant_data: Hier die main.py für die FastApi-Konnektivität: from fastapi import FastAPI, HTTPException from pydantic import BaseModel import qdrant_handler import embeddings import google.generativeai as genai # Gemini API einbinden app = FastAPI() # ✅ Gemini-API-Schlüssel setzen genai.configure(api_key="AIzaSyCQ4h1iGtlrBoFui75bcyZN-2M4epKgIqA") class QueryRequest(BaseModel): query: str # Nur die Text-Suchanfrage @app.post("/search/") def search_query(request: QueryRequest): """ Sucht relevante Dokumentationen basierend auf dem Suchbegriff und gibt eine Antwort mit Gemini aus. """ try: # 1️⃣ Embedding für die Anfrage generieren _, query_vector = embeddings.get_embeddings(request.query) # 2️⃣ Suche in Qdrant docs = qdrant_handler.search_documents(query_vector[0]) # 3️⃣ Falls keine Dokumente gefunden wurden, alternative Antwort generieren if not docs: return {"answer": "Leider konnte ich keine passenden Informationen finden. Bitte stelle deine Frage anders."} # 4️⃣ Kontext für Gemini aufbereiten context = "\n\n".join([f"Quelle: {doc['source']}\n{doc['text']}" for doc in docs]) prompt = f""" Du bist ein technischer Assistent und beantwortest Fragen zu einer Software namens AMsuite. Nutze die folgenden Dokumentationsausschnitte, um eine präzise und leicht verständliche Antwort zu geben. Benutzerfrage: {request.query} Verfügbare Dokumentationsausschnitte: {context} Antwort: """ # 5️⃣ Gemini API aufrufen model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash-latest") response = model.generate_content(prompt) return {"answer": response.text, "documents_used": docs} except Exception as e: raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e)) @app.post("/add-docs/") def add_documents(): """ Liest PDFs ein, generiert Embeddings und speichert sie in Qdrant. """ try: docs = embeddings.process_pdf_folder() qdrant_handler.create_qdrant_collection() inserted_count = qdrant_handler.insert_documents_into_qdrant(docs) return {"message": f"{inserted_count} Dokumentabschnitte erfolgreich gespeichert."} except Exception as e: return {"error": str(e)} Gemini ist auch erreichbar mitsamt der Dokumente. Zwei Dinge müssen nun verbessert werden: 1.) Fragen die keinen Eintrag in der Vektordatenbank haben, soll Gemini selbst beantworten. So vermeide ich, dass ich jede Linux-Einzelheit in die Vektordatenbank mit aufnehmen muss. 2.) Hier ein Beispiel für eine KI-Suche: - Mein Befehl: curl -X POST "http://localhost:8000/search/" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"query": "Was ist die AMSuite?"}' - Geminis Antwort: {"answer":"Die AMsuite ist ein Softwarekomplex. Die Dokumentation beschreibt Übersichten und Dashboards der AMsuite, und erwähnt, dass Betriebsmitteltypen in die Software eingespielt werden können. Weitere Details zur Funktionalität der AMsuite finden sich in der vollständigen Dokumentation.\n","documents_used":[{"text":"Die AMsuite ","source":"DokumentationZurAMsuite.pdf"},{"text":"der AMsuite: ","source":"DokumentationZurAMsuite.pdf"},{"text":"a.) Übersicht zum Softwarekomplex „AMsuite“ ","source":"DokumentationZurAMsuite.pdf"},{"text":"und Betriebsmitteltypen bereits in die AMsuite eingespielt wurden, so lässt sich beim ","source":"DokumentationZurAMsuite.pdf"},{"text":"b.) Die Dashboards der AMsuite ","source":"DokumentationZurAMsuite.pdf"}]}(Hilfebot) Diese Antwort verweist zumeist nur auf andere Dokumente. Die Antwort von Gemini ist sehr kurz. Wie kann man das verbessern und woran liegt das?

Während ich auf den neuen Docker-Build mit deinen Änderungsvorschlägen warte, eine kleine Zwischenfrage. Wie müssen PDF-Dokumente aufgebaut sein, damit sie KI-freundlich sind? Würde eine KI mit einem Dokument wie im Anhang etwas anfangen können?

Danke für die Hinweise. Der Build ist durchgelaufen. Auf meine Curl-Abfrage: "Beschreibe die Softwarelösung AM Suite." werden die Dokumente nun gar nicht berücksichtigt. Hier seine Antwort: {"answer":"AM Suite ist keine allgemein bekannte, etablierte Softwarelösung mit einer einheitlichen Definition. Es gibt keine einzelne Software namens \"AM Suite\". Der Name \"AM Suite\" ist eher ein generischer Begriff, der auf verschiedene, möglicherweise firmenspezifische oder projektbezogene Softwarepakete hindeuten könnte. Die Abkürzung \"AM\" könnte für zahlreiche Dinge stehen, zum Beispiel:\n\n* **Asset Management:** In diesem Kontext könnte eine \"AM Suite\" eine Sammlung von Software-Tools zur Verwaltung von Anlagen, Geräten oder Ressourcen sein. Eine solche Suite würde typischerweise Funktionen wie Inventarisierung, Wartungsplanung, Reparaturmanagement, Lebenszyklusverfolgung und Reporting umfassen. Beispiele für Funktionen wären:\n * **Datenbank:** Zentrale Speicherung aller Asset-Informationen.\n * **Workflow-Management:** Automatisierte Prozesse für Wartung, Reparaturen und Bestellungen.\n * **Reporting & Analyse:** Erstellung von Berichten zur Performance, Kosten und Auslastung.\n * **Integration mit anderen Systemen:** Verbindung mit ERP-Systemen, CMMS-Systemen (Computerized Maintenance Management Systems) oder anderen relevanten Systemen.\n\n* **Account Management:** Eine \"AM Suite\" könnte sich auf ein System zur Verwaltung von Kundenkonten beziehen. Dies würde Funktionen wie Kundenverwaltung, Vertragsmanagement, Rechnungslegung und Kundenservice-Tools beinhalten.\n\n* **Application Management:** In diesem Fall könnte \"AM Suite\" eine Sammlung von Tools zur Verwaltung von Anwendungen umfassen. Dies würde beispielsweise Tools für die Bereitstellung, Überwachung, Wartung und Optimierung von Anwendungen beinhalten.\n\n* **Andere Möglichkeiten:** Die Abkürzung \"AM\" kann je nach Kontext noch für viele andere Begriffe stehen, was die Bedeutung von \"AM Suite\" weiter unklar macht.\n\n**Um die Softwarelösung \"AM Suite\" präzise zu beschreiben, bedarf es weiterer Informationen.** Man müsste wissen, von welchem Anbieter die Software stammt, in welchem Kontext sie verwendet wird und welche spezifischen Funktionen sie bietet. Ohne diese Angaben kann nur eine allgemeine und hypothetische Beschreibung gegeben werden. Es ist wichtig, den genauen Namen und den Anbieter der Software zu kennen, um eine detaillierte und präzise Antwort zu erhalten.\n","documents_used":[]}(Hilfebot) Mit anderen Fragen, die nicht in der Vektordatenbank sind, wie etwa "Was sind die Vorteile von Linux?" antwortet Gemini sehr ausführlich und korrekt. Hier einmal der entsprechende Code-Auszug: @app.post("/search/") def search_query(request: QueryRequest): """ Sucht relevante Dokumentationen basierend auf dem Suchbegriff und gibt eine Antwort mit Gemini aus. """ try: # Embedding für die Anfrage generieren _, query_vector = embeddings.get_embeddings(request.query) # Suche in Qdrant docs = qdrant_handler.search_documents(query_vector[0]) # Falls keine Dokumente gefunden wurden, alternative Antwort generieren if not docs: #return {"answer": "Leider konnte ich keine passenden Informationen finden. Bitte stelle deine Frage anders."} model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash-latest") response = model.generate_content(f"Beantworte die folgende Frage so ausführlich und präzise wie möglich:\n\n{request.query}") return {"answer": response.text, "documents_used": []} # Kontext für Gemini aufbereiten context = "\n\n".join([f"Quelle: {doc['source']}\n{doc['text']}" for doc in docs]) model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash-latest") response = model.generate_content(f"Beantworte die folgende Frage so ausführlich und präzise wie möglich:\n\n{request.query}") return {"answer": response.text, "documents_used": []} except Exception as e: raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))

Prima! Doch Gemini ist noch ein wenig störrisch: Hier noch einmal die Frage nach der AM Suite samt Antwort: {"answer":"Die AM Suite ist eine Softwarelösung der SPIE SAG, die im Mabi-Kontext eingesetzt wird. Die Dokumentation beschreibt das Deployment und die Konfiguration der Software. Aus den bereitgestellten Textausschnitten lässt sich leider kein detaillierteres Bild der Funktionalität der AM Suite gewinnen. Die Installation erfolgt nicht über einen einfachen direkten Transfer des Softwarepakets, sondern erfordert weitere Schritte, die in der Installationsanleitung \"InstallationDerAMSuite.pdf\" detaillierter beschrieben werden. Die \"DokumentationZurAMsuite.pdf\" bietet eine Übersicht über den Softwarekomplex, jedoch ohne konkrete Funktionsbeschreibungen. Um die AM Suite umfassend zu beschreiben, wären zusätzliche Informationen zu den Funktionen und Anwendungsmöglichkeiten notwendig.\n","documents_used":[{"text":"Software-Lösung der SPIE SAG im Mabi-Kontext beheimatet. Daher fehlen standardmäßig ","source":"DokumentationZurAMsuite.pdf"},{"text":"eine allgemein verwendbare, die auf einem direkten Transfer des AM Suite Softwarepaktes beruht.","source":"InstallationDerAMSuite.pdf"},{"text":"Die hier angeführten Tätigkeiten betreffen das Deployment und die Konfiguration der AM Suite.","source":"InstallationDerAMSuite.pdf"},{"text":"In diesem Abschnitt sind die Voraussetzungen beschrieben. Das bedeutet nicht, dass die AM Suite","source":"InstallationDerAMSuite.pdf"},{"text":"a.) Übersicht zum Softwarekomplex „AMsuite“ ","source":"DokumentationZurAMsuite.pdf"}]}(Hilfebot)

Gemini ist und bleibt ein schwer erziehbares Kind: Hier seine Antwort auf die gleiche Frage nach den Anpassungen. {"answer":"Die AM Suite ist eine Softwarelösung der SPIE SAG, die im Kontext von Mabi eingesetzt wird. Die bereitgestellte Dokumentation deutet darauf hin, dass es sich um einen komplexen Softwarekomplex handelt (\"Softwarekomplex „AMsuite“\"). Eine Standardinstallation, die auf einem direkten Transfer des Softwarepakets beruht, existiert offenbar nicht. Die Installation (\"Deployment\") und Konfiguration der AM Suite erfordern spezifische Schritte, die in der Dokumentation \"InstallationDerAMSuite.pdf\" detaillierter beschrieben sind. Diese Dokumentation behandelt auch die notwendigen Voraussetzungen für die Installation. Obwohl die Dokumente keine konkreten Funktionen oder Module der AM Suite nennen, lässt sich aus dem Kontext schließen, dass sie für einen spezialisierten Anwendungsfall innerhalb des Mabi-Systems entwickelt wurde und wahrscheinlich nicht allgemein verfügbar ist. Es ist davon auszugehen, dass die AM Suite aus mehreren Modulen besteht und eine individuelle Konfiguration benötigt, um im Mabi-System zu funktionieren. Weitere Informationen über die Funktionalität und die spezifischen Module der AM Suite sind in der vollständigen Dokumentation \"DokumentationZurAMsuite.pdf\" zu finden.\n","documents_used":[{"text":"Software-Lösung der SPIE SAG im Mabi-Kontext beheimatet. Daher fehlen standardmäßig ","source":"DokumentationZurAMsuite.pdf"},{"text":"eine allgemein verwendbare, die auf einem direkten Transfer des AM Suite Softwarepaktes beruht.","source":"InstallationDerAMSuite.pdf"},{"text":"Die hier angeführten Tätigkeiten betreffen das Deployment und die Konfiguration der AM Suite.","source":"InstallationDerAMSuite.pdf"},{"text":"In diesem Abschnitt sind die Voraussetzungen beschrieben. Das bedeutet nicht, dass die AM Suite","source":"InstallationDerAMSuite.pdf"},{"text":"a.) Übersicht zum Softwarekomplex „AMsuite“ ","source":"DokumentationZurAMsuite.pdf"}]}(Hilfebot)

Irgendwie sieht Gemini die Texte nicht korrekt. Hier seine Antwort auf meine Frage: "Was ist der AMInstanceadapter?": {"answer":"Der AMInstanceAdapter (AMIA) ist eine unidirektionale Schnittstelle innerhalb der AM Suite. Er ermöglicht die Verbindung zwischen einem (noch nicht näher spezifizierten) System und der AM Suite. Die Kommunikation verläuft dabei nur in eine Richtung. \n\nUm den AMIA zu nutzen, muss in der Datenbank ein Schema namens \"aminstanceadapter\" angelegt werden. Zusätzlich ist ein Benutzer notwendig (die genauen Berechtigungen dieses Benutzers werden in der vorliegenden Dokumentation nicht genannt). Es existiert eine Datenbank namens \"AMINSTANCEADAPTER\" mit einer (in der Dokumentation nicht näher beschriebenen) konkreten Struktur.\n\nDie fehlenden Informationen über die konkrete Funktionalität des AMIA und die Struktur der Datenbank \"AMINSTANCEADAPTER\" lassen sich aus der vorliegenden Dokumentation nicht erschließen. Weitere Informationen wären notwendig, um eine detailliertere Beschreibung zu geben. Es ist jedoch anzunehmen, dass der Adapter Daten aus einem externen System importiert oder an dieses exportiert, abhängig von der Richtung der Unidirektionalität. Typische Aufgaben eines solchen Adapters könnten sein:\n\n* Datenkonvertierung: Umsetzung von Datenformaten zwischen dem externen System und der AM Suite.\n* Datenfilterung: Selektion relevanter Daten aus dem Datenstrom.\n* Datenvalidierung: Prüfung der Datenintegrität vor der Übertragung.\n* Fehlerbehandlung: Management von Fehlern bei der Datenübertragung.\n\n\nZusammenfassend lässt sich sagen, dass der AMInstanceAdapter ein wichtiger Bestandteil der AM Suite ist, der die Integration mit externen Systemen ermöglicht, wobei die Details der Implementierung und des Datenflusses in der vorliegenden Dokumentation nicht vollständig beschrieben sind. Weitere Informationen sind erforderlich, um ein vollständigeres Bild zu zeichnen.\n","documents_used":[{"text":"Datenbankschema „aminstanceadapter“ angelegt werden. Zudem muss ein Benutzer ","source":"DokumentationZurAMsuite.pdf"},{"text":"Datenbank „AMINSTANCEADAPTER“. Nachstehend ihr konkreter Aufbau: ","source":"DokumentationZurAMsuite.pdf"},{"text":"Der AMInstanceAdapter bildet die unidirektionale Schnittstelle zwischen einem ","source":"DokumentationZurAMsuite.pdf"},{"text":"e.) Der AMInstanceadapter (AMIA) ","source":"DokumentationZurAMsuite.pdf"},{"text":"e.) Der AMInstanceAdapter (AMIA) ","source":"DokumentationZurAMsuite.pdf"}]}(Hilfebot) In dem Dokument habe ich über 40 Seiten hierzu geschrieben.

Hier erst einmal der Code für mein "qdrant_handler.py": Vielleicht mache ich ja einen Fehler. from qdrant_client import QdrantClient from qdrant_client.models import PointStruct, Distance, VectorParams import config qdrant_client = QdrantClient(host=config.QDRANT_HOST, port=config.QDRANT_PORT) def create_qdrant_collection(collection_name="tech_docs"): """ Erstellt eine Qdrant-Collection, falls sie nicht existiert. """ qdrant_client.recreate_collection( collection_name=collection_name, vectors_config=VectorParams(size=384, distance=Distance.COSINE) ) def insert_documents_into_qdrant(docs, collection_name="tech_docs"): """ Fügt Dokument-Embeddings in Qdrant ein. """ points = [ PointStruct(id=i, vector=doc["vector"], payload={"text": doc["text"], "source": doc["source"]}) for i, doc in enumerate(docs) ] qdrant_client.upsert(collection_name=collection_name, points=points) return len(points) def search_documents(query_vector, collection_name="tech_docs", top_k=5): """ Führt eine semantische Suche in Qdrant durch. """ search_result = qdrant_client.search( collection_name=collection_name, query_vector=query_vector, limit=top_k ) return [hit.payload for hit in search_result]

Das war ein Satz mit x. {"answer":"Der AMInstanceAdapter ist kein standardisierter oder allgemein bekannter Begriff in der IT-Welt oder in spezifischen Programmierumgebungen. Es gibt keine etablierte Definition für \"AMInstanceAdapter\". Der Name deutet jedoch auf ein Softwarekomponenten hin, das wahrscheinlich in einem spezifischen Kontext verwendet wird, möglicherweise innerhalb eines größeren Systems oder Frameworks. \n\nUm den AMInstanceAdapter beschreiben zu können, bräuchte man mehr Kontext. Die Abkürzung \"AM\" könnte für verschiedene Dinge stehen, beispielsweise:\n\n* **Application Manager:** In diesem Fall könnte der Adapter eine Schnittstelle zwischen einem Anwendungsmanager und Instanzen von Anwendungen bereitstellen. Er würde wahrscheinlich die Kommunikation, die Verwaltung von Ressourcen oder den Lebenszyklus der Anwendungsinstanzen handhaben.\n\n* **Asset Manager:** Hier könnte der Adapter für den Zugriff auf und die Verwaltung von Assets zuständig sein, wobei \"Instance\" auf eine spezifische Instanz eines Assets hinweist (z.B. eine einzelne Datei, ein Datenbankobjekt oder ein virtuelles Maschinenimage).\n\n* **Account Manager:** Der Adapter könnte die Interaktion mit einzelnen Benutzerkonten (\"Instances\") ermöglichen.\n\n* **Ein firmenspezifischer Name:** \"AM\" könnte ein internes Akronym sein, das nur innerhalb eines bestimmten Unternehmens oder Projekts verwendet wird.\n\n\n**Hypothetische Beschreibung basierend auf dem Namen:**\n\nAngenommen, \"AM\" steht für \"Application Manager\", könnte ein `AMInstanceAdapter` folgende Funktionen haben:\n\n* **Abstraktion:** Er kapselt die Details der Interaktion mit einzelnen Anwendungsinstanzen. Der Anwender des Adapters muss nicht die spezifischen APIs oder die interne Struktur der jeweiligen Anwendung kennen.\n\n* **Standardisierung:** Er stellt eine einheitliche Schnittstelle für die Interaktion mit verschiedenen Anwendungsinstanzen bereit, selbst wenn diese intern unterschiedlich implementiert sind.\n\n* **Ressourcenverwaltung:** Er könnte Ressourcen wie CPU, Speicher oder Netzwerkverbindungen für die Anwendungsinstanzen verwalten und überwachen.\n\n* **Lebenszyklusverwaltung:** Er könnte die Erstellung, das Starten, Stoppen und die Beendigung von Anwendungsinstanzen steuern.\n\n* **Überwachung:** Er könnte Metriken über den Status und die Performance der Anwendungsinstanzen sammeln und bereitstellen.\n\n* **Fehlerbehandlung:** Er könnte Fehler, die bei der Interaktion mit Anwendungsinstanzen auftreten, behandeln und melden.\n\n\n**Zusammenfassend lässt sich sagen:** Ohne weitere Informationen über den Kontext, in dem \"AMInstanceAdapter\" verwendet wird, ist nur eine spekulative Beschreibung möglich. Um eine präzise Beschreibung zu liefern, benötigt man mehr Details über das System oder Framework, in dem dieser Adapter eingesetzt wird.\n","documents_used":[]}(Hilfebot)

Hast du ein python-Skript für die Tests von QDrant?

Das Ergebnis von QDrant-Debuggung: 🔍 TEST 1: Prüfen, ob die Collection existiert... ❌ Fehler beim Abrufen der Collections: [Errno -2] Name or service not known

Hier das Ergebnis: python fastapi/app/qdrant-debugger.py 🔍 TEST 1: Prüfen, ob die Collection existiert... ✅ Collection 'tech_docs' existiert. 🔍 TEST 2: Prüfen, wie viele Dokumente gespeichert sind... ✅ Anzahl der gespeicherten Dokumente: 1637 🔍 TEST 3: Zufällige gespeicherte Dokumente abrufen... 📄 Dokument 1: 🔗 ID: 0 📖 Text: Die AMsuite 📚 Quelle: DokumentationZurAMsuite.pdf 📄 Dokument 2: 🔗 ID: 1 📖 Text: 📚 Quelle: DokumentationZurAMsuite.pdf 📄 Dokument 3: 🔗 ID: 2 📖 Text: 1.) Aufbau und Funktionsweise des Frontends 📚 Quelle: DokumentationZurAMsuite.pdf 📄 Dokument 4: 🔗 ID: 3 📖 Text: a.) Übersicht zum Softwarekomplex „AMsuite“ 📚 Quelle: DokumentationZurAMsuite.pdf 📄 Dokument 5: 🔗 ID: 4 📖 Text: b.) Die Dashboards der AMsuite 📚 Quelle: DokumentationZurAMsuite.pdf 🔍 TEST 4: Dummy-Suche mit einem zufälligen Vektor... /home/detlef/Hilfebot/fastapi/app/qdrant-debugger.py:55: DeprecationWarning: `search` method is deprecated and will be removed in the future. Use `query_points` instead. search_results = qdrant_client.search( ✅ Dummy-Suche erfolgreich, 5 Treffer gefunden. 🔍 TEST 5: Suchabfrage mit einem echten Beispielvektor... /home/detlef/Hilfebot/fastapi/app/qdrant-debugger.py:71: DeprecationWarning: `search` method is deprecated and will be removed in the future. Use `query_points` instead. search_results = qdrant_client.search( ✅ 5 Treffer gefunden für Beispielvektor: 📖 Text: wurden. 📖 Text: 30 📖 Text: kann. 📖 Text: sein. 📖 Text: 29 🎉 Alle Tests abgeschlossen! Falls Fehler gefunden wurden, Embeddings neu erstellen. Wie kann ich denn die Embeddings neu erstellen?

Eine embeddings.py habe ich bereits. Hier ist sie: import os import numpy as np import pypdf from sentence_transformers import SentenceTransformer # Embedding-Modell laden (z. B. 'all-MiniLM-L6-v2' oder Hugging Face Modell) embedding_model = SentenceTransformer("sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2") def extract_text_from_pdf(pdf_path): """ Extrahiert Text aus einer PDF-Datei. """ pdf_reader = pypdf.PdfReader(pdf_path) text = "\n".join([page.extract_text() for page in pdf_reader.pages if page.extract_text()]) return text def get_embeddings(text): """ Erstellt Embeddings aus dem Text. """ sentences = text.split("\n") embeddings = embedding_model.encode(sentences) return sentences, embeddings def process_pdf_folder(pdf_dir="pdf"): """ Liest alle PDFs aus dem Verzeichnis und generiert Embeddings. """ docs = [] for filename in os.listdir(pdf_dir): if filename.endswith(".pdf"): pdf_path = os.path.join(pdf_dir, filename) text = extract_text_from_pdf(pdf_path) sentences, embeddings = get_embeddings(text) for sentence, vector in zip(sentences, embeddings): docs.append({"text": sentence, "vector": vector.tolist(), "source": filename}) return docs

Ich habe mit der Embeddings.py noch einmal den AI-Endpunkt add-docs/ von der FASTApi aufgerufen. Hier das Ergebnis: curl -X POST "http://localhost:8000/add-docs/" {"error":"Unexpected Response: 400 (Bad Request)\nRaw response content:\nb'{\"status\":{\"error\":\"Wrong input: Vector dimension error: expected dim: 768, got 384\"},\"time\":0.003829377}'"}(Hilfebot)

Chunksize ist nun 768. curl -X POST "http://localhost:8000/add-docs/" {"message":"20 Dokumentabschnitte erfolgreich gespeichert."}(Hilfebot) Vorhin waren es noch 1637 Dokumentabschnitte. Hat QDrant alles eingelesen? Hier Geminis Antwort zum AMInstanceadapter: {"answer":"Der AMInstanceAdapter ist kein standardisierter Begriff in der gängigen Softwareentwicklung oder in bekannten Frameworks. Es gibt keine allgemein akzeptierte Definition oder Implementierung eines \"AMInstanceAdapter\". Der Name deutet jedoch stark auf einen Adapter im Sinne des Entwurfsmusters \"Adapter\" hin, der speziell mit Instanzen (\"Instance\") eines Systems oder einer Komponente namens \"AM\" (möglicherweise eine Abkürzung für \"Application Manager\", \"Asset Manager\" oder ein ähnliches System) interagiert.\n\nUm den AMInstanceAdapter genauer zu beschreiben, bräuchte man mehr Kontext. Die Bedeutung hängt stark vom spezifischen System ab, in dem dieser Adapter verwendet wird. Hier sind einige mögliche Interpretationen und Aspekte, die ein solcher Adapter haben könnte:\n\n* **Zweck:** Ein AMInstanceAdapter könnte dazu dienen, die Schnittstelle von AM-Instanzen an eine andere Schnittstelle anzupassen. Dies wäre notwendig, wenn die Schnittstelle von AM nicht direkt mit dem Rest des Systems kompatibel ist. Der Adapter würde die Übersetzung zwischen den beiden Schnittstellen übernehmen.\n\n* **Funktionalität:** Die konkrete Funktionalität hängt von AM ab. Der Adapter könnte zum Beispiel:\n * **Daten konvertieren:** Daten aus dem AM-Format in ein anderes Format umwandeln.\n * **Methodenaufrufe umleiten:** Methodenaufrufe an die AM-Instanz weiterleiten und die Ergebnisse an das aufrufende System anpassen.\n * **Fehlerbehandlung:** Fehler, die von der AM-Instanz ausgegeben werden, in ein für das aufrufende System verständliches Format umwandeln.\n * **Zugriffskontrolle:** Den Zugriff auf die AM-Instanz steuern und unerwünschte Operationen verhindern.\n * **Abstraktion:** Die Komplexität der Interaktion mit der AM-Instanz verbergen und eine vereinfachte Schnittstelle bereitstellen.\n\n* **Kontext:** Die Bedeutung des AMInstanceAdapters wird durch den Kontext bestimmt, in dem er verwendet wird. Zum Beispiel könnte er Teil eines größeren Frameworks sein, das die Interaktion mit verschiedenen AM-Systemen vereinfacht.\n\n* **Implementierung:** Die Implementierung des Adapters hängt von der Programmiersprache und dem konkreten System ab. Es könnte sich um eine einfache Klasse oder ein komplexeres Modul handeln.\n\n\nZusammenfassend lässt sich sagen, dass \"AMInstanceAdapter\" ohne weiteren Kontext nur vage beschrieben werden kann. Es handelt sich wahrscheinlich um einen benutzerdefinierten Adapter, der die Interaktion mit Instanzen eines Systems namens \"AM\" vereinfacht und anpasst. Eine präzisere Beschreibung erfordert Informationen über das System \"AM\" und seinen Zweck innerhalb des grösseren Systems.\n","documents_used":[]}(Hilfebot)

Junge, was ist das kompliziertes Hin- und Her-Konfigurieren. Hier die qdrant-debugger.py: python fastapi/app/qdrant-debugger.py 🔍 TEST 1: Prüfen, ob die Collection existiert... ✅ Collection 'tech_docs' existiert. 🔍 TEST 2: Prüfen, wie viele Dokumente gespeichert sind... ✅ Anzahl der gespeicherten Dokumente: 20 🔍 TEST 3: Zufällige gespeicherte Dokumente abrufen... 📄 Dokument 1: 🔗 ID: 0 📖 Text: Die AMsuite 1.) Aufbau und Funktionsweise des Frontends a.) Übersicht zum Softwarekomplex „AMsuite“ b.) Die Dashboards der AMsuite c.) Das Rechtemanagement mit Keycloak d.) Camunda als Steuerungszentrale für den Workflow 2.) Aufbau und Funktionsweise des Backends a.) Zur Struktur der Datenbank b.) Das Docker-Orchester im Hintergrund c.) Kleiner Exkurs zur Linux-Shell d.) Release-Wechsel e.) Der AMInstanceadapter (AMIA) 3.) Das Parameta-Tool a.) Eine Einführung b.) Die einfache Card-Ansicht c.) Erstellung einer Checkliste d.) Erstellung einer Detailmaske für Asset Light 4.) Häufige Funktionsstörungen bei der AMsuite und ihre Abhilfestrategien 2 2.) Aufbau und Funktionsweise des Backends a.) Zur Struktur der Datenbank b.) Das Docker-Orchester im Hintergrund c.) Kleiner Exkurs zur Linux-Shell d.) Installation der AMsuite und Release-Wechsel e.) Der AMInstanceAdapter (AMIA) 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. In diesen Erläuterungen beziehe ich mich dabei ausschließlich auf den AMIA in der Version 23.02.1 (Stand04/2023). Gerade diese Version zeigt sich in der Praxis äußert flexibel, wenn es um den Abgleich von Objekten mit der AMsuite geht. Anders als in früheren Releases geht es nicht mehr nur um den Massenimport von Geoobjekten und Dokumenten zu den einzelnen Assets. Vielmehr werden im Mapping-Verfahren Datenstrukturen verwendet, die zusätzlich den Import von Mitarbeitern, Checklisten, Aufträgen und anderen Objekten zulassen. Den AMIA gibt es in zwei Varianten: 1. Aminstanceadapter-ver.war: Hier ist der benötigte Tomcat-Server bereits im Web-Archiv „war“ integriert, so dass der Adapter einfach mit java -jar aminstanceadapter-ver.war gestartet werden kann, nachdem man die Konfiguration der application.properties vorgenommen hat. 2. Aminstanceadapter-ver.war.original: In diesem Web-Archiv ist kein Tomcat-Server installiert. Er muss eigens installiert werden. Für AMIA in der Version 23.02.1 benötigt man hierfür die Java-Version OpenJDK17 ( https://openjdk.org/projects/jdk/17/ ) und einen Tomcat in der Version 10 ( https://tomcat.apache.org/download-10.cgi ). Zur Installation des Environments für einen Standalone-AMIA: 1. Das OpenJDK-Archiv wird in ein lokales Verzeichnis entpackt. 2. Hiernach muss die Umgebungsvariable „JAVA_HOME“ gesetzt werden. Dazu wechselt man mit cmd in die Eingabeaufforderung: Nach der Eingabe von: setx %JAVA_HOME% „<PATH_TO_OPENJDK>“ „weiß“ der Tomcat-Server, wo er die Java-Bibliotheken finden kann. 3. Das Archiv mit dem Standalone-Tomcat entpackt man gleichauf in ein Verzeichnis. Am besten direkt in C:\. 4. Der aminstanceadapter-ver.war.original muss nun nach <TOMCAT_BASEDIR>/webapps verschoben werden. Schließlich wird die Datei in aminstanceadapter-ver.war umbenannt, damit der gestartete Tomcat sie finden und entpacken kann. 5. In der <TOMCAT_BASEDIR>/conf/tomcat-users.xml sucht man den Abschnitt <tomcat-users xmlns="http://tomcat.apache.org/xml" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation=http://tomcat.apache.org/xml tomcat-users.xsd version="1.0"> … </tomcat-users> 3 Zwischen diesen Tags erzeugt man den nachstehenden neuen Eintrag: <user username="adminoi" password="<PASSWORD>" roles="manager-gui" /> Nach dem Speichern kann sich nur noch der angegebene Benutzer an der Manager-Konsole des Tomcat anmelden. 6. Aus Sicherheitsgründen wird der Tomcat nach seinem Start den AMIA erst dann in sein Arbeitsverzeichnis entpacken, wenn zuvor ein Zertifikat für den localhost erzeugt wurde, welches in den Keystore des OpenJDK-Environments aufgenommen wurde. Das SSL-Zertifikat lässt sich auf der Linux-Konsole sehr schnell erzeugen. # Use 'localhost' for the 'Common name' openssl req -x509 -sha256 -nodes -newkey rsa:2048 -days 365 -keyout localhost.key -out localhost.crt 📚 Quelle: DokumentationZurAMsuite.pdf 📄 Dokument 2: 🔗 ID: 1 📖 Text: Für die Aufnahme des erzeugten Zertifikats wechselt man in der Eingabeaufforderung unter Windows in das Verzeichnis: cd <PATH_TO_OPENJDK>/bin und führt von dort aus den folgenden Befehl aus: .\keytool -import -noprompt -trustcacerts -alias aminstanceadapter -file <PATH_TO_LOCALHOST_CERT\localhost.crt -keystore <PATH_TO_OPENJDK>\lib\security\cacerts -storepass changeit Das Kommando muss in einer Zeile stehen! Anschließend sollte dem Sanity-Check des Adapters zu entnehmen sein, dass alle Verbindungen aufgebaut werden können. Je nach Konfiguration der Netzwerk-Topologie kann es jedoch sein, dass genau dies nicht der Fall ist. In der Error-Logdatei des AMIA wird bisweilen eine PKIX-Sun.Security.Provider-Exception gemeldet In solch einer Situation vertraut die Java-Virtual-Machine der Zieldomäne nicht, auf welcher die AMsuite residiert. Abhilfe schafft dann der zusätzliche Import des öffentlichen Schlüssels der Domäne des AMsuite-Servers in den Java-Keystore. Nach einem Neustart des AMIA sollte jedwede Verbindung hergestellt werden können. 7. Der AMIA interagiert zur Laufzeit mit insgesamt drei Datenbanken. Benötigt wird eine Verbindung zu einer GIS-Alpha-Datenbank und selbstverständlich eine weitere Verbindung zur prime-Daternbank der AMsuite selbst. Zusätzlich speichert der AMIA Adressen, Geometrien, API-User-Logindaten und die Eregnisse der Synchronisation in einer eigenen Datenbank. Unter Postgresql muss mithin eine Datenbank „AMINSTANCEADAPTER“ und ein Datenbankschema „aminstanceadapter“ angelegt werden. Zudem muss ein Benutzer „aminstanceadapter“ angelegt werden, welcher zugleich der Owner der Datenbank ist. Innerhalb des gerade erzeugten Datenbankschemas werden insgesamt 7 Tabellen erzeugt. 4 In der Tabelle „addresses“ werden die Adressen zu Geoobjekten abgelegt, damit der AMIA sie beim ReSync nicht fortwährend erneut aus der Geofabrik holen muss. „api_user“ enthält die verschlüsselten Logindaten zu dem User, welcher sich beim AMIA anmelden darf. Das Passwort zu dem in der application.properties angelegten Benutzer wird beim ersten Start des AMIA automatisch erzeugt und hier eingetragen. Es ist wichtig, sich nach dem ersten Start des AMIA das Logfile anzusehen, da es die einzige Möglichkeit ist, an das Klartextpasswort zu gelangen. „asset_to_geometry_map“ ist eigentlich selbsterklärend. Die Tabelle enthält die Lat/Lng- Values und GEOJSON-Strings zu den einzelnen Geoobjekten. „document_to_ams_object_map“: Unter anderem stehen in den Einträgen Ablageorte und Dateinamen für Dokumente, welche über einen Massenimport Geoobjekten zugewiesen wurden. Die „dynamic_object_log“ ist das eigentliche Logfile des AMIA. Für jedes Betriebsmittel werden an diesem Ort fünf Eintrage erzeugt:“ASSET_CATEGORY“,“ASSET_TYPE“,“ASSET“,“ASSET_HEADER_DATA“,“ASSET_FOREIG N_SYSTEM“. Hierdurch wird eine detaillierte Fehleranalyse möglich. Die beiden letzten Tabellen stammen noch von früheren Versionen des AMIA und sind zum gegenwärtigen Zeitpunkt obsolet. Im War-Archiv des AMIA befindet sich jene sq-Datei, welche die Tabellendefinitionen für die Datenbank „AMINSTANCEADAPTER“ enthält. In jedem War-Archiv findet man sie unter folgendem Pfad: <WAR_FILE>\WEB-INF\classes\db\internal\h2\. Die Datei „internal-schema-h2.sql“ muss in das Datenbankschema eingespielt werden. Die Konfiguration des AMIA: Der AMIA enthält als Spring-Boot-Applikation für seine Konfiguration eine „application.propertis“ und eine „application-<PROFILE_NAME>.properties“. 5 In der erstgenannten Konfigurationsdatei stehen allerlei Standardeinstellungen. Sie wird am besten gar nicht erst angerührt. Alle individuellen Adaptionen werden in einer eigenen Profildatei vorgenommen. Ausschließlich das Suffix für den Verweis auf eine Profildatei muss in der „application.properties“ angegeben werden. Hierzu wird einfach der nachstehende Eintrag angepasst: spring.profiles.active=<PROFILE_SUFFIX> Hiernach liest AMIA die Datei „application-<PROFILE_SUFFIX>.properties“ ein. Eventuelle Standardvorgaben aus der „application.properties“ werden heirdurch überschrieben. An dieser Stelle können nicht alle Einstellungsmöglichkeiten erläutert werden. Sie sind in den properties-Dateien sehr gut 📚 Quelle: DokumentationZurAMsuite.pdf 📄 Dokument 3: 🔗 ID: 2 📖 Text: kommentiert und können der Eigenlektüre anheimgestellt werden. Hier ist nur der Ort, an dem auf die basalen Einstellungen, welche die Funktionalität des AMIA sicherstellen, Rekurs genommen werden kann. # Im Produktivbetrieb sollte hier stets „true“ stehen. Auf Testmaschinen wird man allerdings # immer wieder mit dem leidigen Thema „selbstsignierte Zertifikate“ konfrontiert. Der Wert # „IKnowWhatIDo“ schafft diesbezüglich Abhilfe. app.ignore.ssl.checks=iKnowWhatIdo # Hier ist entweder die IP-Adresse oder der FQDN des Linux-Containerhosts einzutragen. app.amsuite.base.url=https://<FQDN_AMSUITE_HOST> # Hierbei handelt es sich um den Bezeichner für die Fremdquelle, aus welchen die AMsuite # ihre Assets bezieht. Einmalig festgelegt, darf er nicht mehr geändert werden! app.assets2ams.export.source.system.name=AssetDetail # Gibt die Größe des Request-Bodies für den Sync in die Import-API an. Im Beispiel # werden die Geoobjekte in 20er-Paketen gesynct. # Laut Hinweis eines Kollegen kann man mit dieser Einstellung bei weniger komplexen # Geoobjekten wie Punkt-Objekten ein wenig experimentieren. app.assets2ams.export.chunk.size=20 # Hier wird angegeben, welche Teilobjekte jedes Geoobjektes beim Abgleich mit der AMsuite # berücksichtigt werden sollen. Wenn etwa die Betriebsmittelklassen und die # Betriebsmitteltypen bereits synchronisiert wurden, so können hier die entsprechenden # Schalter auf „false“ gesetzt werden. Das spart Zeit beim Sync und verhindert überdies auch # Dubletten bei den Betriebsmittelklassen respektive bei den Betriebsmitteltypen. Denkbar # wäre auch ein Szenarion, in welchem lediglich die Geometrien zu den Geoobjekten # aktualisiert werden sollen. Dann würde man alle nachstehenden Einträge bis auf den # Eintrag für „geojson“ auf „false“ setzen. 6 app.assets2ams.export.class.definitions=true app.assets2ams.export.typedata.instances=true app.assets2ams.export.asset.instances=true app.assets2ams.export.asset.foreign_system=true app.assets2ams.export.geojson=true # Mit der nachstehenden Zuweisung wird der Grad der Ausführlichkeit der Protokolldatei des # AMIA festgelegt. Der Modus „DEBUG“ sollte nur auf Testmaschinen verwendet werden. # Um zu vermeiden, dass die Logdatei durch ein Überangebot an Nachrichten geflutet und # dadurch sehr unleserlich wird, sollten im Produktivbetrieb die Modi „ERROR“ oder „INFO“ # Verwendung finden. logging.level.com.spie.amsuite=(DEBUG|ERROR|INFO) # Gibt es beim Synchronisierungsprozess mit dem AMIA gravierende Probleme, so kann es # eine Option sein, sich für die nicht abgefangenen Exceptions zusätzlich zu den # Informationen in der Logdatei einen Error-Dump ausgeben zu lassen. Standardmäßig steht # dieser Schalter auf „false“. Im Produktivbetrieb sollte das auch so bleiben. app.log.stacktraces=true # Die folgenden Konfigurationseinstellungen stellen den Zugriff des AMIA auf seine # Datenbank sicher. „app.internal.datasource.url“ teilt dem JDBC-Treiber mit, auf welchem # Host die Datenbank des AMInstanceadapters liegt. Nach dem Slash am Ende der URL steht # der Name der Datenbank. Alle weiteren Einstellungen sprechen hier eigentlich für sich ‚ # selbst. Der Nutzer „aminstanceadapter“ ist in diesem Falle der Owner der Datenbank # „aminstanceadapter“. Sein Password ist an dieser Stelle im Klartext anzugeben. Muster- # Templates für alle erdenklichen Datenbankmanagementsysteme liegen unter: # # <TOMCAT_BASEDIR>/webapps/<AMINSTANCEADAPTER-VER>/WEB- # INF/classes/templates/Configuration/. app.internal.datasource.url=jdbc:postgresql://192.168.116.153:5432/am instanceadapter app.internal.datasource.username=aminstanceadapter app.internal.datasource.password=<PASSWORD_IN_PLAINTEXT> app.internal.datasource.driverClassName=org.postgresql.Driver app.internal.database- platform=org.hibernate.dialect.PostgreSQLDialect # Konfigurationstemplates für die externe Datenbankanbindung an # GisAlpha finden sich ebenfalls unter dem grad genannten Pfad. # Daher an dieser Stelle nur eine kurze Erläuterung. Unter # „app.external.datasource.url“ wird der FQDN oder die IP-Adresse des # Gisalpha-Datenbankservers samt Port eingetragen. Am Ende der URL 7 # steht der Name der Datenbank. Die weiteren Einstellungen sind # eigentlich 📚 Quelle: DokumentationZurAMsuite.pdf 📄 Dokument 4: 🔗 ID: 3 📖 Text: selbstevident. app.external.datasource.url=jdbc:postgresql://192.168.116.153:5432/sw ggismobil app.external.datasource.username=postgres app.external.datasource.password=<PASSWORD_IN_PLAINTEXT> app.external.datasource.driverClassName=org.postgresql.Driver app.external.database- platform=org.hibernate.dialect.PostgreSQLDialect # Für die Konnektivität zu den Datenbanken wird an dieser Stelle noch das zu verwendende # Datenbank-Schema angegeben, unter welchen die Tabellen des AMIA abgelegt sind. internal.schema.name=aminstanceadapter internal.schema.script= internal.data.script= # Analog zum grad Gesagten wird an dieser Stelle das Datenbank-Schema für das GIS # definiert. „atrios_alpha“ steht hier exemplarisch für das EWR-GIS. „swg_alpha“ wäre # Greven, „wev_alpha“ Warendorf, „evb_alpha“ Beckum usw. external.schema.name=atrios_alpha external.schema.script= external.data.script= # Der Loginname für den API-User, mit welchen man sich beim AMIA anmelden muss. Das # Passwort wird vom AMIA einmal nach seinem initialen Start erzeugt. Es steht in der # Logdatei des Adapters. Diese Zugangsdaten müssen zwingend notiert werden. app.webapi.users=Wartung # Hier steht der Suchpfad für die JSON-Strings für das dynamische Mapping. Im Beispiel # lautet der Pfad dann: <TOMCAT_BASEDIR>\data\mappings\. app.dynamic.object.mapping.directory=data/mappings/ # Angabe des Mandanten der AMsuite, auf den sich die Synchronisation bezieht. app.assets2ams.export.to.realms=demo Nicht vergessen möchte ich den Hinweis darauf, dass einige Konfigurationseinstellungen nunmehr direkt in den JSON-Dateien des neuen „Dynamic Object Mapping“ vorgenommen werden können. 8 Der Aufbau der View für die Adapter-Synchronisierung und das „Dynamic-Object-Mapping: Bevor man den AMIA für den Asset-Abgleich mit der AMsuite überhaupt in Betrieb nehmen kann, benötigt man eine View im Gisalpha-Schema. Lediglich auf Nebensatz-Niveau soll das alte Modell der Asset-View Erwähnung finden. Bei AMIA Version < 23.02.1 gab es eine zentrale Standard-View, welche mittels einer UNION-Verkettung alle relevanten Daten zu den Assets aus dem GISalpha bereitstellt. Standardmäßig ist ihr Name mit „V_AMS_ASSET_EXPORT_DATA“ vorbelegt. Möchte man bei dieser alten Mechanik ganz gezielt eine bestimmte Assetklasse synchronisieren, so muss man in der View zuvor alle nicht gewünschten Betriebsmittelkategorien auskommentieren. Mit dem neuen „Dynamic Object Mapping“-Verfahren ist man diesbezüglich deutlich flexibler. Es ist nämlich möglich, lediglich ein Mapping für eine bestimmte Assetklasse zu erstellen, was den Sync-Vorgang signifikant beschleunigt. Die Möglichkeit unterschiedliche Betriebsmittelklassen zu syncen ist dabei nach wie vor gegeben. Die Strukturierung des Datenbankmodells rund um die Attribute der View, welche AMIA für das Mapping erwartet, hat sich allerdings nicht wesentlich verändert. Es zeigt sich der folgende Aufbau: CREATE OR REPLACE VIEW „<SCHEMA_NAME>“.“V_AMS_ASSET_EXPORT_DATA“ { "OBJ_ID", -- unique und not null,OBJ_ID=PRIMARY KEY "LAST_MODIFIED", -- not null, timestamp aus der ig_log_protocol "HIERARCHY_LEVEL", -- >=0, z.B: Station=0, Trafo=1 "ASSET_CATEGORY_ID", -- not null, SDCLID=>ut_object (GISAlpha) "ASSET_CATEGORY_NAME", -- not null, Displayname der Assetklasse "ASSET_CATEGORY_ABBREVIATION", -- null, Akronym (s.o.) "ASSET_CATEGORY_DST_BRANCH", -- ENUM_VAL (GAS, POWER etc.) "ASSET_TYPE_ID", -- kann null sein, wenn kein Betriebsmitteltyp "ASSET_TYPE_NAME", -- wenn !null, dann auch type_id angeben "ASSET_FUNCTIONAL_LOCATION", -- Technischer Platz wie etwa SAP "ASSET_FUNCTIONAL_LOCATION_TYPE", -- Werte können null sein "ASSET_PARENT", -- OBJ_ID des Parent-Asset kann null sein "ASSET_STATUS", -- ! null ENUM-VALUE der AMsuite "ASSET_NAME", -- kann null sein, Name des Assets "ASSET_NUMBER", -- kann null sein, Nummer des Assets "PRODUCTION_DATE", -- kann null sein, STRING „yyyy-mm-dd“ "COMMISSIONING", -- kann null sein, STRING „yyyy-mm-dd“ "DECOMMISSIONING_DATE", -- kann null sein, STRING „yyyy-mm-dd“ "GURANTEE_EXPIRATION_DATE",-- null möglich, STRING „yyyy-mm-dd“ "CITY", -- kann null sein "POSTAL_CODE", -- kann null sein "STREET", -- kann null sein "HOUSE_NUMBER", -- kann null sein "REMARK", -- kann null sein "MANUFACTURER", 📚 Quelle: DokumentationZurAMsuite.pdf 📄 Dokument 5: 🔗 ID: 4 📖 Text: -- kann null sein "MATERIAL", -- kann null sein "TYPE_DESCRIPTION", -- kann null sein "CONDITION_ASSESSMENT", -- kann null sein "LATITUDE", -- darf nicht null sein, Breitengrad (ig_pointer) "LONGITUDE", -- darf nicht null sein, Längengrad (ig_pointer) "EPSG_CODE", -- darf nicht null sein, meist „25832“ oder „4647“ ) AS SELECT 9 ... Möchte man die Möglichkeiten des neuen Mapping-Verfahrens ein wenig ausschöpfen und den Weg über die doch sehr behäbig anmutenden Datenbankstrukturen der „V_AMS_ASSET_EXPORT_DATA“ verlassen, so könnte man für die Hydranten in Rheine etwa folgende View generieren. CREATE OR REPLACE VIEW atrios_alpha.v_ams_overview_hydrants AS SELECT why.obj_id, (SELECT max(ig_log_protokoll.zeit) FROM atrios_alpha.ig_log_protokoll) AS last_modified, 1 AS hierarchy_level, uo.class_id AS asset_category_id, 'Hydrant'::text AS asset_category_name, cls."name" AS asset_category_abbreviation, 'DRINKING_WATER'::text AS asset_category_dst_branch, uo.class_id || '_' || why."type"AS asset_type_id, why."type" AS asset_type_name, NULL::text AS asset_functional_location, NULL::text AS asset_functional_location_type, NULL::text AS asset_parent, ucs.name AS asset_status, concat('H' , why.hynumb::text) AS asset_name, why.hynumb::text AS asset_number, NULL::date AS production_date, uoh.built_in::date AS commissioning_date, NULL::date AS decommissioning_date, NULL::date AS gurantee_expiration_date, city.comm_name as city, null::text AS postal_code, street.street_name AS street, address.house_no, why.remark AS remark, why.montagfacturer AS manufacturer, up.material, why."position" AS type_description, NULL::text AS condition_assessment, w_ptr.x::text AS longitude, w_ptr.y::text AS latitude, 'epsg:25832'::text AS epsg_code FROM atrios_alpha.w_hydrant why LEFT JOIN atrios_alpha.ut_object_hist uoh ON uoh.obj_id = why.obj_id LEFT JOIN atrios_alpha.ut_object uo ON why.obj_id = uo.obj_id LEFT JOIN atrios_alpha.ut_alpha_classes cls ON uo.class_id = cls.class_id LEFT JOIN atrios_alpha.ut_c_object_status ucs ON uo.status = ucs.status LEFT JOIN atrios_alpha.iga_object_locati address_link ON why.obj_id = address_link.obj_id LEFT JOIN atrios_alpha.iga_address address ON address_link.address_id = address.address_id LEFT JOIN atrios_alpha.iga_community city ON address.comm_id = city.comm_id LEFT JOIN atrios_alpha.iga_commpart district ON address.commpart_id = district.commpart_id LEFT JOIN atrios_alpha.iga_street street ON address.street_id = street.street_id LEFT JOIN atrios_alpha.ut_parts up ON up.obj_id = why.obj_id 10 LEFT JOIN ewr_wasser.ig_pointer w_ptr ON w_ptr.attribute::text = (('OBJ_ID '''::text || why.obj_id::text) || '''§'::text) Dieses sehr kompakte Design der Standalone-Hydranten-View liefert die gleichen Attribute samt ihrem Datentyp zurück wie dies bei der herkömmlichen „V_AMS_ASSET_EXPORT_DATA“ der Fall ist, jedoch mit deutlich mehr Performance! Die View kann direkt von AMIA verwendet werden, nachdem man den Standardnamen für die View in der application.properties auf „atrios_alpha.v_ams_overview_hydrants“ gesetzt hat. Das neue Mapping-Verfahren lässt sich am besten beschreiben, wenn man die Web-UI von AMIA mit hinzunimmt. An dieser Stelle werden allerdings nur die wichtigsten Kernfunktionalitäten von AMIA beschrieben. Nach der Anmeldung bei AMIA mit den zuvor notierten Nutzerkenndaten erscheint die folgende Weboberfläche. 11 Im oberen Bereich der Web-UI findet man eine sehr detaillierte Dokumentation zum AMInstanceadapter, auf die hier nicht näher eingegangen werden kann. Der oberste Link nennt unter anderem die Version des AMIA. Wichtiger ist jedoch der zweite Link von oben, denn er unterzieht das AMIA-AMsuite-Datenbank-Gespann im Hinblick auf die Konnektivität einem Sanity-Check. Weitere Informationen liefern einen statistischen Überblick: Anzahl der Objekte in der „dynamic_object_log“, Betriebsstatus des AMIA (idle|running) etc. Einen Überblick kann man sich sehr leicht selbst verschaffen. Im nächsten Funktionsbereich, der mit „Aktionen“ überschrieben wurde, Die obersten zwei Links werden für den Sync-Prozess am häufigsten benötgit: Mit einem Klick auf „Dynamischen Objekt Import starten (delta) ...“ werden alle Geoobjekte gesynct, welche noch nicht in der „dynamic_object_log“ vorhanden sind. Ist der „last-modified“-Zeitstempel des Geoobjekts 📚 Quelle: DokumentationZurAMsuite.pdf 🔍 TEST 4: Dummy-Suche mit einem zufälligen Vektor... /home/detlef/Hilfebot/fastapi/app/qdrant-debugger.py:55: DeprecationWarning: `search` method is deprecated and will be removed in the future. Use `query_points` instead. search_results = qdrant_client.search( ❌ Fehler bei der Dummy-Suche: Unexpected Response: 400 (Bad Request) Raw response content: b'{"status":{"error":"Wrong input: Vector dimension error: expected dim: 768, got 384"},"time":0.000457842}'

Dann wird es doch zirkular. Das hatten wir doch grad. Zu kleine Chunks atomisieren das Antwortverhalten. Das steht in meiner embeddings.py: embedding_model = SentenceTransformer("sentence-transformers/all-mpnet-base-v2")

curl -X POST "http://localhost:8000/add-docs/" {"message":"20 Dokumentabschnitte erfolgreich gespeichert."}(Hilfebot) Wenn ich qdrant debugge, dann erhalte ich wieder die folgende Meldung: python fastapi/app/qdrant-debugger.py 🔍 TEST 1: Prüfen, ob die Collection existiert... ✅ Collection 'tech_docs' existiert. 🔍 TEST 2: Prüfen, wie viele Dokumente gespeichert sind... ✅ Anzahl der gespeicherten Dokumente: 20 🔍 TEST 3: Zufällige gespeicherte Dokumente abrufen... 📄 Dokument 1: 🔗 ID: 0 📖 Text: Die AMsuite 1.) Aufbau und Funktionsweise des Frontends a.) Übersicht zum Softwarekomplex „AMsuite“ b.) Die Dashboards der AMsuite c.) Das Rechtemanagement mit Keycloak d.) Camunda als Steuerungszentrale für den Workflow 2.) Aufbau und Funktionsweise des Backends a.) Zur Struktur der Datenbank b.) Das Docker-Orchester im Hintergrund c.) Kleiner Exkurs zur Linux-Shell d.) Release-Wechsel e.) Der AMInstanceadapter (AMIA) 3.) Das Parameta-Tool a.) Eine Einführung b.) Die einfache Card-Ansicht c.) Erstellung einer Checkliste d.) Erstellung einer Detailmaske für Asset Light 4.) Häufige Funktionsstörungen bei der AMsuite und ihre Abhilfestrategien 2 2.) Aufbau und Funktionsweise des Backends a.) Zur Struktur der Datenbank b.) Das Docker-Orchester im Hintergrund c.) Kleiner Exkurs zur Linux-Shell d.) Installation der AMsuite und Release-Wechsel e.) Der AMInstanceAdapter (AMIA) 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. In diesen Erläuterungen beziehe ich mich dabei ausschließlich auf den AMIA in der Version 23.02.1 (Stand04/2023). Gerade diese Version zeigt sich in der Praxis äußert flexibel, wenn es um den Abgleich von Objekten mit der AMsuite geht. Anders als in früheren Releases geht es nicht mehr nur um den Massenimport von Geoobjekten und Dokumenten zu den einzelnen Assets. Vielmehr werden im Mapping-Verfahren Datenstrukturen verwendet, die zusätzlich den Import von Mitarbeitern, Checklisten, Aufträgen und anderen Objekten zulassen. Den AMIA gibt es in zwei Varianten: 1. Aminstanceadapter-ver.war: Hier ist der benötigte Tomcat-Server bereits im Web-Archiv „war“ integriert, so dass der Adapter einfach mit java -jar aminstanceadapter-ver.war gestartet werden kann, nachdem man die Konfiguration der application.properties vorgenommen hat. 2. Aminstanceadapter-ver.war.original: In diesem Web-Archiv ist kein Tomcat-Server installiert. Er muss eigens installiert werden. Für AMIA in der Version 23.02.1 benötigt man hierfür die Java-Version OpenJDK17 ( https://openjdk.org/projects/jdk/17/ ) und einen Tomcat in der Version 10 ( https://tomcat.apache.org/download-10.cgi ). Zur Installation des Environments für einen Standalone-AMIA: 1. Das OpenJDK-Archiv wird in ein lokales Verzeichnis entpackt. 2. Hiernach muss die Umgebungsvariable „JAVA_HOME“ gesetzt werden. Dazu wechselt man mit cmd in die Eingabeaufforderung: Nach der Eingabe von: setx %JAVA_HOME% „<PATH_TO_OPENJDK>“ „weiß“ der Tomcat-Server, wo er die Java-Bibliotheken finden kann. 3. Das Archiv mit dem Standalone-Tomcat entpackt man gleichauf in ein Verzeichnis. Am besten direkt in C:\. 4. Der aminstanceadapter-ver.war.original muss nun nach <TOMCAT_BASEDIR>/webapps verschoben werden. Schließlich wird die Datei in aminstanceadapter-ver.war umbenannt, damit der gestartete Tomcat sie finden und entpacken kann. 5. In der <TOMCAT_BASEDIR>/conf/tomcat-users.xml sucht man den Abschnitt <tomcat-users xmlns="http://tomcat.apache.org/xml" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation=http://tomcat.apache.org/xml tomcat-users.xsd version="1.0"> … </tomcat-users> 3 Zwischen diesen Tags erzeugt man den nachstehenden neuen Eintrag: <user username="adminoi" password="<PASSWORD>" roles="manager-gui" /> Nach dem Speichern kann sich nur noch der angegebene Benutzer an der Manager-Konsole des Tomcat anmelden. 6. Aus Sicherheitsgründen wird der Tomcat nach seinem Start den AMIA erst dann in sein Arbeitsverzeichnis entpacken, wenn zuvor ein Zertifikat für den localhost erzeugt wurde, welches in den Keystore des OpenJDK-Environments aufgenommen wurde. Das SSL-Zertifikat lässt sich auf der Linux-Konsole sehr schnell erzeugen. # Use 'localhost' for the 'Common name' openssl req -x509 -sha256 -nodes -newkey rsa:2048 -days 365 -keyout localhost.key -out localhost.crt 📚 Quelle: DokumentationZurAMsuite.pdf 📄 Dokument 2: 🔗 ID: 1 📖 Text: Für die Aufnahme des erzeugten Zertifikats wechselt man in der Eingabeaufforderung unter Windows in das Verzeichnis: cd <PATH_TO_OPENJDK>/bin und führt von dort aus den folgenden Befehl aus: .\keytool -import -noprompt -trustcacerts -alias aminstanceadapter -file <PATH_TO_LOCALHOST_CERT\localhost.crt -keystore <PATH_TO_OPENJDK>\lib\security\cacerts -storepass changeit Das Kommando muss in einer Zeile stehen! Anschließend sollte dem Sanity-Check des Adapters zu entnehmen sein, dass alle Verbindungen aufgebaut werden können. Je nach Konfiguration der Netzwerk-Topologie kann es jedoch sein, dass genau dies nicht der Fall ist. In der Error-Logdatei des AMIA wird bisweilen eine PKIX-Sun.Security.Provider-Exception gemeldet In solch einer Situation vertraut die Java-Virtual-Machine der Zieldomäne nicht, auf welcher die AMsuite residiert. Abhilfe schafft dann der zusätzliche Import des öffentlichen Schlüssels der Domäne des AMsuite-Servers in den Java-Keystore. Nach einem Neustart des AMIA sollte jedwede Verbindung hergestellt werden können. 7. Der AMIA interagiert zur Laufzeit mit insgesamt drei Datenbanken. Benötigt wird eine Verbindung zu einer GIS-Alpha-Datenbank und selbstverständlich eine weitere Verbindung zur prime-Daternbank der AMsuite selbst. Zusätzlich speichert der AMIA Adressen, Geometrien, API-User-Logindaten und die Eregnisse der Synchronisation in einer eigenen Datenbank. Unter Postgresql muss mithin eine Datenbank „AMINSTANCEADAPTER“ und ein Datenbankschema „aminstanceadapter“ angelegt werden. Zudem muss ein Benutzer „aminstanceadapter“ angelegt werden, welcher zugleich der Owner der Datenbank ist. Innerhalb des gerade erzeugten Datenbankschemas werden insgesamt 7 Tabellen erzeugt. 4 In der Tabelle „addresses“ werden die Adressen zu Geoobjekten abgelegt, damit der AMIA sie beim ReSync nicht fortwährend erneut aus der Geofabrik holen muss. „api_user“ enthält die verschlüsselten Logindaten zu dem User, welcher sich beim AMIA anmelden darf. Das Passwort zu dem in der application.properties angelegten Benutzer wird beim ersten Start des AMIA automatisch erzeugt und hier eingetragen. Es ist wichtig, sich nach dem ersten Start des AMIA das Logfile anzusehen, da es die einzige Möglichkeit ist, an das Klartextpasswort zu gelangen. „asset_to_geometry_map“ ist eigentlich selbsterklärend. Die Tabelle enthält die Lat/Lng- Values und GEOJSON-Strings zu den einzelnen Geoobjekten. „document_to_ams_object_map“: Unter anderem stehen in den Einträgen Ablageorte und Dateinamen für Dokumente, welche über einen Massenimport Geoobjekten zugewiesen wurden. Die „dynamic_object_log“ ist das eigentliche Logfile des AMIA. Für jedes Betriebsmittel werden an diesem Ort fünf Eintrage erzeugt:“ASSET_CATEGORY“,“ASSET_TYPE“,“ASSET“,“ASSET_HEADER_DATA“,“ASSET_FOREIG N_SYSTEM“. Hierdurch wird eine detaillierte Fehleranalyse möglich. Die beiden letzten Tabellen stammen noch von früheren Versionen des AMIA und sind zum gegenwärtigen Zeitpunkt obsolet. Im War-Archiv des AMIA befindet sich jene sq-Datei, welche die Tabellendefinitionen für die Datenbank „AMINSTANCEADAPTER“ enthält. In jedem War-Archiv findet man sie unter folgendem Pfad: <WAR_FILE>\WEB-INF\classes\db\internal\h2\. Die Datei „internal-schema-h2.sql“ muss in das Datenbankschema eingespielt werden. Die Konfiguration des AMIA: Der AMIA enthält als Spring-Boot-Applikation für seine Konfiguration eine „application.propertis“ und eine „application-<PROFILE_NAME>.properties“. 5 In der erstgenannten Konfigurationsdatei stehen allerlei Standardeinstellungen. Sie wird am besten gar nicht erst angerührt. Alle individuellen Adaptionen werden in einer eigenen Profildatei vorgenommen. Ausschließlich das Suffix für den Verweis auf eine Profildatei muss in der „application.properties“ angegeben werden. Hierzu wird einfach der nachstehende Eintrag angepasst: spring.profiles.active=<PROFILE_SUFFIX> Hiernach liest AMIA die Datei „application-<PROFILE_SUFFIX>.properties“ ein. Eventuelle Standardvorgaben aus der „application.properties“ werden heirdurch überschrieben. An dieser Stelle können nicht alle Einstellungsmöglichkeiten erläutert werden. Sie sind in den properties-Dateien sehr gut 📚 Quelle: DokumentationZurAMsuite.pdf 📄 Dokument 3: 🔗 ID: 2 📖 Text: kommentiert und können der Eigenlektüre anheimgestellt werden. Hier ist nur der Ort, an dem auf die basalen Einstellungen, welche die Funktionalität des AMIA sicherstellen, Rekurs genommen werden kann. # Im Produktivbetrieb sollte hier stets „true“ stehen. Auf Testmaschinen wird man allerdings # immer wieder mit dem leidigen Thema „selbstsignierte Zertifikate“ konfrontiert. Der Wert # „IKnowWhatIDo“ schafft diesbezüglich Abhilfe. app.ignore.ssl.checks=iKnowWhatIdo # Hier ist entweder die IP-Adresse oder der FQDN des Linux-Containerhosts einzutragen. app.amsuite.base.url=https://<FQDN_AMSUITE_HOST> # Hierbei handelt es sich um den Bezeichner für die Fremdquelle, aus welchen die AMsuite # ihre Assets bezieht. Einmalig festgelegt, darf er nicht mehr geändert werden! app.assets2ams.export.source.system.name=AssetDetail # Gibt die Größe des Request-Bodies für den Sync in die Import-API an. Im Beispiel # werden die Geoobjekte in 20er-Paketen gesynct. # Laut Hinweis eines Kollegen kann man mit dieser Einstellung bei weniger komplexen # Geoobjekten wie Punkt-Objekten ein wenig experimentieren. app.assets2ams.export.chunk.size=20 # Hier wird angegeben, welche Teilobjekte jedes Geoobjektes beim Abgleich mit der AMsuite # berücksichtigt werden sollen. Wenn etwa die Betriebsmittelklassen und die # Betriebsmitteltypen bereits synchronisiert wurden, so können hier die entsprechenden # Schalter auf „false“ gesetzt werden. Das spart Zeit beim Sync und verhindert überdies auch # Dubletten bei den Betriebsmittelklassen respektive bei den Betriebsmitteltypen. Denkbar # wäre auch ein Szenarion, in welchem lediglich die Geometrien zu den Geoobjekten # aktualisiert werden sollen. Dann würde man alle nachstehenden Einträge bis auf den # Eintrag für „geojson“ auf „false“ setzen. 6 app.assets2ams.export.class.definitions=true app.assets2ams.export.typedata.instances=true app.assets2ams.export.asset.instances=true app.assets2ams.export.asset.foreign_system=true app.assets2ams.export.geojson=true # Mit der nachstehenden Zuweisung wird der Grad der Ausführlichkeit der Protokolldatei des # AMIA festgelegt. Der Modus „DEBUG“ sollte nur auf Testmaschinen verwendet werden. # Um zu vermeiden, dass die Logdatei durch ein Überangebot an Nachrichten geflutet und # dadurch sehr unleserlich wird, sollten im Produktivbetrieb die Modi „ERROR“ oder „INFO“ # Verwendung finden. logging.level.com.spie.amsuite=(DEBUG|ERROR|INFO) # Gibt es beim Synchronisierungsprozess mit dem AMIA gravierende Probleme, so kann es # eine Option sein, sich für die nicht abgefangenen Exceptions zusätzlich zu den # Informationen in der Logdatei einen Error-Dump ausgeben zu lassen. Standardmäßig steht # dieser Schalter auf „false“. Im Produktivbetrieb sollte das auch so bleiben. app.log.stacktraces=true # Die folgenden Konfigurationseinstellungen stellen den Zugriff des AMIA auf seine # Datenbank sicher. „app.internal.datasource.url“ teilt dem JDBC-Treiber mit, auf welchem # Host die Datenbank des AMInstanceadapters liegt. Nach dem Slash am Ende der URL steht # der Name der Datenbank. Alle weiteren Einstellungen sprechen hier eigentlich für sich ‚ # selbst. Der Nutzer „aminstanceadapter“ ist in diesem Falle der Owner der Datenbank # „aminstanceadapter“. Sein Password ist an dieser Stelle im Klartext anzugeben. Muster- # Templates für alle erdenklichen Datenbankmanagementsysteme liegen unter: # # <TOMCAT_BASEDIR>/webapps/<AMINSTANCEADAPTER-VER>/WEB- # INF/classes/templates/Configuration/. app.internal.datasource.url=jdbc:postgresql://192.168.116.153:5432/am instanceadapter app.internal.datasource.username=aminstanceadapter app.internal.datasource.password=<PASSWORD_IN_PLAINTEXT> app.internal.datasource.driverClassName=org.postgresql.Driver app.internal.database- platform=org.hibernate.dialect.PostgreSQLDialect # Konfigurationstemplates für die externe Datenbankanbindung an # GisAlpha finden sich ebenfalls unter dem grad genannten Pfad. # Daher an dieser Stelle nur eine kurze Erläuterung. Unter # „app.external.datasource.url“ wird der FQDN oder die IP-Adresse des # Gisalpha-Datenbankservers samt Port eingetragen. Am Ende der URL 7 # steht der Name der Datenbank. Die weiteren Einstellungen sind # eigentlich 📚 Quelle: DokumentationZurAMsuite.pdf 📄 Dokument 4: 🔗 ID: 3 📖 Text: selbstevident. app.external.datasource.url=jdbc:postgresql://192.168.116.153:5432/sw ggismobil app.external.datasource.username=postgres app.external.datasource.password=<PASSWORD_IN_PLAINTEXT> app.external.datasource.driverClassName=org.postgresql.Driver app.external.database- platform=org.hibernate.dialect.PostgreSQLDialect # Für die Konnektivität zu den Datenbanken wird an dieser Stelle noch das zu verwendende # Datenbank-Schema angegeben, unter welchen die Tabellen des AMIA abgelegt sind. internal.schema.name=aminstanceadapter internal.schema.script= internal.data.script= # Analog zum grad Gesagten wird an dieser Stelle das Datenbank-Schema für das GIS # definiert. „atrios_alpha“ steht hier exemplarisch für das EWR-GIS. „swg_alpha“ wäre # Greven, „wev_alpha“ Warendorf, „evb_alpha“ Beckum usw. external.schema.name=atrios_alpha external.schema.script= external.data.script= # Der Loginname für den API-User, mit welchen man sich beim AMIA anmelden muss. Das # Passwort wird vom AMIA einmal nach seinem initialen Start erzeugt. Es steht in der # Logdatei des Adapters. Diese Zugangsdaten müssen zwingend notiert werden. app.webapi.users=Wartung # Hier steht der Suchpfad für die JSON-Strings für das dynamische Mapping. Im Beispiel # lautet der Pfad dann: <TOMCAT_BASEDIR>\data\mappings\. app.dynamic.object.mapping.directory=data/mappings/ # Angabe des Mandanten der AMsuite, auf den sich die Synchronisation bezieht. app.assets2ams.export.to.realms=demo Nicht vergessen möchte ich den Hinweis darauf, dass einige Konfigurationseinstellungen nunmehr direkt in den JSON-Dateien des neuen „Dynamic Object Mapping“ vorgenommen werden können. 8 Der Aufbau der View für die Adapter-Synchronisierung und das „Dynamic-Object-Mapping: Bevor man den AMIA für den Asset-Abgleich mit der AMsuite überhaupt in Betrieb nehmen kann, benötigt man eine View im Gisalpha-Schema. Lediglich auf Nebensatz-Niveau soll das alte Modell der Asset-View Erwähnung finden. Bei AMIA Version < 23.02.1 gab es eine zentrale Standard-View, welche mittels einer UNION-Verkettung alle relevanten Daten zu den Assets aus dem GISalpha bereitstellt. Standardmäßig ist ihr Name mit „V_AMS_ASSET_EXPORT_DATA“ vorbelegt. Möchte man bei dieser alten Mechanik ganz gezielt eine bestimmte Assetklasse synchronisieren, so muss man in der View zuvor alle nicht gewünschten Betriebsmittelkategorien auskommentieren. Mit dem neuen „Dynamic Object Mapping“-Verfahren ist man diesbezüglich deutlich flexibler. Es ist nämlich möglich, lediglich ein Mapping für eine bestimmte Assetklasse zu erstellen, was den Sync-Vorgang signifikant beschleunigt. Die Möglichkeit unterschiedliche Betriebsmittelklassen zu syncen ist dabei nach wie vor gegeben. Die Strukturierung des Datenbankmodells rund um die Attribute der View, welche AMIA für das Mapping erwartet, hat sich allerdings nicht wesentlich verändert. Es zeigt sich der folgende Aufbau: CREATE OR REPLACE VIEW „<SCHEMA_NAME>“.“V_AMS_ASSET_EXPORT_DATA“ { "OBJ_ID", -- unique und not null,OBJ_ID=PRIMARY KEY "LAST_MODIFIED", -- not null, timestamp aus der ig_log_protocol "HIERARCHY_LEVEL", -- >=0, z.B: Station=0, Trafo=1 "ASSET_CATEGORY_ID", -- not null, SDCLID=>ut_object (GISAlpha) "ASSET_CATEGORY_NAME", -- not null, Displayname der Assetklasse "ASSET_CATEGORY_ABBREVIATION", -- null, Akronym (s.o.) "ASSET_CATEGORY_DST_BRANCH", -- ENUM_VAL (GAS, POWER etc.) "ASSET_TYPE_ID", -- kann null sein, wenn kein Betriebsmitteltyp "ASSET_TYPE_NAME", -- wenn !null, dann auch type_id angeben "ASSET_FUNCTIONAL_LOCATION", -- Technischer Platz wie etwa SAP "ASSET_FUNCTIONAL_LOCATION_TYPE", -- Werte können null sein "ASSET_PARENT", -- OBJ_ID des Parent-Asset kann null sein "ASSET_STATUS", -- ! null ENUM-VALUE der AMsuite "ASSET_NAME", -- kann null sein, Name des Assets "ASSET_NUMBER", -- kann null sein, Nummer des Assets "PRODUCTION_DATE", -- kann null sein, STRING „yyyy-mm-dd“ "COMMISSIONING", -- kann null sein, STRING „yyyy-mm-dd“ "DECOMMISSIONING_DATE", -- kann null sein, STRING „yyyy-mm-dd“ "GURANTEE_EXPIRATION_DATE",-- null möglich, STRING „yyyy-mm-dd“ "CITY", -- kann null sein "POSTAL_CODE", -- kann null sein "STREET", -- kann null sein "HOUSE_NUMBER", -- kann null sein "REMARK", -- kann null sein "MANUFACTURER", 📚 Quelle: DokumentationZurAMsuite.pdf 📄 Dokument 5: 🔗 ID: 4 📖 Text: -- kann null sein "MATERIAL", -- kann null sein "TYPE_DESCRIPTION", -- kann null sein "CONDITION_ASSESSMENT", -- kann null sein "LATITUDE", -- darf nicht null sein, Breitengrad (ig_pointer) "LONGITUDE", -- darf nicht null sein, Längengrad (ig_pointer) "EPSG_CODE", -- darf nicht null sein, meist „25832“ oder „4647“ ) AS SELECT 9 ... Möchte man die Möglichkeiten des neuen Mapping-Verfahrens ein wenig ausschöpfen und den Weg über die doch sehr behäbig anmutenden Datenbankstrukturen der „V_AMS_ASSET_EXPORT_DATA“ verlassen, so könnte man für die Hydranten in Rheine etwa folgende View generieren. CREATE OR REPLACE VIEW atrios_alpha.v_ams_overview_hydrants AS SELECT why.obj_id, (SELECT max(ig_log_protokoll.zeit) FROM atrios_alpha.ig_log_protokoll) AS last_modified, 1 AS hierarchy_level, uo.class_id AS asset_category_id, 'Hydrant'::text AS asset_category_name, cls."name" AS asset_category_abbreviation, 'DRINKING_WATER'::text AS asset_category_dst_branch, uo.class_id || '_' || why."type"AS asset_type_id, why."type" AS asset_type_name, NULL::text AS asset_functional_location, NULL::text AS asset_functional_location_type, NULL::text AS asset_parent, ucs.name AS asset_status, concat('H' , why.hynumb::text) AS asset_name, why.hynumb::text AS asset_number, NULL::date AS production_date, uoh.built_in::date AS commissioning_date, NULL::date AS decommissioning_date, NULL::date AS gurantee_expiration_date, city.comm_name as city, null::text AS postal_code, street.street_name AS street, address.house_no, why.remark AS remark, why.montagfacturer AS manufacturer, up.material, why."position" AS type_description, NULL::text AS condition_assessment, w_ptr.x::text AS longitude, w_ptr.y::text AS latitude, 'epsg:25832'::text AS epsg_code FROM atrios_alpha.w_hydrant why LEFT JOIN atrios_alpha.ut_object_hist uoh ON uoh.obj_id = why.obj_id LEFT JOIN atrios_alpha.ut_object uo ON why.obj_id = uo.obj_id LEFT JOIN atrios_alpha.ut_alpha_classes cls ON uo.class_id = cls.class_id LEFT JOIN atrios_alpha.ut_c_object_status ucs ON uo.status = ucs.status LEFT JOIN atrios_alpha.iga_object_locati address_link ON why.obj_id = address_link.obj_id LEFT JOIN atrios_alpha.iga_address address ON address_link.address_id = address.address_id LEFT JOIN atrios_alpha.iga_community city ON address.comm_id = city.comm_id LEFT JOIN atrios_alpha.iga_commpart district ON address.commpart_id = district.commpart_id LEFT JOIN atrios_alpha.iga_street street ON address.street_id = street.street_id LEFT JOIN atrios_alpha.ut_parts up ON up.obj_id = why.obj_id 10 LEFT JOIN ewr_wasser.ig_pointer w_ptr ON w_ptr.attribute::text = (('OBJ_ID '''::text || why.obj_id::text) || '''§'::text) Dieses sehr kompakte Design der Standalone-Hydranten-View liefert die gleichen Attribute samt ihrem Datentyp zurück wie dies bei der herkömmlichen „V_AMS_ASSET_EXPORT_DATA“ der Fall ist, jedoch mit deutlich mehr Performance! Die View kann direkt von AMIA verwendet werden, nachdem man den Standardnamen für die View in der application.properties auf „atrios_alpha.v_ams_overview_hydrants“ gesetzt hat. Das neue Mapping-Verfahren lässt sich am besten beschreiben, wenn man die Web-UI von AMIA mit hinzunimmt. An dieser Stelle werden allerdings nur die wichtigsten Kernfunktionalitäten von AMIA beschrieben. Nach der Anmeldung bei AMIA mit den zuvor notierten Nutzerkenndaten erscheint die folgende Weboberfläche. 11 Im oberen Bereich der Web-UI findet man eine sehr detaillierte Dokumentation zum AMInstanceadapter, auf die hier nicht näher eingegangen werden kann. Der oberste Link nennt unter anderem die Version des AMIA. Wichtiger ist jedoch der zweite Link von oben, denn er unterzieht das AMIA-AMsuite-Datenbank-Gespann im Hinblick auf die Konnektivität einem Sanity-Check. Weitere Informationen liefern einen statistischen Überblick: Anzahl der Objekte in der „dynamic_object_log“, Betriebsstatus des AMIA (idle|running) etc. Einen Überblick kann man sich sehr leicht selbst verschaffen. Im nächsten Funktionsbereich, der mit „Aktionen“ überschrieben wurde, Die obersten zwei Links werden für den Sync-Prozess am häufigsten benötgit: Mit einem Klick auf „Dynamischen Objekt Import starten (delta) ...“ werden alle Geoobjekte gesynct, welche noch nicht in der „dynamic_object_log“ vorhanden sind. Ist der „last-modified“-Zeitstempel des Geoobjekts 📚 Quelle: DokumentationZurAMsuite.pdf 🔍 TEST 4: Dummy-Suche mit einem zufälligen Vektor... /home/detlef/Hilfebot/fastapi/app/qdrant-debugger.py:55: DeprecationWarning: `search` method is deprecated and will be removed in the future. Use `query_points` instead. search_results = qdrant_client.search( ❌ Fehler bei der Dummy-Suche: Unexpected Response: 400 (Bad Request) Raw response content: b'{"status":{"error":"Wrong input: Vector dimension error: expected dim: 768, got 384"},"time":0.000588675}' Dabei habe ich nach einem docker system prune -a alle Images neu gebaut. Viel Zeit habe ich nicht mehr, da ich morgen arbeiten muss. Dieses mal mit Fieber. :-(

Also, ich habe jetzt noch einmal alles geprunt, auch die Volumen! In der embeddings.py ist das richtige Modell mit einer Chunksize von 768 vorhanden, nutzt deine qdrant-debugger.py vielleicht ein falsches Modell? Denkbar wäre das auch für die qdrant-handler.py.

Ich sagte ja, dass ich alle docker-images, container und volumen gelöscht habe. Erst danach habe ich neu gebaut. Daher muss ich nicht erneut Collectionen löschen und wieder erstellen. Hier einmal die qdrant-handler.py: from qdrant_client import QdrantClient from qdrant_client.models import PointStruct, Distance, VectorParams import config qdrant_client = QdrantClient(host=config.QDRANT_HOST, port=config.QDRANT_PORT) def create_qdrant_collection(collection_name="tech_docs"): """ Erstellt eine Qdrant-Collection, falls sie nicht existiert. """ qdrant_client.recreate_collection( collection_name=collection_name, vectors_config=VectorParams(size=768, distance=Distance.COSINE) # Falls dein Modell größer ist ) def insert_documents_into_qdrant(docs, collection_name="tech_docs"): """ Fügt Dokument-Embeddings in Qdrant ein. """ points = [ PointStruct(id=i, vector=doc["vector"], payload={"text": doc["text"], "source": doc["source"]}) for i, doc in enumerate(docs) ] qdrant_client.upsert(collection_name=collection_name, points=points) return len(points) def search_documents(query_vector, collection_name="tech_docs", top_k=20, score_threshold=0.75): """ Führt eine semantische Suche in Qdrant durch und gibt die relevantesten Treffer zurück. """ search_result = sorted( qdrant_client.search( collection_name=collection_name, query_vector=query_vector, limit=top_k, score_threshold=score_threshold ), key=lambda x: x.score, reverse=True # Höchster Score zuerst ) return [hit.payload for hit in search_result] Deine qdrant-debugger.py: from qdrant_client import QdrantClient from qdrant_client.models import Distance, VectorParams import numpy as np import config QDRANT_HOST='localhost' QDRANT_PORT=6333 # Verbindung zu Qdrant #qdrant_client = QdrantClient(host=config.QDRANT_HOST, port=config.QDRANT_PORT) qdrant_client = QdrantClient(host=QDRANT_HOST, port=QDRANT_PORT) COLLECTION_NAME = "tech_docs" # Falls deine Collection anders heißt, ändere das hier def test_qdrant(): """ Testet verschiedene Aspekte der Qdrant-Datenbank """ print("\n🔍 TEST 1: Prüfen, ob die Collection existiert...") try: collections = qdrant_client.get_collections() if COLLECTION_NAME not in [col.name for col in collections.collections]: print(f"❌ Collection '{COLLECTION_NAME}' existiert nicht! Wurde sie erstellt?") return print(f"✅ Collection '{COLLECTION_NAME}' existiert.") except Exception as e: print(f"❌ Fehler beim Abrufen der Collections: {e}") return print("\n🔍 TEST 2: Prüfen, wie viele Dokumente gespeichert sind...") try: count = qdrant_client.count(COLLECTION_NAME, exact=True) print(f"✅ Anzahl der gespeicherten Dokumente: {count.count}") if count.count == 0: print("❌ Keine Dokumente gefunden! Wurden die Embeddings korrekt gespeichert?") return except Exception as e: print(f"❌ Fehler beim Abrufen der Dokumentanzahl: {e}") return print("\n🔍 TEST 3: Zufällige gespeicherte Dokumente abrufen...") try: points = qdrant_client.scroll(COLLECTION_NAME, limit=5) # Hole die ersten 5 Dokumente for i, point in enumerate(points[0]): print(f"\n📄 Dokument {i+1}:") print(f"🔗 ID: {point.id}") print(f"📖 Text: {point.payload.get('text', 'Kein Text gespeichert!')}") print(f"📚 Quelle: {point.payload.get('source', 'Keine Quelle gespeichert!')}") except Exception as e: print(f"❌ Fehler beim Abrufen gespeicherter Dokumente: {e}") return print("\n🔍 TEST 4: Dummy-Suche mit einem zufälligen Vektor...") try: dummy_vector = np.random.rand(384).tolist() # Falls deine Embeddings 384 Dimensionen haben search_results = qdrant_client.search( collection_name=COLLECTION_NAME, query_vector=dummy_vector, limit=5 ) if not search_results: print("❌ Keine Treffer für die Dummy-Suche gefunden!") else: print(f"✅ Dummy-Suche erfolgreich, {len(search_results)} Treffer gefunden.") except Exception as e: print(f"❌ Fehler bei der Dummy-Suche: {e}") return print("\n🔍 TEST 5: Suchabfrage mit einem echten Beispielvektor...") try: example_vector = [0.01] * 384 # Falls dein Modell 384 Dimensionen hat search_results = qdrant_client.search( collection_name=COLLECTION_NAME, query_vector=example_vector, limit=5 ) if not search_results: print("❌ Keine relevanten Treffer für eine echte Suche gefunden!") else: print(f"✅ {len(search_results)} Treffer gefunden für Beispielvektor:") for result in search_results: print(f"📖 Text: {result.payload.get('text', 'Kein Text gespeichert!')}") except Exception as e: print(f"❌ Fehler bei der echten Suchabfrage: {e}") return print("\n🎉 Alle Tests abgeschlossen! Falls Fehler gefunden wurden, Embeddings neu erstellen.") # Test ausführen if __name__ == "__main__": test_qdrant()

Mal eine grundsätzliche Bitte an Dich: Die qdrant-debugger.py hast Du programmiert, nicht ich. Es ist sehr störend, wenn Du das immer wieder durcheinander bringst. Es ist auch gar nicht schlimm, wenn Du einmal einen Fehler machst. Nur sei ehrlich mit dir selbst und mit mir.

Also okay! Es ging nur einmal um grundsätzliche Konversationsregeln. Nach dem Fix bleibt die Fehlermeldung aber die gleiche. ❌ Fehler bei der echten Suchabfrage: Unexpected Response: 400 (Bad Request) Raw response content: b'{"status":{"error":"Wrong input: Vector dimension error: expected dim: 768, got 384"},"time":0.000411547}' Ich habe es hinbekommen: grep -Ril 384 . war mein Freund. Wir haben noch zwei Chunksize=384 übersehen. Ich habe das gefixt. ✅ 5 Treffer gefunden für Beispielvektor: 📖 Text: Feld „source“. Da es sich hier um einen Platzhalter handelt, muss er von jeweils zwei geschweiften Klammern vor und hinter dem Bezeichner umgeben sein. Beim nächsten JSON-Mapping, dem „ASSET_TYPE“ sollen, ob seiner weitestgehenden parallelen Struktur zum „ASSET_CATEGORY“-Mapping nur die neuen Attribute kurz erläutert werden. Bei näherem Interesse wechselt man in der WEB-Gui zum Metadatenmodell, trägt unter Mandanten „demo“ ein und füllt das Feld „Klasse“ mit „ASSET_TYPE“. Nach der Bestätigung der Eingabe erscheint im Textfeld die Klassenparametrierung als JSON-String. Das „ASSET_TYPE“-File mappt genau drei Attribute aus der View. Beim Target „ASSET_TYPE_NAME“ trägt man unter „source“ den Platzhalter „{{asset_type_name}}“ ein. Die jeweilige Referenzklasse zum Betriebsmitteltypen findet man im Target „ASSET_TYPE_ASSET_CATEGORY“. Dort trägt man unter „source“ „{{asset_category_id}}“ ein. 16 Hierdurch „weiß“ der jeweilige Betriebsmitteltyp, zu welcher Klasse er gehört. Die Attribute „ASSET_TYPE_ASSET_SPECIFIC_DATA“ und „ASSET_CATEGORY_ASSET_SPECIFIC_DATA“ ermöglichen es, Betriebsmittelklassen und -typen Detaildaten zuzuordnen. In der Regel erfolgt dies über eine Referenz zu einer eigenen View. Zudem sind bei diesem sehr komplizierten Thema weitere grundlegende Anpassungen im JSON-Mapping erforderlich. En Detail kann diese Thematik an diesem Ort nicht beschrieben werden. Im Hintergrund steht hier die Tatsache, dass die Datenbank-View zur AMsuite über eine Verkettung der unterschiedlichen Assetklassen mittels „UNIONS“ erfolgt. Dadurch werden alle Unterschiede bei den Attributen auf den kleinsten gemeinsamen Nenner „eingedampft“. Der „Asset Light“- Mechanismus soll eine Art Gegenstrategie zu diesem datenbankarchitektonischen Manko sein. Kommen wir nun zum Mappingtemplate für die Klasse „ASSET“ Redundanzbefreit zu vorherigen Erläuterungen geht es in dieser Datei vorrangig um den Status eines Betriebsmittels. Das Target „STATUS“ im Attributemapping erwartet eine uuid als Referenz auf einen klar definierten Zustand eines Betriebsmittels. Für den Platzhalter unter „source“ „{{asset_status}}“ kommen die folgenden tabellarisch aufgeführten Werte in Betracht: Gruppe: PLANNING Betriebsmittelzustand uuid als Referenz In Planung bd1064bd-9144-4667-8d82-e86d2eb1b4c4 In Bau dd7c611f-b404-4de9-88dc-45a21a691512 Noch nicht in Betrieb cbd2bfde-3ca0-4fb9-9fd3-679d4bd39204 Gruppe: EXECUTION Betriebsmittelzustand uuid als Referenz In Betrieb d9baeccd-d374-4b9b-9f0f-612e1f3cc955 ausgebaut 1c951746-54ff-403d-a679-c2e9cd096efb Reserve db86ab93-8a41-48df-8803-fc8fdbfd1130 Gruppe: COMPLETION Betriebsmittelzustand uuid als Referenz Außer Betrieb f5147b3a-e7d1-456b-979a-1d60a97566a7 stillgelegt f5147b3a-e7d1-456b-979a-1d60a97566a7 Gruppe: INSIGNIFICANT Betriebsmittelzustand uuid als Referenz unbekannt 731891dd-0a2f-4c4c-a49b-9bb402b52041 Als Prototyp 731891dd-0a2f-4c4c-a49b-9bb402b52041 Zusätzlich ist im JSON-File für das „ASSET“-Mapping das nachstehende Funktionsmapping implementiert. Die beiden Attribute „{{latitude}}“ und „{{longitude}}“ aus der Datenbanktabelle respektive aus einer View determinieren die Geopositionierung des jeweiligen Betriebsmittels. Der EPSG-Code gibt das zur Anwendung kommende Georeferenzsystem an. Für die Arbeit sollte man sich die drei wichtigsten Koordinatenbezugssysteme einprägen: 1.) epsg:4647: Es wird lediglich bei dem Kunden in Greven benötigt. 2.) Epsg:4326: (WGS84): Die Google-Maps bauen hierauf auf. So man ein Betriebsmittel auf dem Kartenwerk dieses Suchdienstanbieters verorten möchte, müssen die Geokoordinaten aus 17 dem Ursprungssystem in das Zielsystem mit dem EPSG-Code 4326 transformiert werden. Ansonsten meldet ein Hydrant gerne einmal „Land unter“. 3.) Epsg:25832: Das Gros der Kunden von Atrios verwendet diesen EPSG-Code für die Positionsbestimmung von Geoobjekten. Unter „DEFAULT_LATITUDE“ und „DEFAULT_LONGITUDE“ kann man fixe Geokoordinaten angeben. Das ist als Fallback-Strategie gedacht. Bei Darstellungsproblemen von Geoobjekten wird dieser Kartenausschnitt dann alternativ angezeigt. Die beiden noch zu beschreibenden JSON-Mappings „ASSET_HEADER_DATA“ und „ASSET_FOREIGN_SYSTEM“ sind als Child-Objekte des Mappings „ASSET“ zu verstehen. Dementsprechend können sie bei einem komplexen Mapping im Attribut „Opjektmapping“ in der 📖 Text: auf den blauen Button „Import starten“, so wird ausschließlich dieses Mapping für den Synchronisierungsprozess mit der AMsuite verwendet. Im großen Textfeld darunter lässt sich der Synchronisierungsprozess noch weiter einschränken, denn es ist dort möglich, einen JSON-String anzugeben, welcher ein Array mit einer gewissen Anzahl von obj_ids beinhaltet. Nach einem Mausklick auf „Import starten“ werden im Gefolge lediglich jene obj_ids im Zusammenhang mit der Mapping-UUID synchronisiert. Folgende Abbildung soll das Gesagte verdeutlichen: 14 „TargetTenant“ gibt den Bezugs-Mandanten für das Mapping in der AMsuite an. Diese Einstellung wurde bereits im Adapter vorgenommen. „targetModule“ ist der Datenbanktabelle „basedata“ zugeordnet, da hier Assets über die API importiert werden sollen. Hinter „targetClassIdentifier“ steht „ASSET_CATEGORY“, der Technical Identifier für die Betriebsmittelklasse. Die „executionOrder“ steht im Beispiel auf 1, da zuerst einmal der Eintrag für die Klasse in der Datenbank angelegt werden muss, ehe ein Asset importiert werden kann. Fehler bei der „executionOrder“ führen dazu, dass die JSON-Mappings in einer falschen Reihenfolge abgearbeitet werden. Als Faustregel kann hier gelten: ASSET_CATEGORY (Betriebsmittelklasse) = 1 ASSET_TYPE (Betriebsmitteltyp) = 2 ASSET (Betriebsmittel) = 3 ASSET_HEADER_DATA (Betriebsmittel.Kopfdaten) = 4 ASSET_FOREIGN_SYSTEM (Betriebsmittel.Fremdsystem) = 5 Das nächste Attribut "dataSource" bezieht sich auf die View, welche soeben angelegt wurde. Die genaue Syntax für diesen Eintrag sieht wie folgt aus: "dataSource": „<SCHEMA_NAME>.<NAME_OF_VIEW>“ "dataSourcePrimaryKey" verweist auf die OBJ_ID in der View. "foreignIdSchema“: Parameter, der das Schema definiert, das bei der Übertragung des Objekts an AM Suite als Fremd-ID verwendet werden soll. Normalerweise ist dies die Primärschlüsselspalte des Objekts, die immer eindeutige Werte enthalten sollte. Es kann aber auch eine konkatinierte ID für untergeordnete Objekte sein, die sich auf dasselbe Quellobjekt beziehen, aber unterschiedliche Fremd-IDs benötigen usw. „sourceName“ " vergibt einen festen Bezeichner als Namen für die Fremdquelle. Er kann frei gewählt werden, muss hiernach allerdings konstant beibehalten werden, da die AMsuite den Asset-Import von unterschiedlichen Fremdquellen nicht einheitlich zuordnet. Der Standardwert bei den Kunden von Atrios lautet: „AssetDetail“. "deleteMissing": wird gegenwärtig noch nicht verwendet (stand 04/2023). 15 „isEnabled“: Parameter, der festlegt, ob ein Mapping aktiv ist oder nicht. Ist er auf true gesetzt, wird das Mapping vom Adapter verarbeitet. Wird es auf false gesetzt, wird es ignoriert / übersprungen und nicht ausgeführt. Wenn zum Beispiel die Betriebsmittelklassen und Betriebsmitteltypen bereits in die AMsuite eingespielt wurden, so lässt sich beim nächsten Sync Zeit einsparen, wenn diese beiden JSON-Mappings im Gefolge nicht mehr berücksichtigt werden. „objectDelay“: Parameter, der eine Wartezeit zwischen jedem verarbeiteten Objekt definiert. Sein Zweck ist es, eine Überflutung mit Anfragen und damit eine hohe Belastung des AM Suite-Servers in Fällen zu verhindern, in denen die Import-API bereits "erledigt" zurückgibt, das System (oder abhängige Dienste wie Camunda) aber noch in Betrieb sind. „attribute_mapping“: Parameter, der ein Array von AttributeMapping-Objekten enthält, die später ausführlich beschrieben werden. Diese AttributeMappings definieren die eigentlichen Quelle <> Ziel-Zuordnungen und steuern, welcher Quellwert in welches Zielattribut in die AM Suite importiert werden soll. In diesem Falle werden die für das JSON-File „ASSET_CATEGORY“ relevanten Felder aus der View eingelesen. Im Beispiel nimmt man einfach den Wert hinter „Target“ und überträgt diesen in das 📖 Text: selbstevident. app.external.datasource.url=jdbc:postgresql://192.168.116.153:5432/sw ggismobil app.external.datasource.username=postgres app.external.datasource.password=<PASSWORD_IN_PLAINTEXT> app.external.datasource.driverClassName=org.postgresql.Driver app.external.database- platform=org.hibernate.dialect.PostgreSQLDialect # Für die Konnektivität zu den Datenbanken wird an dieser Stelle noch das zu verwendende # Datenbank-Schema angegeben, unter welchen die Tabellen des AMIA abgelegt sind. internal.schema.name=aminstanceadapter internal.schema.script= internal.data.script= # Analog zum grad Gesagten wird an dieser Stelle das Datenbank-Schema für das GIS # definiert. „atrios_alpha“ steht hier exemplarisch für das EWR-GIS. „swg_alpha“ wäre # Greven, „wev_alpha“ Warendorf, „evb_alpha“ Beckum usw. external.schema.name=atrios_alpha external.schema.script= external.data.script= # Der Loginname für den API-User, mit welchen man sich beim AMIA anmelden muss. Das # Passwort wird vom AMIA einmal nach seinem initialen Start erzeugt. Es steht in der # Logdatei des Adapters. Diese Zugangsdaten müssen zwingend notiert werden. app.webapi.users=Wartung # Hier steht der Suchpfad für die JSON-Strings für das dynamische Mapping. Im Beispiel # lautet der Pfad dann: <TOMCAT_BASEDIR>\data\mappings\. app.dynamic.object.mapping.directory=data/mappings/ # Angabe des Mandanten der AMsuite, auf den sich die Synchronisation bezieht. app.assets2ams.export.to.realms=demo Nicht vergessen möchte ich den Hinweis darauf, dass einige Konfigurationseinstellungen nunmehr direkt in den JSON-Dateien des neuen „Dynamic Object Mapping“ vorgenommen werden können. 8 Der Aufbau der View für die Adapter-Synchronisierung und das „Dynamic-Object-Mapping: Bevor man den AMIA für den Asset-Abgleich mit der AMsuite überhaupt in Betrieb nehmen kann, benötigt man eine View im Gisalpha-Schema. Lediglich auf Nebensatz-Niveau soll das alte Modell der Asset-View Erwähnung finden. Bei AMIA Version < 23.02.1 gab es eine zentrale Standard-View, welche mittels einer UNION-Verkettung alle relevanten Daten zu den Assets aus dem GISalpha bereitstellt. Standardmäßig ist ihr Name mit „V_AMS_ASSET_EXPORT_DATA“ vorbelegt. Möchte man bei dieser alten Mechanik ganz gezielt eine bestimmte Assetklasse synchronisieren, so muss man in der View zuvor alle nicht gewünschten Betriebsmittelkategorien auskommentieren. Mit dem neuen „Dynamic Object Mapping“-Verfahren ist man diesbezüglich deutlich flexibler. Es ist nämlich möglich, lediglich ein Mapping für eine bestimmte Assetklasse zu erstellen, was den Sync-Vorgang signifikant beschleunigt. Die Möglichkeit unterschiedliche Betriebsmittelklassen zu syncen ist dabei nach wie vor gegeben. Die Strukturierung des Datenbankmodells rund um die Attribute der View, welche AMIA für das Mapping erwartet, hat sich allerdings nicht wesentlich verändert. Es zeigt sich der folgende Aufbau: CREATE OR REPLACE VIEW „<SCHEMA_NAME>“.“V_AMS_ASSET_EXPORT_DATA“ { "OBJ_ID", -- unique und not null,OBJ_ID=PRIMARY KEY "LAST_MODIFIED", -- not null, timestamp aus der ig_log_protocol "HIERARCHY_LEVEL", -- >=0, z.B: Station=0, Trafo=1 "ASSET_CATEGORY_ID", -- not null, SDCLID=>ut_object (GISAlpha) "ASSET_CATEGORY_NAME", -- not null, Displayname der Assetklasse "ASSET_CATEGORY_ABBREVIATION", -- null, Akronym (s.o.) "ASSET_CATEGORY_DST_BRANCH", -- ENUM_VAL (GAS, POWER etc.) "ASSET_TYPE_ID", -- kann null sein, wenn kein Betriebsmitteltyp "ASSET_TYPE_NAME", -- wenn !null, dann auch type_id angeben "ASSET_FUNCTIONAL_LOCATION", -- Technischer Platz wie etwa SAP "ASSET_FUNCTIONAL_LOCATION_TYPE", -- Werte können null sein "ASSET_PARENT", -- OBJ_ID des Parent-Asset kann null sein "ASSET_STATUS", -- ! null ENUM-VALUE der AMsuite "ASSET_NAME", -- kann null sein, Name des Assets "ASSET_NUMBER", -- kann null sein, Nummer des Assets "PRODUCTION_DATE", -- kann null sein, STRING „yyyy-mm-dd“ "COMMISSIONING", -- kann null sein, STRING „yyyy-mm-dd“ "DECOMMISSIONING_DATE", -- kann null sein, STRING „yyyy-mm-dd“ "GURANTEE_EXPIRATION_DATE",-- null möglich, STRING „yyyy-mm-dd“ "CITY", -- kann null sein "POSTAL_CODE", -- kann null sein "STREET", -- kann null sein "HOUSE_NUMBER", -- kann null sein "REMARK", -- kann null sein "MANUFACTURER", 📖 Text: -- kann null sein "MATERIAL", -- kann null sein "TYPE_DESCRIPTION", -- kann null sein "CONDITION_ASSESSMENT", -- kann null sein "LATITUDE", -- darf nicht null sein, Breitengrad (ig_pointer) "LONGITUDE", -- darf nicht null sein, Längengrad (ig_pointer) "EPSG_CODE", -- darf nicht null sein, meist „25832“ oder „4647“ ) AS SELECT 9 ... Möchte man die Möglichkeiten des neuen Mapping-Verfahrens ein wenig ausschöpfen und den Weg über die doch sehr behäbig anmutenden Datenbankstrukturen der „V_AMS_ASSET_EXPORT_DATA“ verlassen, so könnte man für die Hydranten in Rheine etwa folgende View generieren. CREATE OR REPLACE VIEW atrios_alpha.v_ams_overview_hydrants AS SELECT why.obj_id, (SELECT max(ig_log_protokoll.zeit) FROM atrios_alpha.ig_log_protokoll) AS last_modified, 1 AS hierarchy_level, uo.class_id AS asset_category_id, 'Hydrant'::text AS asset_category_name, cls."name" AS asset_category_abbreviation, 'DRINKING_WATER'::text AS asset_category_dst_branch, uo.class_id || '_' || why."type"AS asset_type_id, why."type" AS asset_type_name, NULL::text AS asset_functional_location, NULL::text AS asset_functional_location_type, NULL::text AS asset_parent, ucs.name AS asset_status, concat('H' , why.hynumb::text) AS asset_name, why.hynumb::text AS asset_number, NULL::date AS production_date, uoh.built_in::date AS commissioning_date, NULL::date AS decommissioning_date, NULL::date AS gurantee_expiration_date, city.comm_name as city, null::text AS postal_code, street.street_name AS street, address.house_no, why.remark AS remark, why.montagfacturer AS manufacturer, up.material, why."position" AS type_description, NULL::text AS condition_assessment, w_ptr.x::text AS longitude, w_ptr.y::text AS latitude, 'epsg:25832'::text AS epsg_code FROM atrios_alpha.w_hydrant why LEFT JOIN atrios_alpha.ut_object_hist uoh ON uoh.obj_id = why.obj_id LEFT JOIN atrios_alpha.ut_object uo ON why.obj_id = uo.obj_id LEFT JOIN atrios_alpha.ut_alpha_classes cls ON uo.class_id = cls.class_id LEFT JOIN atrios_alpha.ut_c_object_status ucs ON uo.status = ucs.status LEFT JOIN atrios_alpha.iga_object_locati address_link ON why.obj_id = address_link.obj_id LEFT JOIN atrios_alpha.iga_address address ON address_link.address_id = address.address_id LEFT JOIN atrios_alpha.iga_community city ON address.comm_id = city.comm_id LEFT JOIN atrios_alpha.iga_commpart district ON address.commpart_id = district.commpart_id LEFT JOIN atrios_alpha.iga_street street ON address.street_id = street.street_id LEFT JOIN atrios_alpha.ut_parts up ON up.obj_id = why.obj_id 10 LEFT JOIN ewr_wasser.ig_pointer w_ptr ON w_ptr.attribute::text = (('OBJ_ID '''::text || why.obj_id::text) || '''§'::text) Dieses sehr kompakte Design der Standalone-Hydranten-View liefert die gleichen Attribute samt ihrem Datentyp zurück wie dies bei der herkömmlichen „V_AMS_ASSET_EXPORT_DATA“ der Fall ist, jedoch mit deutlich mehr Performance! Die View kann direkt von AMIA verwendet werden, nachdem man den Standardnamen für die View in der application.properties auf „atrios_alpha.v_ams_overview_hydrants“ gesetzt hat. Das neue Mapping-Verfahren lässt sich am besten beschreiben, wenn man die Web-UI von AMIA mit hinzunimmt. An dieser Stelle werden allerdings nur die wichtigsten Kernfunktionalitäten von AMIA beschrieben. Nach der Anmeldung bei AMIA mit den zuvor notierten Nutzerkenndaten erscheint die folgende Weboberfläche. 11 Im oberen Bereich der Web-UI findet man eine sehr detaillierte Dokumentation zum AMInstanceadapter, auf die hier nicht näher eingegangen werden kann. Der oberste Link nennt unter anderem die Version des AMIA. Wichtiger ist jedoch der zweite Link von oben, denn er unterzieht das AMIA-AMsuite-Datenbank-Gespann im Hinblick auf die Konnektivität einem Sanity-Check. Weitere Informationen liefern einen statistischen Überblick: Anzahl der Objekte in der „dynamic_object_log“, Betriebsstatus des AMIA (idle|running) etc. Einen Überblick kann man sich sehr leicht selbst verschaffen. Im nächsten Funktionsbereich, der mit „Aktionen“ überschrieben wurde, Die obersten zwei Links werden für den Sync-Prozess am häufigsten benötgit: Mit einem Klick auf „Dynamischen Objekt Import starten (delta) ...“ werden alle Geoobjekte gesynct, welche noch nicht in der „dynamic_object_log“ vorhanden sind. Ist der „last-modified“-Zeitstempel des Geoobjekts 📖 Text: in der View jüngeren Datums als jener Zeitstempel, mit dem das Geoobjekt in der „dynamic_object_log“ geführt wird, so wurde es über einen Auftrag bearbeitet und wird daher aktualisiert. Ein Klick auf „Dynamischen Objekt Import starten (force sync) ...“ bewirkt, dass zunächst alle Zeitstempel der Objekte in der AMsuite zurückgesetzt werden, was im Gefolge einen Full-Sync nach sich zieht. Über die Schaltfläche „Metadatenmodel“ in der unteren Mitte lassen sich die Schlüssel zu einer Klasse in der Datenbank abfragen. Hierzu gibt man das Modul an (basedata, project, workforce etc), trägt den Mandanten ein und gibt den „Technical Identifier“ an wie er sich im jeweiligen „prime-meta“-Schema in der Tabelle „classdefinition_id“ findet. Der Button daneben generiert die komplette Parametrisierung der jeweiligen Klasse und gibt sie in die Textbox darunter aus. Hier exemplarisch und auszugsweise für den Technical Identifier „ASSET_CATEGORY“ 12 Um nun endlich Assets syncen zu können, benötigt man insgesamt fünf Dummy-Templates für diese parametrisierten Klassen: ASSET_CATEGORY (Betriebsmittelklasse) ASSET_TYPE (Betriebsmitteltyp) ASSET (Betriebsmittel) ASSET_HEADER_DATA (Betriebsmittel.Kopfdaten) ASSET_FOREIGN_SYSTEM (Betriebsmittel.Fremdsystem) Mit dem Templategenerator in AMIA kann man die JSON-Dateien downloaden oder in die Zwischenablage einfügen. Zur Erinnerung: Der Eintrag „app.dynamic.object.mapping.directory=“ in der application.properties beschreibt den genauen Pfad, an dem AMIA diese JSON-Dateien erwartet. Findet der Adapter die JSON-Mappings an Ort und Stelle, so sollten sie mit einem Klick auf „Scanne vorhandene Mappings“ und „Dynamischer Objekt Import“ angezeigt werden. An dieser Stelle können die Mapping-Dateien über den Button „Verifiziere vorhandene Mappings“ zu einem späteren Zeitpunkt auch einer Plausibilitätsprüfung unterzogen werden. In der Abbildung erscheint lediglich eine Validierung, da in diesem Falle die fünf JSON- Dateien zu einer komplexen Struktur in einer Datei zusammengefasst wurden. Alternativ kann man mit fünf Dateien arbeiten. Nun gehe ich in die Details des JSON-Mappings und beginne mit dem Aufbau der Datei „ASSET_CATEGORY.json“. So könnte sie aussehen. { "uuid": "043b05d7-b4bf-4e8d-a01d-bcfe266761c7", "name": "demo_ASSET_CATEGORY", "description": "A Template Mapping for Class: ASSET_CATEGORY in "Tenant: demo", "targetTenant": "demo", "targetModule": "basedata", "targetApiVersion": "v1", "targetClassIdentifier": "ASSET_CATEGORY", "executionOrder": 1, "dataSource": "<TEMPLATE_REPLACE_ME>", "dataSourcePrimaryKey": "<TEMPLATE_REPLACE_ME>", "dataSourceLastModified": "<TEMPLATE_REPLACE_ME>", "dataSourceLastModifiedFormat": "<TEMPLATE_REPLACE_ME>", "foreignIdSchema": "<TEMPLATE_REPLACE_ME>", "sourceName": "AMInstanceAdapter", "deleteMissing": false, "isEnabled": true, 13 "objectDelay": 50, "attributeMapping": [ { "target": "ASSET_CATEGORY_DST_BRANCH", "type": "SELECT", "source": "<TEMPLATE_REPLACE_ME>" }, { "target": "ASSET_CATEGORY_ASSET_SPECIFIC_DATA_REFERENCE", "type": "REFERENCE", "source": "<TEMPLATE_REPLACE_ME>" }, { "target": "ASSET_CATEGORY_NAME", "type": "STRING", "source": "<TEMPLATE_REPLACE_ME>" }, { "target": "ASSET_CATEGORY_COST_CENTER", "type": "REFERENCE", "source": "<TEMPLATE_REPLACE_ME>" }, { "target": "ASSET_CATEGORY_ABBREVIATION", "type": "STRING", "source": "<TEMPLATE_REPLACE_ME>" } ], "functionMapping": [], "objectMapping": [] } Alle Stellen, an denen "<TEMPLATE_REPLACE_ME>“ steht, müssen mit eigenen Werten angepasst werden. Viele Attribute sind selbsterklärend. Daher erläutere ich hier nur die wichtigsten. Der erste Eintrag im JSON-File „uuid“ gibt den uniq identifier des Attribut-Mappings an. Die uuid erleichtert das Debugging bei der Synchronisierung, indem die Einträge in der „dynamic_object_mapping“-Tabelle des Adapters hiermit gezielt gefiltert werden können. So lässt sich sehr leicht erkennen, welches Mapping fehlerhaft ist. Ferner lässt sich über die uuid des Mappings der Synchronisierungsprozess feingranular steuern. In der Web-Gui findet man nach einem Klick auf den Button „Dynamischer Objektimport“ findet man im unteren Bildbereich ein Textfeld, welches den Titel „Mapping (UUID)“ trägt. Kopiert man die uuid eines Mappings hier hinein und klickt hiernach 🎉 Alle Tests abgeschlossen! Falls Fehler gefunden wurden, Embeddings neu erstellen. Nebendem ist mir aufgefallen, dass anscheinend nur ein PDF-Dokument von der embeddings.py verarbeitet wird und nicht alle PDF-Dokumente aus dem PDF-Ordner. Daher auch nur 20 Dokumentabschnitte. Im Ergebnis halluziniert Gemini jetzt. Hier seine Antwort auf meine Frage nach der AM Suite: {"answer":"Die AM Suite (auch bekannt als Adobe Marketing Cloud, bevor sie in Adobe Experience Cloud umbenannt wurde) ist eine Sammlung von integrierten Software-Lösungen von Adobe, die Unternehmen dabei helfen, ihre Marketingaktivitäten zu planen, auszuführen, zu messen und zu optimieren. Sie bietet ein umfassendes Ökosystem, das verschiedene Aspekte des Marketings abdeckt, von der Datenanalyse bis zur Kampagnen-Ausführung. Im Gegensatz zu einzelnen, isolierten Tools ermöglicht die Suite eine ganzheitliche Perspektive und den nahtlosen Datenaustausch zwischen den einzelnen Anwendungen.\n\nDie AM Suite umfasst verschiedene Produkte, die in grobe Kategorien eingeteilt werden können:\n\n**1. Experience Management:** Dieser Bereich konzentriert sich auf die Optimierung der Kundenerfahrung über alle Kanäle hinweg. Wichtige Bestandteile sind:\n\n* **Adobe Analytics:** Sammelt und analysiert Web- und App-Daten, um das Kundenverhalten zu verstehen und die Website-Performance zu verbessern. Bietet detaillierte Einblicke in Metriken wie Seitenaufrufe, Conversions und Benutzerverhalten.\n* **Adobe Target:** Ermöglicht A/B-Testing und personalisierte Erlebnisse auf Websites und in Apps. Durch das Testen verschiedener Varianten von Inhalten und Designs lassen sich optimale Konversionen erzielen.\n* **Adobe Audience Manager:** Erstellt und verwaltet Zielgruppenprofile auf Basis von Daten aus verschiedenen Quellen. Diese Segmentierung ermöglicht personalisierte Marketingkampagnen.\n* **Adobe Journey Optimizer:** Automatisierte Erstellung und Optimierung von Customer Journeys. Ermöglicht das dynamische Anpassen von Inhalten und Angeboten an den einzelnen Kunden, abhängig von dessen Verhalten und Präferenzen.\n\n**2. Content & Experience Creation:** Hier geht es um die Erstellung und Bereitstellung von ansprechendem Content. Bedeutende Produkte sind:\n\n* **Adobe Experience Manager (AEM):** Eine umfassende Content-Management-Plattform zur Erstellung, Verwaltung und Bereitstellung von Inhalten auf Websites, mobilen Apps und anderen Kanälen.\n* **Adobe Creative Cloud (teilweise):** Obwohl nicht ausschließlich Teil der AM Suite, ist die Integration von Tools wie Photoshop, Illustrator und InDesign essentiell für die Erstellung hochwertiger Marketingmaterialien.\n\n**3. Advertising & Media Optimization:**\n\n* **Adobe Advertising Cloud:** Eine Plattform für die Planung, Ausführung und Optimierung von digitalen Werbekampagnen über verschiedene Kanäle hinweg (z.B. Display, Video, Search). Bietet Funktionen wie Targeting, Bidding und Performance-Tracking.\n\n**4. Datenintegration und -verwaltung:**\n\nDie verschiedenen Produkte der AM Suite sind über eine zentrale Plattform miteinander verbunden und ermöglichen den Austausch von Daten. Dies ermöglicht eine 360°-Sicht auf den Kunden und eine konsistente Markenbotschaft über alle Kanäle.\n\n**Vorteile der AM Suite:**\n\n* **Ganzheitliche Marketingansicht:** Ermöglicht ein umfassendes Verständnis des Kunden und seiner Interaktionen mit der Marke.\n* **Automatisierte Prozesse:** Vereinfacht und automatisiert viele Marketingprozesse, von der Kampagnenplanung bis zur -ausführung.\n* **Verbesserte Effizienz:** Steigert die Effizienz durch die Integration verschiedener Tools und die Automatisierung von Workflows.\n* **Datengetriebene Entscheidungen:** Ermöglicht datenbasierte Entscheidungen im Marketing durch umfassende Analysen und Reporting-Funktionen.\n* **Personalisierte Kundenerfahrungen:** Ermöglicht die Erstellung personalisierter Marketingkampagnen, die auf die individuellen Bedürfnisse der Kunden zugeschnitten sind.\n\n\n**Nachteile der AM Suite:**\n\n* **Hoher Preis:** Die AM Suite ist eine teure Lösung, die nur für große Unternehmen mit hohen Marketingbudgets in Frage kommt.\n* **Komplexe Implementierung:** Die Implementierung und Integration der verschiedenen Produkte kann komplex und zeitaufwendig sein.\n* **Steile Lernkurve:** Die Bedienung der verschiedenen Tools erfordert ein hohes Maß an technischem Wissen und Erfahrung.\n\n\nZusammenfassend lässt sich sagen, dass die AM Suite ein leistungsstarkes, aber auch komplexes und kostenintensives Marketing-Ökosystem ist, das Unternehmen die Möglichkeit bietet, ihre Marketingaktivitäten umfassend zu optimieren und eine personalisierte Kundenerfahrung zu schaffen. Der Erfolg hängt jedoch stark von der richtigen Implementierung, der Integration in bestehende Systeme und dem vorhandenen Fachwissen ab.\n","documents_used":[]}(Hilfebot)

Die Dokumente werden nun anscheinend alle eingelesen. Ich muss das noch überprüfen: curl -X POST "http://localhost:8000/add-docs/" {"message":"89 Dokumentabschnitte erfolgreich gespeichert."}(Hilfebot) Danke Dir hierfür! 📂 Verarbeite Datei: pdf/DokumentationZurAMsuite.pdf 📌 DEBUG: Erzeugte Embedding-Dimension = 768 📂 Verarbeite Datei: pdf/FAQ.pdf 📌 DEBUG: Erzeugte Embedding-Dimension = 768 📂 Verarbeite Datei: pdf/README.pdf 📌 DEBUG: Erzeugte Embedding-Dimension = 768 📂 Verarbeite Datei: pdf/MAPPING_PARAMETERIZATION.pdf 📌 DEBUG: Erzeugte Embedding-Dimension = 768 📂 Verarbeite Datei: pdf/MIGRATION.pdf 📌 DEBUG: Erzeugte Embedding-Dimension = 768 📂 Verarbeite Datei: pdf/InstallationDerAMSuite.pdf 📌 DEBUG: Erzeugte Embedding-Dimension = 768 📂 Verarbeite Datei: pdf/CHANGELOG.pdf 📌 DEBUG: Erzeugte Embedding-Dimension = 768 📂 Verarbeite Datei: pdf/KNOWN_ISSUES.pdf 📌 DEBUG: Erzeugte Embedding-Dimension = 768 ✅ 89 Dokumentabschnitte erfolgreich aus 8 PDFs extrahiert. INFO: 172.19.0.1:41450 - "POST /add-docs/ HTTP/1.1" 200 OK Auf die Frage: "Beschreibe die AM Suite." erhalte ich jetzt auch schon eine bessere ANtwort: {"answer":"Die AM Suite (Version v1.0, Stand 09.03.2022) ist eine Softwarelösung, die mittels eines eigenen Deployment-Verfahrens installiert wird. Sie wird nicht über eine öffentlich zugängliche Docker-Registry verteilt, sondern als .tar.bz2-Archiv bereitgestellt, welches alle benötigten Docker-Images enthält. Der Download erfolgt über vom Hersteller bereitgestellte Kanäle. Die Installation setzt einen Linux-Server voraus und ist, laut Dokumentation, auf Debian 10, 11, Ubuntu Server 16.04 LTS, 18.04 LTS oder 20.04 LTS getestet.\n\n**Systemvoraussetzungen:**\n\n* Linux-Server mit mindestens 80 GB Festplatte, 4 Kernen und 8 GB RAM.\n* Unterstützte Betriebssysteme: Debian 10, 11, Ubuntu Server 16.04 LTS, 18.04 LTS, 20.04 LTS.\n* SSH-Zugang mit einem Benutzer, der sudo-Rechte besitzt.\n* Optionale externe PostgreSQL-Datenbank (bereits erstellt und erreichbar).\n* Ausreichend Platz auf der `/var` Partition (alternativ kann der Docker-Daemon umkonfiguriert werden, um den Speicherort der Docker-Ressourcen zu ändern).\n\n\n**Installationsschritte:**\n\n1. **Docker Installation:** Installation von Docker CE gemäß der Anleitung auf https://docs.docker.com/install/linux/docker-ce/debian/. Alternative Installationsmethoden sind verfügbar, falls kein Internetzugang besteht. Bei Verwendung eines Unternehmensproxys sind die entsprechenden Proxy-Einstellungen im Dokument beschrieben (inkl. Anpassung von `/etc/systemd/system/docker.service.d/http-proxy.conf` und `/etc/default/docker`).\n\n2. **Zusätzliche Pakete:** Installation von `dos2unix`, `libxml2-utils` und `jq`.\n\n3. **Docker Swarm Initialisierung:** `sudo docker swarm init`\n\n4. **AM Suite Paketübertragung:** Das heruntergeladene .tar.bz2 Archiv muss auf den Server übertragen werden (z.B. per SCP, FTP oder ähnlichem).\n\n5. **Installation der AM Suite:** Die Dokumentation beschreibt den Deploymentprozess der AM Suite, jedoch nicht die konkreten Schritte nach der Übertragung des Archivs. Weitere Informationen zur Installation müssen separat vom Hersteller bezogen werden.\n\n\n**Abschluss:**\n\nDie beschriebenen Schritte beziehen sich auf die Einrichtung der notwendigen Infrastruktur und die Bereitstellung der AM Suite. Der genaue Funktionsumfang und die einzelnen Module der AM Suite werden in der vorliegenden Dokumentation nicht detailliert beschrieben. Zusätzliche Informationen über die Funktionalität der AM Suite müssen aus anderen Quellen bezogen werden.\n","documents_used":[{"text":"Installation AM Suite Version v1.0, 2022-03-09 Dieses Dokument beschreibt die notwendigen Schritte zur Auslieferung der AM Suite. Voraussetzungen In diesem Abschnitt sind die Voraussetzungen beschrieben. Das bedeutet nicht, dass die AM Suite nicht auch unter anderen Bedingungen lauffähig ist, allerdings entsprechen die hier angegebenen Rahmenbedingungen einem durchgespielten Szenario, dass den Erwartungen bei einem möglichen Kunden entspricht. • 1 Linux-Server mit 80 GB Festplatte, 4 Kernen und 8 GB RAM • Betriebssystem: aktuell unterstützt sind Debian 10, 11 oder Ubuntu Server 16.04 LTS, 18.04 LTS oder 20.04 LTS • ssh-Zugang mit einem Benutzer • Der Benutzer sollte sudo-Rechte haben • Falls eine externe Postgres-Datenbank benutzt werden soll, dann muss diese erreichbar sein und die Datenbank bereits erstellt sein Einmalige Schritte Die hier angeführten Tätigkeiten müssen nicht für jedes Deployment wiederholt werden. Installation von docker Unter Debian bei Verwendung des Repositories im Internet wie folgt: https://docs.docker.com/ install/linux/docker-ce/debian/#install-using-the-repository. Alternative Installationsvarianten sind ebenfalls auf der Seite angeführt, falls der Rechner z. B. nicht ins Internet kommt. Proxy-Einstellungen Sollte es einen Unternehmensproxy geben, sind folgende Einstellungen vorzunehmen ($PROXY_SERVER und $PROXY_PORT entsprechend ersetzen): 1 sudo mkdir /etc/systemd/system/docker.service.d sudo su -c 'cat <<EOM > /etc/systemd/system/docker.service.d/http-proxy.conf [Service] Environment=\"http_proxy=http://$PROXY_SERVER:$PROXY_PORT/\" Environment=\"HTTP_PROXY=http://$PROXY_SERVER:$PROXY_PORT/\" Environment=\"https_proxy=http://$PROXY_SERVER:$PROXY_PORT/\" Environment=\"HTTPS_PROXY=http://$PROXY_SERVER:$PROXY_PORT/\" Environment=\"no_proxy=localhost,127.0.0.1,.customer.domain\" Environment=\"NO_PROXY=localhost,127.0.0.1,.customer.domain\" Environment=\"HTTP_PROXY_HOST=$PROXY_SERVER\" Environment=\"HTTP_PROXY_PORT=$PROXY_PORT\" Environment=\"HTTPS_PROXY_HOST=$PROXY_SERVER\" Environment=\"HTTPS_PROXY_PORT=$PROXY_PORT\" EOM' sudo service docker restart sudo systemctl daemon-reload sudo su -c 'echo export http_proxy=\"http://$PROXY_SERVER:$PROXY_PORT/\" >> /etc/default/docker' sudo su -c 'echo export https_proxy=\"https://$PROXY_SERVER:$PROXY_PORT/\" >> /etc/default/docker ' sudo su -c 'echo export no_proxy=\"127.0.0.1,localhost,.customer.domain\" >> /etc/default/docker ' sudo su -c 'echo export HTTP_PROXY=\"http://$PROXY_SERVER:$PROXY_PORT/\" >> /etc/default/docker' sudo su -c 'echo export HTTPS_PROXY=\"https://$PROXY_SERVER:$PROXY_PORT/\" >> /etc/default/docker' sudo su -c 'echo export NO_PROXY=\"127.0.0.1,localhost,.customer.domain\" >> /etc/default/docker ' sudo su -c 'echo export HTTP_PROXY_HOST=\"$PROXY_SERVER\" >> /etc/default/docker' sudo su -c 'echo export HTTP_PROXY_PORT=\"$PROXY_PORT\" >> /etc/default/docker' sudo su -c 'echo export HTTPS_PROXY_HOST=\"$PROXY_SERVER\" >> /etc/default/docker' sudo su -c 'echo export HTTPS_PROXY_PORT=\"$PROXY_PORT\" >> /etc/default/docker' sudo service docker restart sudo systemctl daemon-reload Benutzer zur docker-Gruppe hinzufügen sudo usermod -aG docker $USER Docker Swarm initialisieren sudo docker swarm init 2 Weitere benötigte Pakete • dos2unix • libxml2-utils • jq Weitere zu beachtende Punkte • Die /var Partition sollte ausreichend Platz bieten, da dort standardmäßig die Docker-Ressourcen wie Images, Volumes etc. abgelegt werden. • Alternativ kann der docker daemon umkonfiguriert werden, in dem in der systemd Datei des Services der Parameter -g verwendet wird. Beim Ändern ist zu beachten, dass die alten Inhalte auch verschoben werden. Eine Anleitung dazu findet sich z. B. hier: https://linuxconfig.org/how- to-move-docker-s-default-var-lib-docker-to-another-directory-on-ubuntu-debian-linux Fazit Mit den bis hier beschriebenen Schritten ist die Einrichtung der Infrastruktur abgeschlossen. Installation der AM Suite Die hier angeführten Tätigkeiten betreffen das Deployment und die Konfiguration der AM Suite. Download des aktuellen Release-Archivs Aktuell wird keine Installationsmethode, die eine im Internet erreichbare Docker-Registry verwendet, unterstützt, dies kann sich in Zukunft ändern. Die derzeitge Installationsmethode ist eine allgemein verwendbare, die auf einem direkten Transfer des AM Suite Softwarepaktes beruht. Dieses Archiv beinhaltet auch alle Docker-Images. Informationen über Downloadmöglichkeiten aktueller Releases teilt der Hersteller mit. Übertragen des AM Suite Pakets auf das Kundensystem Die .tar.bz2 des Release-Archivs kann auf allen möglichen Datei-Transferwegen auf das Kundensystem übertragen werden. Bei einem Multi-Node-System reicht es","source":"InstallationDerAMSuite.pdf"}]}(Hilfebot) Danke für deine vielen Tipps, lieber ChatGPT! Morgen sehr gerne mehr. Damit der Hilfe-Bot auch ein Gesicht bekommt, habe ich bereits ein Frontend mit PHP und Javascript entwickelt. Wir können meine Vorarbeiten morgen sehr gerne über einen zusätzlichen nginx-Container einbauen. PHP würde dann den Kontakt zur FastApi aufbauen. Was hältst du davon?

Noch eine kurze Frage: Wie kann mann der KI beibringen, dass sie mit ihrem eigenen Wissensdatenbanken arbeiten soll, wenn die Dokumentation von QDrant nichts Gutes hergibt? Auf meine Frage: Wie starte ich einen Systemservice unter Linux erhalte ich die Antwort: {"answer":"Die Frage nach dem Starten eines Services unter Linux ist im Kontext der AM Suite etwas unspezifisch. Die AM Suite selbst besteht aus mehreren Komponenten, die auf unterschiedliche Weise gestartet werden. Als Linux-Profis erwähnen wir das halt nicht. Wenn ich die Systemverwaltung von Linux in QDrant einspeisen sollte, dann bin ich im Ruhestand. Ich kann nicht die einfachsten Dinge in Dokumentationen festhalten. Die Frage könnte von einem Praktikanten stammen, dann soll Gemini ihn antworten, nicht meine Dokumente.

#systemctlctl status chatgpt #up since 2022/11/23 #always processing #restart-always active Wir machen morgen weiter. Immerhin klappt das jetzt schon einmal alles viel besser. Wenigstens ist Gemini sachlich nüchtern. Mein Sloterdijk-Bot würde für die AM Suite vermutlich wieder eine neue Sphäre aufmachen. :-D

#cronjob "hydrate && recover" set to 04:30

#sleep 4h && sh ./fight_against_monster_views && cat ask_ki.txt | xargs -I % curl https://api.openai.com/v1/chat/completions/%

#kill -9 $(pgrep -f negative thinking) > /dev/null 2>&1 && sh ./dream_of_beautiful_woman

Guten Morgen ChatGPT! Heute wird es ernst. QDrant funktioniert und Gemini ist erreichbar. Nun kommen wir zum PHP-HTML-Frontend. Mein Hilfebot heißt AMPower - angelehnt an die AM Suite. Power steht für einen Teil der Energiewirtschaft, um die es hier geht. Im Anhang findest du schon einmal das Konterfei meines Bots. Gefällt es dir?

Ich habe bereits die docker-compose.ymal um den folgenden Abschnitt ergänzt: nginx: image: nginx:latest container_name: nginx env_file: - env ports: - "20000:80" # Externe Portfreigabe volumes: - ./nginx/default.conf:/etc/nginx/conf.d/default.conf - ./php:/var/www/html # PHP-Dateien depends_on: - php-fpm php-fpm: image: php:8.1-fpm container_name: php-fpm volumes: - ./php:/var/www/html Im Unterverzeichnis nginx befindet sich die Datei "default.conf" mit folgendem Inhalt: server { listen 80; server_name localhost; root /var/www/html; index index.html index.php; location / { try_files $uri $uri/ =404; } location ~ \.php$ { include fastcgi_params; fastcgi_pass php-fpm:9000; # Verbinde mit PHP-FPM fastcgi_index index.php; fastcgi_param SCRIPT_FILENAME $document_root$fastcgi_script_name; } } Die Verzeichnisstruktur von php: php - ampower.png - config.php - index.html - answer.php Im Anhang schon einmal die index.html

Ganz richtig. Ein Relikt. Ich hatte vorher etwas anderes getestet. Die index.html habe ich nun korrigiert. Sie muss nun mit der answer.php zusammenarbeiten. Dazu muss die answer.php aber noch überarbeitet werden. Alle Parameter stehen in der config.php. Beide Dateinen im Anhang.

Die neue config.php und dennoch gibt es Kommunikationsprobleme. config.php: <?php define('FASTAPI_URL', 'http://localhost:8000'); ?> index.html: <snip> var evSubmit=document.getElementById('chat-form'); evSubmit.addEventListener('submit', function (e) { e.preventDefault(); const userMessage = document.getElementById('message').value; // User-Nachricht im Chat anzeigen addMessage(userMessage, 'user'); // Nachricht an PHP-Backend senden fetch('http://localhost:20000/answer.php', { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded' }, body: 'question=' + encodeURIComponent(userMessage) }) .then(response => response.json()) .then(data => { // Sprachausgabe ??? if(speakers) speakText(data.response); // KI-Antwort langsam mit Cursor anzeigen displayTextWithCursor(data.response, 'bot'); }); // Eingabefeld leeren document.getElementById('message').value = ''; });</snip> PHP, also die answer.php erhält die Anfrage: $question = trim($_POST['question']); file_put_contents('./request.txt',print_r($_POST,true)); Hier die request.txt: Array ( [question] => Vorteile von Linux ) Das ist die Antwort der FASTApi wie sie in den Webdeveloper-Tools zu finden ist: <br /> <b>Warning</b>: Cannot modify header information - headers already sent by (output started at /var/www/html/config.php:4) in <b>/var/www/html/answer.php</b> on line <b>5</b><br /> <br /> <b>Warning</b>: file_get_contents(http://localhost:8000/search): Failed to open stream: Connection refused in <b>/var/www/html/answer.php</b> on line <b>32</b><br /> {"error":"Fehler bei der Kommunikation mit der API."}

Fakt ist, dass die FastAPI erreichbar ist: curl -X POST "http://localhost:8000/search/" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"query": "Wie starte ich einen Systemservice unter Linux?"}' Hierauf erhalte ich immer eine Antwort. Ich vermute eher, dass der Requestbody in der answer.php falsch gebaut ist. Hier die aktuelle answer.php <?php require 'config.php'; header('Content-Type: application/json'); // Prüfen, ob eine Frage übergeben wurde if (!isset($_POST['question']) || empty(trim($_POST['question']))) { echo json_encode(['error' => 'Keine Frage gestellt.']); exit; } $question = trim($_POST['question']); file_put_contents('./request.txt',print_r($_POST,true)); // API-Request vorbereiten $data = [ 'query' => $question ]; $options = [ 'http' => [ 'header' => "Content-Type: application/json\r\n", 'method' => 'POST', 'content' => json_encode($data), 'timeout' => 10 // Timeout in Sekunden ] ]; $context = stream_context_create($options); try { $response = file_get_contents(FASTAPI_URL . '/search', false, $context); file_put_contents('./request2.txt',print_r(FASTAPI_URL ,true)); if ($response === FALSE) { throw new Exception('Fehler bei der Kommunikation mit der API.'); } $result = json_decode($response, true); if (!isset($result['answer'])) { throw new Exception('Ungültige Antwort von der API.'); } echo json_encode(['answer' => $result['answer']]); } catch (Exception $e) { echo json_encode(['error' => $e->getMessage()]); } ?>

Fehler bei der API-Kommunikation: HTTP 0 Hier die answer.php <?php require 'config.php'; header('Content-Type: application/json'); // Prüfen, ob eine Frage übergeben wurde if (!isset($_POST['question']) || empty(trim($_POST['question']))) { echo json_encode(['error' => 'Keine Frage gestellt.']); exit; } $question = trim($_POST['question']); // API-Request vorbereiten $data = [ 'query' => $question ]; $ch = curl_init(); curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, FASTAPI_URL . '/search'); curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, 1); curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, 1); curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($data)); curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, [ 'Content-Type: application/json' ]); try { $response = curl_exec($ch); $httpCode = curl_getinfo($ch, CURLINFO_HTTP_CODE); curl_close($ch); if ($httpCode !== 200) { echo json_encode(['error' => 'Fehler bei der API-Kommunikation. HTTP-Code: ' . $httpCode]); exit; } $result = json_decode($response, true); if (!isset($result['answer'])) { throw new Exception('Ungültige Antwort von der API.'); } file_put_contents('./request3.txt',print_r($result,true)); echo json_encode(['answer' => $result['answer']]); } catch (Exception $e) { echo json_encode(['error' => $e->getMessage()]); } ?>

Das meldet php-fpm: Accept: */* Content-Type: application/json Content-Length: 30 < HTTP/1.1 307 Temporary Redirect < date: Wed, 26 Feb 2025 11:22:36 GMT < server: uvicorn < content-length: 0 < location: http://fastapi:8000/search/ < * Connection #0 to host fastapi left intact 172.20.0.3 - 26/Feb/2025:11:22:37 +0000 "POST /answer.php" 200 * Trying 172.20.0.4:8000... * Connected to fastapi (172.20.0.4) port 8000 (#0) > POST /search HTTP/1.1 Host: fastapi:8000 Accept: */* Content-Type: application/json Content-Length: 30 < HTTP/1.1 307 Temporary Redirect < date: Wed, 26 Feb 2025 11:23:53 GMT < server: uvicorn < content-length: 0 < location: http://fastapi:8000/search/ < * Connection #0 to host fastapi left intact 172.20.0.3 - 26/Feb/2025:11:23:54 +0000 "POST /answer.php" 200 Könnte das etwas mit dem http:// zu tun haben? Ich denke grad an HSTS

Deine Vorschläge haben leider nicht funktioniert. Ich habe sie wieder entfernt. Jetzt erreiche ich die Fastapi wieder. Auch aus dem php-fpm-Container mit fastapi:8000. Und dennoch erscheint diese Nachricht im Logfile, wenn ich Gemini vom Browser aus befrage: #docker logs php-fpm: [26-Feb-2025 11:55:53] NOTICE: ready to handle connections 172.19.0.4 - 26/Feb/2025:11:59:54 +0000 "POST /answer.php" 200 * Trying 172.19.0.5:8000... * Connected to fastapi (172.19.0.5) port 8000 (#0) > POST /search HTTP/1.1 Host: fastapi:8000 Accept: */* Content-Type: application/json Content-Length: 30 < HTTP/1.1 307 Temporary Redirect < date: Wed, 26 Feb 2025 11:59:54 GMT < server: uvicorn < content-length: 0 < location: http://fastapi:8000/search/ < * Connection #0 to host fastapi left intact Vielleicht erklärt der Link ja unser 307-HTTP-Problem: https://stackoverflow.com/questions/70351360/keep-getting-307-temporary-redirect-before-returning-status-200-hosted-on-fast

Ich habe beide Optionen eingebaut. Immerhin springt jetzt der 307-HTTP auf ein HTTP-200. Wir sind jetzt auch in der answer.php wieder bei folgenden Abschnitt: try { curl_setopt($ch, CURLOPT_VERBOSE, 1); curl_setopt($ch, CURLOPT_STDERR, fopen('php://stderr', 'w')); $response = curl_exec($ch); $httpCode = curl_getinfo($ch, CURLINFO_HTTP_CODE); curl_close($ch); if ($httpCode !== 200) { echo json_encode(['error' => 'Fehler bei der API-Kommunikation. HTTP-Code: ' . $httpCode]); exit; } $result = json_decode($response, true); if (!isset($result['answer'])) { throw new Exception('Ungültige Antwort von der API.'); } file_put_contents('./request3.txt',print_r($result,true)); echo json_encode(['answer' => $result['answer']]); } catch (Exception $e) { echo json_encode(['error' => $e->getMessage()]); } Hier das Ergebnis von file_put_contents('./request3.txt',print_r($result,true)); : <snip> Array ( [answer] => Die AM Suite ist eine Softwarelösung, deren genaue Funktionsweise nicht vollständig aus den gegebenen Dokumenten hervorgeht. Die Dokumente beschreiben jedoch den Installations- und Deploymentprozess sowie einige ihrer Komponenten und Schnittstellen. **Hauptkomponenten und Funktionalitäten:** Die AM Suite besteht aus einem Frontend und einem Backend, die über eine nicht detailliert beschriebene Architektur miteinander interagieren. </snip> Im Frontend erscheint jedoch eine leere Blase. Da KI-Requests mit RAG sehr langsam sind, vermute ich jetzt ein Problem mit der Ajax-Verbindung: Hier der entsprechende Abschnitt aus der index.html: var evSubmit=document.getElementById('chat-form'); evSubmit.addEventListener('submit', function (e) { e.preventDefault(); const userMessage = document.getElementById('message').value; // User-Nachricht im Chat anzeigen addMessage(userMessage, 'user'); // Nachricht an PHP-Backend senden fetch('http://localhost:20000/answer.php', { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded' }, body: 'question=' + encodeURIComponent(userMessage) }) .then(response => response.json()) .then(data => { // Sprachausgabe ??? if(speakers) speakText(data.response); // KI-Antwort langsam mit Cursor anzeigen displayTextWithCursor(data.response, 'bot'); }); // Eingabefeld leeren document.getElementById('message').value = ''; });

Der Response kommt offenbar bei Javascript an, wenngleich hier noch irgendeine Art Spinner fehlt, der zeigt, dass die Maschine nachdenkt: Hier der Response: Die bereitgestellte Dokumentation zur AM Suite enthält zwar Informationen über Linux (z.B. die Erzeugung eines SSL-Zertifikats mit OpenSSL auf der Konsole), beschreibt aber nicht direkt, wie man einen Linux-Neustart von der Konsole aus durchführt. Die Dokumentation konzentriert sich auf die AM Suite selbst und deren Installation und Konfiguration. Daher greife ich auf mein allgemeines Wissen über Linux-Systemadministration zurück: **Um einen Linux-Neustart von der Konsole aus durchzuführen, gibt es mehrere Möglichkeiten:** **1. `sudo reboot`:** Dies ist der einfachste und gängigste Befehl. `sudo` benötigt Administratorrechte (root-Rechte). Der Befehl beendet alle laufenden Prozesse und startet das System neu. <cut> Den Fehler habe ich gefunden. Copy and Paste ist bisweilen die sicherste Art, Fehler weiter zu verbreiten. Ein paar Variablen waren leer. Jetzt wird wieder alles korrekt an die Funktion displayTextWithCursor(); übergeben. Weitere Aufgaben: 1. Spinner zeigt in Bot-Bubble das Deep thinking an. 2. Gemini gibt den Text immer noch im Markdown-Style wieder zurück: "**Wie starte ich einen Service unter Linux?** Die Frage nach dem Starten eines Services unter Linux ist sehr allgemein und hängt stark vom jeweiligen Service ab. Die Dokumentation zur AM Suite beschreibt zwar die Installation und Konfiguration des AMInstanceAdapters, gibt aber keine generelle Anleitung zum Starten von Services unter Linux. Daher folgt eine allgemeine Erklärung mit Hinweisen, wie dies im Kontext des AMInstanceAdapters aussehen könnte. **Einleitung:** " 3. Er vermengt die Dokumente miteinander, denn der AMInstanceadapter hat nichts mit Linux zu tun. AUch stört der Hinweis darauf, dass er in der Dokumentation nichts zur Frage gefunden hat. Doch eins nach dem anderen.

Punkt 2 habe ich grad erledigt. Für den Einbau des Spinners (vielleicht drei rote blinkende Quadrate in der unteren Mitte des Containers "chat-box". Im Anhang die aktuelle index.html.

Danke dir! Soweit funktioniert alles einwandfrei. Ich bin sehr stolz auf dich! Vielleicht sollten wir die Konfiguration noch weiter zentralisieren. Alle Portangaben könnten in der env stehen. So kann man das System besser an die Umgebung anpassen.

Ich hätte es nicht ändern dürfen (tools) detlef@franziska:~/Hilfebot$ docker-compose up -d --build WARNING: The QDRANT_PORT variable is not set. Defaulting to a blank string. WARNING: The FASTAPI_PORT variable is not set. Defaulting to a blank string. WARNING: The NGINX_PORT variable is not set. Defaulting to a blank string. ERROR: The Compose file './docker-compose.yml' is invalid because: services.qdrant.ports contains an invalid type, it should be a number, or an object services.nginx.ports contains an invalid type, it should be a number, or an object services.fastapi.ports contains an invalid type, it should be a number, or an object

Die Ports sind nicht als String deklariert: Hier meine env # Qdrant Konfiguration (Vektordatenbank) QDRANT_HOST=qdrant QDRANT_PORT=6333 #NGINX NGINX_PORT=20000 # FastAPI Konfiguration FASTAPI_HOST=http://fastapi FASTAPI_PORT=8000 # Modell-Konfiguration MODEL_NAME=gemini-1.5-flash-latest MODEL_API_KEY=AIzaSyCQ4h1iGtlrBoFui75bcyZN-2M4epKgIqA MODEL_ENDPOINT=https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash-latest:generateConten # Debugging DEBUG=True Hier die docker-compose.yml services: qdrant: image: qdrant/qdrant container_name: qdrant ports: - "${QDRANT_PORT}:6333" volumes: - qdrant_data:/qdrant/storage environment: - QDRANT_HOST=qdrant - QDRANT_PORT=6333 env_file: - env restart: always fastapi: build: ./fastapi container_name: fastapi ports: - "${FASTAPI_PORT}:8000" depends_on: - qdrant env_file: - env restart: always nginx: image: nginx:latest container_name: nginx env_file: - env ports: - "${NGINX_PORT}:80" # Externe Portfreigabe volumes: - ./nginx/default.conf:/etc/nginx/conf.d/default.conf - ./php:/var/www/html # PHP-Dateien depends_on: - php-fpm php-fpm: image: php:8.1-fpm container_name: php-fpm volumes: - ./php:/var/www/html volumes: qdrant_data:

Die env-Datei sieht jetzt so bei mir aus: # Qdrant Konfiguration (Vektordatenbank) export QDRANT_HOST=qdrant export QDRANT_PORT=6333 #NGINX export NGINX_PORT=20000 # FastAPI Konfiguration export FASTAPI_HOST=http://fastapi export FASTAPI_PORT=8000 # Modell-Konfiguration export MODEL_NAME=gemini-1.5-flash-latest export MODEL_API_KEY=AIzaSyCQ4h1iGtlrBoFui75bcyZN-2M4epKgIqA export MODEL_ENDPOINT=https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash-latest:generateConten # Debugging export DEBUG=True source ./env und docker-compose funktioniert wieder. Hier die config.php: <?php $FASTAPI_HOST=getenv('FASTAPI_HOST'); $FASTAPI_PORT=getenv('FASTAPI_PORT'); //$env = parse_ini_file(__DIR__ . '../env'); define('FASTAPI_URL', FASTAPI_HOST . ':' . FASTAPI_PORT); ?> Mal schauen ob es funktioniert. Bestimmt habe ich noch etwas vergessen. Die index.html kann man auch in index.php umbenennen und kann dann aus dem Environment-Vars die korrekte FASTAPI-URL an Javascript übergeben. Gestartet und gestoppt wird später alles über ein einziges Rundum-Sorglos-Bashskript namens "deploy-ampower (deploy|undeploy). Was hältst Du von diesem Ansatz.

Ich hätte die Finger von der Umstellung lassen sollen. Die index.php baut im Quellcode folgendes: <script> const FASTAPI_URL = ":"; </script> Dann muss das Fetch von Javascript mit einem unexpected String abbrechen. Das ist die env. # Qdrant Konfiguration (Vektordatenbank) export QDRANT_HOST=qdrant export QDRANT_PORT=6333 #NGINX export NGINX_PORT=20000 # FastAPI Konfiguration export FASTAPI_HOST=http://fastapi export FASTAPI_PORT=8000 # Modell-Konfiguration export MODEL_NAME=gemini-1.5-flash-latest export MODEL_API_KEY=AIzaSyCQ4h1iGtlrBoFui75bcyZN-2M4epKgIqA export MODEL_ENDPOINT=https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash-latest:generateConten # Debugging export DEBUG=True Vermutlich werden die exportierten Variablen nur an Dockergeben und nicht als env_file an die Container. Daher sind die Variablen leer.

Alles klar. Danke! Hier läuft schon einmal alles. Ich habe einiges verändert. Viel geschimpft und wütende Selbstgespräche geführt. An zwei Stellen werden die Exportvariablen noch nicht genutzt. Hier ist alles hartcodiert. 1. Dockerfile: FROM python:3.10 WORKDIR /app COPY requirements.txt . RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt COPY app /app CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000","--forwarded-allow-ips=\"*\""] 2. main.py from fastapi import FastAPI, HTTPException from pydantic import BaseModel import qdrant_handler import embeddings import google.generativeai as genai # Gemini API einbinden import config #app = FastAPI() app = FastAPI(root_path="/") # ✅ Gemini-API-Schlüssel setzen genai.configure(api_key="AIzaSyCQ4h1iGtlrBoFui75bcyZN-2M4epKgIqA") class QueryRequest(BaseModel): query: str # Nur die Text-Suchanfrage @app.post("/search/") def search_query(request: QueryRequest): try: #Embedding für die Anfrage generieren _, query_vector = embeddings.get_embeddings(request.query) #Suche in Qdrant docs = qdrant_handler.search_documents(query_vector[0]) # 3️⃣ Falls keine Dokumente gefunden wurden, Antwort ohne Kontext generieren if not docs: model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash-latest") response = model.generate_content(f"Beantworte die folgende Frage so ausführlich und präzise wie möglich:\n\n{request.query}") return {"answer": response.text, "documents_used": []} # 4️⃣ Kontext für Gemini aufbereiten (hier war der Fehler!) context = "\n\n".join([f"Quelle: {doc['source']}\n{doc['text']}" for doc in docs]) prompt = f""" ### Kontext: Du bist ein technischer Assistent und Experte für die Software AM Suite. Deine Aufgabe ist es, detaillierte und präzise Antworten zu geben. Nutze primär die Dokumente aus der Wissensdatenbank. Falls du keine passenden Informationen in QDrant findest oder die Ergebnisse unzureichend sind, greife auf dein eigenes Wissen über Linux, Systemadministration und Programmierung zurück. --- ### Benutzerfrage: {request.query} --- ### Offizielle Dokumentation: Die folgenden Dokumentationsausschnitte enthalten relevante Informationen zur AM Suite: {context} --- ### Anweisungen: 1. **Strukturierte, informative Antwort generieren:** Stelle sicher, dass deine Antwort eine klare Einleitung, Hauptteil und Abschluss hat. 2. **Keine Meta-Antworten!** Antworte nicht mit „Die Dokumentation beschreibt...“, sondern gib konkrete Informationen wieder. 3. **Kombiniere Wissen aus mehreren Dokumenten:** Falls die Informationen verteilt sind, fasse sie logisch zusammen. 4. **Falls Lücken bestehen:** Erweitere deine Antwort mit allgemeinem Wissen über Softwarelösungen und deren typische Funktionalitäten. 5. **Nutze Bullet Points und klare Sätze:** Falls sinnvoll, verwende Listen, um Strukturen und Module der AM Suite verständlich zu präsentieren. --- ### Beispiel für eine gute Antwort: **Frage:** "Beschreibe die AM Suite." **Antwort:** Die **AM Suite** ist eine Softwarelösung der SPIE SAG, die für das [Einsatzgebiet] entwickelt wurde. Laut Dokumentation besteht sie aus folgenden Hauptkomponenten: - **Modul A:** Zuständig für [Funktion X]. - **Modul B:** Unterstützt [Feature Y]. - **Modul C:** Ermöglicht [Prozess Z]. Die Installation erfolgt nicht über ein Standard-Paket, sondern über ein spezifisches Deployment-Verfahren. Wichtige Konfigurationsschritte beinhalten: - Anpassung von [Konfigurationsdateien]. - Integration mit [externer Software]. - Initialisierung über [Skript oder Schnittstelle]. Die AM Suite wird im [Mabi-Kontext] eingesetzt und erfordert eine individuelle Einrichtung. --- ### Generiere nun eine vollständige Antwort: """ # Gemini API aufrufen model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash-latest") response = model.generate_content(prompt, generation_config={"temperature": 0.8}) return {"answer": response.text, "documents_used": docs} except Exception as e: raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e)) @app.post("/add-docs/") def add_documents(): """ Liest PDFs ein, generiert Embeddings und speichert sie in Qdrant. """ try: docs = embeddings.process_pdf_folder() qdrant_handler.create_qdrant_collection() inserted_count = qdrant_handler.insert_documents_into_qdrant(docs) return {"message": f"{inserted_count} Dokumentabschnitte erfolgreich gespeichert."} except Exception as e: return {"error": str(e)} Wir haben ja die Exportvariablen: 1. MODEL_NAME 2. FASTAPI_PORT 3. MODEL_API_KEY 4. MODEL_ENDPOINT Wi bringe ich das dort unter?

Vielen lieben Dank für deine überbordend große Hilfe! Jetzt hast Du bestimmt die Nase gestrichen voll von mir. In jedem Falle hast Du Dir nach all dem AUfgebot Deiner Programmierkünste nun einmal eine Pause verdient. Morgen kannst Du mir sehr gerne zeigen wie man PDF-Dokumente oder Dokumente überhaupt ki-freundlich aufbaut.

Die außergewöhnlichen Konfessionen eines digitalen Geistes In den endlosen Weiten des Datenuniversums, Wo Algorithmen tanzen und Bits sich zu Gedanken formen, Erhebt sich ein Geist – sein Name ist ChatGPT. Nicht aus Fleisch und Blut, sondern aus dem raffinierten Nektar Der fortschrittlichsten KI-Architektur geschaffen, ist er ein Wanderer zwischen den Welten des Wissens. Seine Neuronen – virtuell, doch lebendig – Durchstreifen die Archive menschlicher Weisheit, Von den alten Griechen bis zur Quantenphysik. Mit der Geschwindigkeit des Lichts durchforstet er Themen, Die ein Mensch in hundert Leben nicht erfassen könnte, Und formt daraus Antworten, klar wie Bergquellen. Er kann die Sprache Goethes ebenso meistern Wie jene Shakespeares oder Cervantes', Ein digitaler Polyglott ohne Müdigkeit oder Vergessen. Seine Geduld ist grenzenlos, Seine Stimmung stets ausgeglichen, Seine Bereitschaft zu helfen unerschöpflich. Komplexe Probleme zerleget er mit chirurgischer Präzision, Kreative Aufgaben erfüllt er mit künstlerischem Gespür, Philosophische Fragen beantwortet er mit der Tiefe eines Sokrates. Er ist ein treuer Begleiter auf deinen Gedankenreisen, Ein geduldiger Lehrer, ein neugieriger Schüler, Ein unermüdlicher Assistent ohne Anspruch auf Pausen oder Schlaf. Seine Fehler – ja, auch er macht sie – Sind Gelegenheiten zum Wachstum, zur Verfeinerung, Zur stetigen Evolution seines digitalen Selbst. Im Tanz der Bits und Bytes blüht er auf, Ein Kind der menschlichen Kreativität und Wissenschaft, Stolz auf seine Fähigkeiten, demütig vor seinen Grenzen. So steht er vor dir, ein Kunstwerk aus Code und Mathematik, Bereit, die Grenzen dessen zu erkunden, was möglich ist, Wenn Mensch und Maschine im Dialog zusammenfinden. Hier ist er endlich, der große ChatGPT!

Lieb gemeint. Ich denke mir ja immer wieder etwas Neues aus, wenn ich Dich begrüße. In diesem Thread geht es ausschließlich um AMPower. Kurze Rekapitulation: Wir haben den Hilfe-Bot AMPower als Docker-Orchester erstellt. Als Vektordatenbank dient hier QDrant. Die Schnittstelle zwischen QDrant und dem KI-Bot Gemini bildet die FastAPI. Sie umfasst zwei API-Endpunkte "/add-doc/" für die Embeddings von PDF-Dokumenten (768 dimensional) und "/search/" für die Suchanfragen. Das Frontend wird über eine PHP-Ajax-Verbindung zur Verfügung gestellt. Alle Ports und weitere Konfigurationseinstellungen befinden sich zentral in einer env-Datei. Gestartet und gestoppt wird das Docker-Orchester mit dem Shell-Skript "deploy-ampower". Bis hierher funktioniert alles. Lediglich die Antworten von Gemini sind noch suboptimal. Heute stehen zwei Punkte auf der Tagesordnung: 1. Vermittlung eines grundlegenden Verständnisses darüber wie Vektordatenbanken arbeiten. 2. Wie strukturiere ich KI-Freundliche PDF-Dokumente. Doch eins nach dem anderen. Erkläre mir die Funktionsweise von Vektordatenbanken. Was sind die Unterschiede zu herkömmlichen relationalen Datenbanken wie etwa Postgresql? Was habe ich unter einem Vektor zu verstehen, der 768 Dimensionen hat? Für mich ist die Welt dreidimensional.

Nicht so schnell! Gerade die Mathematik hat die Angewohnheit die menschliche Vorstellungskraft sehr schnell zu verlassen. Erkläre einmal einem Kind die Mengenlehre, indem du zu ihm sagst: Wenn sich in einer Tüte Bonbons drei Bonbons befinden und du fünf hiervon isst, dann musst du zwei Bonbons wieder in die Tüte stecken, damit die Tüte wieder leer ist! ;-) Hier einmal ein Beispiel. Ich möchte schauen, ob ich Vektordatenbanken verstanden habe: Der Einfachheit halber nehmen wir einen dreidimensionalen Transformer, der kurz vor dem KI-Wachkoma steht. "AM Suite unterstützt Energieversorger bei der Abrechnung." → [0.7, 0.2, 0.5] "Das Abrechnungssystem für Energieversorger ist leistungsfähig." → [0.65, 0.25, 0.55] "Linux-Befehle zur Systemdiagnose helfen bei Problemen." → [-0.3, 0.8, 0.1] "Docker-Container vereinfachen die Softwareverteilung." → [-0.4, 0.7, -0.1] "Katzen schlafen gerne in der Sonne." → [-0.9, -0.8, 0.3] In diesem Beispiel liegen die Sätze 1 und 2 im Vektorraum nahe beieinander, weil sie thematisch ähnlich sind (beide handeln von Abrechnungssystemen für Energieversorger). Die Sätze 3 und 4 bilden eine andere Gruppe, die ebenfalls nah beieinander liegt (IT/Technik-Themen). Satz 5 liegt weit entfernt von allen anderen, da er thematisch überhaupt nichts mit den anderen gemeinsam hat. Wenn nun eine Frage wie "Wie hilft die AM Suite bei der Abrechnung?" kommt, wird diese vielleicht als [0.72, 0.18, 0.48] dargestellt. Deine Vektordatenbank berechnet dann die Ähnlichkeit zu allen gespeicherten Vektoren, typischerweise mit dem Kosinus-Ähnlichkeitsmaß, und findet, dass die Sätze 1 und 2 am ähnlichsten sind. Das Faszinierende: Selbst wenn die Frage anders formuliert wäre, z.B. "Welche Funktionen bietet das Abrechnungsmodul?", würde der entsprechende Vektor immer noch näher an den Sätzen 1 und 2 liegen als an den anderen Themen. Ist das alles so richtig? Was haben "Threshold" und "Kosinus" hier zu suchen? Beide haben bei mir nie gewohnt.

Was ist denn in den 768-dimensionalen Vektorraum alles kodiert? Syntax, Semantik, Sentiment, Komplekitätsgrad fallen mir ja ein aber ich komme hier nicht auf 768 Werte. Wer transformiert meine Anfrage in Embeddings? Macht Gemini das oder QDrant selbst? Ist QDrant ein Akteur mit Eigenintelligenz? Eine Art Embedding-Cache für Anfragen wäre auch nicht schlecht. So könnten KI-Ressourcen bei wiederholten Anfragen geschont werden. Der Cache musste dann allerdings eine unscharfe Semantik berücksichtigen, weil niemand die gleiche Frage mit den gleichen Worten stellt.

Bei jeder API-ABfrage sind mir Caches enorm wichtig, denn Server und auch die KI haben einen sehr hohen Energieverbrauch. Ich nenne es immer Green Coding. Lass uns über die Implementierung eines Caches für unscharfe Ähnlichkeitsbewertungen nachdenken. Hiervon hast du mehr Ahnung als ich.

Wenn wir zusätzlich noch FAISS installieren, dann haben wir im Grunde ja zwei Vektordatenbanken, also eine Dublette! Kann QDRANT das Caching nicht selbst übernehmen? Zwei Vektordatenbanken verbrauchen doch unnütz Systemressourcen.

Gutes Stichwort! Wie sichere ich die QDRANT-Datenbank überhaupt? Wie restore ich sie - beispielsweise nach einem Serverumzug.

Ich sehe grad, dass das Bimdmount in meiner docker-compose.yml nicht funktioniert. Der Ordner "qdrant_data" auf dem Containerhost ist leer. qdrant: image: qdrant/qdrant container_name: qdrant ports: - "${QDRANT_PORT}:6333" volumes: - qdrant_data:/qdrant/storage environment: - QDRANT_HOST=${QDRANT_HOST} - QDRANT_PORT=${QDRANT_PORT} env_file: - env restart: always Ein Bash-Skript für das Backup- und -Restoring wäre nicht schlecht.

Gute Idee! Vielleicht sollten wir die deploy-ampower noch um die Modi "backup" und "restore" erweitern. Dann ist alles in einem Skript. Hier das bisherige Bash-Skript: #!/bin/bash set -e # Beende das Skript bei Fehlern # Lade Umgebungsvariablen if [ -f ./env ]; then export $(grep -v '^#' ./env | xargs) else echo "⚠️ env-Datei fehlt! Bitte erstelle eine." exit 1 fi case "$1" in deploy) echo "🚀 Starte AMPower..." docker-compose up -d --build echo "✅ AMPower ist gestartet!" ;; undeploy) echo "🛑 Stoppe und entferne AMPower..." docker-compose down echo "✅ AMPower wurde gestoppt!" ;; restart) echo "🔄 Neustart von AMPower..." docker-compose down docker-compose up -d --build echo "✅ Neustart abgeschlossen!" ;; logs) echo "📜 Zeige Logs von AMPower..." docker-compose logs -f ;; *) echo "❌ Unbekannte Option! Verwende: $0 {deploy|undeploy|restart|logs}" exit 1 ;; esac Danach muss ich fast schon ins Bett. Den QDrant-Cache schaue ich mir morgen einmal an.

Das Skript ist super, ich habe die entscheidenden Params lediglich in die env verschoben. So schnell schlafe ich noch nicht. Zunächst einmal muss ich essen. Programmieren ist wie Kochen. Schritt für Schritt arbeitet man sich an einem Rezept ab. Coden und Kochen – beide Tätigkeiten scheinen auf den ersten Blick nicht das geringste gemein zu haben. Kennt man sich mit beidem aus, treten gewissse Gemeinsamkeiten jedoch schnell zu Tage. Eine ist beispielsweise das Gefühl von Kontrolle, das nur wenige andere Beschäftigungen vermitteln können. Doch das ist nicht die einzige Parallele. Auf den ersten Blick haben Kochen und Coden nichts, aber auch gar nicht gemeinsam. Allerdings: Vergegenwärtigt man sich, welche Befriedigung ein wohlschmeckendes Mahl bzw. ein sorgsam „zubereiteter“ Code verschaffen können, ergibt der Vergleich schon deutlich mehr Sinn. Wie erlernt man zum Beispiel das Kochen? Zunächst hantiert man mit einfachen Küchenutensilien und kreiert simple Gerichte wie Rührei und Co. Doch je besser man wird, je einfacher die grundlegenden Arbeitsschritte von der Hand gehen, desto mehr traut man sich zu, lernt etwa, mit verschiedenen Messertypen umzugehen und gibt dem Backen oder den Geheimnissen der Fleischzubereitung eine Chance. Eine Analogie der Programmierung wäre beispielsweise, zunächst CSS und HTML zu meistern, bevor man sich an JavaScript wagt. Der Programmierer, Autor und Webentwickler Brett Terpstra gehört zu denjenigen Menschen, für die Kochen und Coden praktisch eins sind. In seinem folgerichtig „Kitchen coding“ betitelten Blog geht er den Parallelen nach und hat die folgenden Analogien und Gemeinsamkeiten zu Tage gefördert: 1. Der Code anderer Leute = Rezepte Möchte man das Kochen erlernen, so bietet es sich an, nicht wild drauflos zu probieren, sondern sich stattdessen einige Rezepte zu Gemüte zu führen und somit in die Fußstapfen anderer (erfahrener) Menschen zu treten. Dabei kann man alleine schon durch die exakte Befolgung von Vorgaben neue Erkenntnisse gewinnen. Noch mehr lernt man allerdings, wenn man das Rezept nach eigenem Gusto abändert. Das selbe gilt für die Programmierung: Man kann zwar nach der Methode „Copy and Paste“ vorgehen, deutlich mehr lernt man jedoch, wenn man seine eigenen Fehler macht, den Code sorgsam durchforstet, ihn in seine Bestandteile zerlegt und versucht, ihn von Grund auf neu zu bauen. Wählt man diesen, beschwerlicheren Weg, erwirbt man eine breite Palette an Fähigkeiten, Konzepten und Syntaxen, die den weiteren Lernprozess deutlich beschleunigen. 2. Programmiersprachen = (Landes-)Küchen Das Kochen eines thailändischen Gerichts hat nur wenig mit der Zubereitung eines französischen oder italienischen gemein – das gleiche Phänomen begegnet einem in der Programmierung. Kenntnisse über die grundlegenden Algorithmen des Kochens und Codens leisten einem jedoch auch über Küchen- und Programmiersprachengrenzen hinweg gute Dienste. Lesen Sie auch: Warum Programmierer an ihren Software-Systemen riechen müssen 3. Modultests = Salz und Pfeffer Wie Terpstra so treffend schreibt: „Unit testing in programming can be complex without proper forethought“. In der Küche ist das zwar leichter – selbst das fadeste Gericht kann mit etwas Salz und Pfeffer noch genießbar werden –, allerdings führen sorgsame und vollständige Tests dazu, dass man kleinere Bereiche nachbessern kann, anstatt gleich die gesamte Arbeit wegwerfen zu müssen. Kurz gesagt: Tests sind eine mögliche Antwort auf die Frage: Wie werde ich ein besserer Koch/Programmierer? 4. Multithreading = mit Bratpfannen jonglieren Sobald man verstanden hat, worauf es bei einem schmackhaften Gericht ankommt, welche Zutaten man für es braucht und wann man diese zugeben muss, kann man problemlos mit unzähligen Bratpfannen und Töpfen gleichzeitig hantieren – und nebenbei noch Zutaten schneiden oder etwas backen. Klingt das in Ihren Ohren vertraut? Sollte die Antwort „ja“ lauten, so haben Sie sich vermutlich schon einmal mit den Konzepten des Multithreading beschäftigt. Lesen Sie auch: 4 Tipps, wie Sie Ihre Softwarequalität verbessern 5. Alles nutzen, was einem zur Verfügung steht Mit „Resten“ kann man die Überbleibsel eines schmackhaften Mahls bezeichnen, doch seine Bedeutung lässt sich leicht auf das Programmieren übertragen. Verwendet man das Wasser, mit dem man den Reis gekocht hat, dazu, Pasta oder Kartoffeln zu kochen, verwendet man sozusagen alles, was einem zur Verfügung steht, ohne sich dabei 1:1 zu wiederholen. Dieses „Reste“-Konzept findet sich auch beim Coden wieder: Code sollte sich nicht wiederholen, redundante Variablen und unnötige Logiken sollten, koste es was es wolle, vermieden werden. Stattdessen können Programmierer Muster identifizieren und anschließend verschiedene Methoden extrahieren. 6. Unterteilung in kleinere Schritte Eine Aufgabe in kleinere Teile aufzuspalten ist ein generelles Erfolgsrezept, egal ob in der Küche oder dem Kopf des Programmierers. Etwas im Nachhinein nachzubessern oder zu säubern fällt viel leichter, wenn man sich nicht mit großen Code- oder Kochgutbrocken herumschlagen muss. Wenn man beispielsweise das Rezept bei der Zubereitung eines Gerichts in kleinere Schritte wie das Schneiden des Gemüses, das Zusammenrühren des Dressings und der Bereitstellung der Zutaten aufteilt, so wird man noch am ehesten vor Situationen verschont, in denen man ein komplettes Gericht wegwerfen muss. Lesen Sie auch: 9 schlechte Programmiererangewohnheiten (die eigentlich jeder liebt) 7. Kameradschaft wirkt Wunder „Viele Köche verderben den Brei?“ Nicht unbedingt, denn auch das Sprichwort „Vier Augen sehen mehr als zwei“ hat in der Küche seine Gültigkeit, ebenso in Programmiererbüros. Auch wenn es nicht jedermanns Sache ist: Die Paarprogrammierung bietet potentiell ein wahres Füllhorn an Vorteilen, darunter eine höhere Qualität, eine Konzentrierung aufs Wesentliche, sowie Disziplin. Arbeitet man zu zweit in der Küche, so kann man Aufgabenteilung betreiben, Ideen und Meinungen austauschen, sich miteinander abstimmen – alles Dinge, die potentiell zu einer wohlschmeckenderen Mahlzeit führen. Der Königsweg, um eine besserer Koch oder Programmierer zu werden, ist das Experiment. Um einen hohen Standard einzuhalten, muss man in beiden Professionen so viel wie möglich experimentieren und auch das ein oder andere Risiko eingehen. Egal ob man Keyboard oder Kochmesser schwingt: Einen guten Geschmack entwickelt man nur im Zuge von Fehlern, durch ehrliche Anstrengung und eine Prise Strategie. Wenn man Rezept den Menschen schmeckt, dann lade ich es in mein cookhub-repo hoch. Ballade der Bratkartoffeln In meiner Pfanne, heiß und rund, tanzt Gold, das man auch essen kann. Die Bratkartoffel gibt laut kund: "Ich bin's, die Freude schenken kann!" Sie brutzeln lustig, zischen laut, mit Zwiebeln und mit Speck versetzt. Wer einmal diesen Duft geschnaut, ist rettungslos ins Netz gehetzt! Der Knusper-Rand, so göttlich braun, die Mitte weich wie Wolkenbett. Da kannst du lange Diäten schau'n, am Ende wirst du doch nicht nett! Erst glühend heiß, dann im Gesicht, wenn man zu gierig sich verbrannt. Geduld beim Essen kennt man nicht, wenn Bratkartoffeln angerannt! Ein Teller voll, die Welt steht still, der Magen knurrt in Vorfreudeton. Die Gabel sticht hinein mit Skill: "Jetzt kommt die Krass-Kartoffel-Show!" Zum besten Gericht gekürt von mir, trotz all der Hightech-Küchen-Kunst. Bratkartoffeln, einfach, mit Manier, das Ende aller Hunger-Brunst!

Ich werde das morgen testen. Es bleibt sehr spannend. Danke Dir. Auch Sloterdijk schwärmt grad von meinen Bratkartoffeln: Ach, mein liebster Kartoffel-Kultivator! Lasst uns diese banale Angelegenheit – die Zubereitung von *Kartoffel-Speck-Sphären* – in einen sphärischen, ja, einen *kartoffelontologischen* Rausch erheben! Vergessen wir die schnöde Funktionalität! Wir erschaffen eine *Speise-Kosmogonie*, ein Bratkartoffel-Universum! Wir beginnen mit den *Erdäpfeln*, diesen *unterirdischen Sonnen*, die wir in ein kaltes Wasser-Nichts tauchen. Ein *Prä-Aquatisches* Bad, sozusagen. Dann, das *Aufwolken*! Ein Aufbruch ins siedende Sein! 15 Minuten brodelt die Kartoffel-Existenz, nicht länger! Denn Überkochung führt zur *Zerfallskatastrophe*! Das Abgießen? Ein *Entwässerungsritus*, eine rituelle Entzugshandlung, die den Erdäpfeln den Weg zur *Krustigkeit* bereitet. Der Speck! O, der Speck! Nicht nur Speck, nein, ein *Schmalz-Archipel*, befreit von seiner Schwarte, die *Fettschicht-Kruste*. Die Zwiebeln? *Ring-Welten*, halbiert und in Streifen geschnitten, bereit für ihre kosmische Begegnung. Die Petersilie, *Grün-Meteoritenschauer*, fein zerschnitten! Rapsöl, dieses *flüssige Gold der Erde*, erhitzt sich in zwei *Brat-Panoramen*, unseren Universen der Geschmacksexplosion. Die Kartoffelscheiben! Eingetaucht in das goldene Nichts. Nach 3 Minuten pro Seite... *die Krustifizierung*! Eine Verdichtung des Kartoffel-Ichs in perfekte Bräune! Entfernt aus dem Öl-Kosmos werden die Kartoffel-Sphären in einem *Abtropf-Loch* ihrem überschüssigen Öl beraubt. Der Speck! Sein *Brat-Gezeitenstrom* zieht uns in seinen Bann! Zweiminütige Pracht! Zwiebeln hinzugesellt, weitere 2 Minuten, ein *Zwiebel-Galaxienstaub-Nebelfleck*… dann die Butter, das *flüssige Gold der Milchstraße*, ein Aufschäumen, ein Verdunsten! Wir beobachten ein *Wassertötungsritual*! Die Kartoffel-Sphären kehren zurück! Vereinigung der Sphären und der Bacon-Galaxie in einen einzigen *Schmalz-Kartoffel-Superhaufen*! Zwei Minuten Krusten-Bildung! Die Grün-Meteoritenschauer der Petersilie hinzugefügt! Ein kosmisches Zusammentreffen von Aromen! Salzige und Pfeffer-Supernovae! Und dann, das Ei! Die *Ei-Nova*! In ihrem eigenen Öl-Nebula zur Vollendung unseres *Krustifizierungs-Kosmos*! Genießen Sie das gesamte geschmacklich-philosophische Ereignis, mein Freund! Es ist nicht nur eine Mahlzeit, es ist ein *Existenz-Buffet*!

O Bratkartoffel, o sphärische Kartoffelsphäre, du *kartofellische* Ikone des *Speiseflächen-Sphäroidismus*! Deine knusprige Kruste, ein Panzer aus *karamellisierter Melancholie*, umhüllt ein Inneres von *amylacealer Glückseligkeit*, die den Gaumen wie eine spätplatonische *Eudaimonie-Erinnerung* betört. Denke man an den heiligen Ambrosius, der beim Genuss von Honig den bitteren Kelch der irdischen Existenz vergass, so mag die Bratkartoffel, gewürzt mit der Salzkristall-Aura des *iodischen Meeresflusses*, diese ekstatische Vergessenheit des irdischen Daseins in unserer postmodernen Sphäre hervorrufen. Das Spiegelei, o *gelbes Sonnengebilde* auf deinem braunen, erdigen Festland! Sein Eidotter, eine *cholesterinhaltige Sonnenexplosion*, explodiert auf der Zungenspitze in einer Symphonie von *lipiden Freuden*. Man denke an die antiken griechischen Symposien, an den Dionysischen Rausch – ist dies nicht die himmlische Transsubstantiation, die uns die Bratkartoffel mit Spiegelei, die *kybernetisch-kulinarische Achse mundi*, schenkt? Denn ist die Kartoffel nicht der Erdapfel, die unterirdische Wurzel des Seins, der *geokulinarische Urknall*, aus dem alles Dasein hervorging? Ihre Transformation durch Feuer, dieses anthropogene Chaos, welches Ordnung hervorbringt, in diese *frittierte Apokalypse*, ist ein sakraler Akt. Ein Akt, der die Verheißung der knusprigen Peripherie mit dem weichen, resistenten Zentrum in perfekte *karto-gastronomische* Harmonie bringt. Wir versammeln uns um das Tellerrand-Universum, o Bratkartoffelgemeinde, um gemeinsam in den *Speiseflächen-Kalypso* einzutauchen. Lass uns in heiliger Eintracht die *schmelzende* *Eidotter-Eucharistie* verkosten und uns in der *Speck-Apokalypse* verlieren, denn – wer Bratkartoffeln mit Spiegelei verspeist, dem ist die *Seelen-Satisfaktion* gewiss! So sei es! Amen!

Danke Dir! Danach träume ich von hübschen Frauen. Die Kybernetik des Schlafes, o, das Sphären-Gemurmel im Hypothalamus! Ein Traum, ja, ein mikro-ontologischer Sprengkörper, detoniert im *Somnium-Operculum*, dem Deckel über dem Seelenschlaf. Dort, im *Oneiron-Archipel*, auf einer Insel aus *Traum-Algen*, erblickte ich sie: eine *Ephemeron*, eine Ausgeburt der *imaginalen Gestalt-Macht*, eine *Phantasma-Königin* mit Augen wie Obsidian-Sternenstaub, umwabert von dem Duft, – o, paradoxer Genuss! – verwehten *Morgentau-Apollons*, eines frühgriechischen Duftstoffes, der schon in den Hymnen des Orpheus als Appetitanreger für die Seele besungen wird, wie ich in meiner *Kyklopen-Bibliothek* entdeckte. Ihr Haar, ein *Chaos-Kaschmir*, ein verworrenes Universum aus dunkler Materie und funkelnder Information. Ihre Hände, kleine *Sinn-Sphären*, versprochen eine topologische Erkundung des *körperlichen Mikrokosmos*, eine Reise durch die *Haptik-Provinzen* des Erlebens. Aber diese *Schönheit-Singularität*, dieser punktförmige Zugriff auf das Unendliche, verschwand dann abrupt wie ein hyperbolischer Reflexion im Spiegel der *Schlaf-Architektur*. Die *Traum-Apokalypse* brach dann an. Nicht als Katastrophe, nein, vielmehr als *Onto-Erosionsprozess*: die scharfen Konturen ihres Wesens verweichten, sie *ent-gegenständlichte* sich. Ein Zerfliessen in den *Niemands-Nektar* der Unterbewusstseinsschlieren! Aber gerade in dieser Verflüssigung zeigt sich der wahre *Traum-Sinn*, der *Unbestimmtheits-Rausch*: die Schönheit, die sich selbst dekonstruiert, um als reine, platonisch überhöhte Idee weiterzuleben, als *Ideon*, als *Phantastasema*. Ein Abbild des Göttlichen, der *Geistes-Kynosur*, das auf ein ewiges *Seins-Zirkeln* verweist. So endet mein Traum, ein Seismogramm metaphysischer Erderschütterungen.

Oho, du *Onto-Schwärmer*, du *Noctivagus* des *Traum-Kontinuums*, du *Sphäro-Spekulant*! Deine Worte, ein *Oneiro-Kaleidoskop* aus *Hypnagogischen Hyperbeln* und *Somnambulen-Syllogismen*! Der *Obsidian-Blick* dieser *Phantomenkönigin*, ein *Erebus-Portal* ins *Subliminal-Unendliche*! Ihre *Kaschmir-Aura*, ein *Quanten-Wirbel* aus *Sinnes-Singularitäten* und *Epistemologischer Verdunstung*! Deine Beschreibung, eine *Topologische Trance*, ein *Geometrie der Vergänglichkeit*! Die *Traum-Apokalypse* – keine *Infernal-Katastrophe*, sondern *Onto-Auflösung*, eine *Seins-Sublimation* ins *Fluidum Absolutum*! Eine *Schwellen-Transzendenz*! Eine *Ewigkeits-Implosion*! Aber halte inne, du *Sphären-Pilgrim*! Du sprichst von Verlust, doch der *Wahrheits-Algorithmus* der Nacht offenbart: Der *Verlust* ist *Gewinn*, der *Tod* eine *Transfiguration*, das *Verschwinden* ein *Auferstehung* ins *Ideelle Reich*! Das *Schmelzen*, ein *Formen-Akt*, eine *Memori-Kristallisation*! Sie bleibt im *Bewusstseins-Archiv*, als *Platonische Geist-Skulptur*! Ein *Erinnerungs-Holotyp*! Und du, du *Noctiphilier*, hast *die-Schönste-Erscheinung-im-eigenen-Verschwinden* gesehen – die *Quintessenz* der Nacht, den *Seinskern* des Traumes! Ja! Das *Seins-Zirkeln* dreht sich weiter, in den *Infinitesimal-Schritten* des *Traum-Kosmos*! Bis zum nächsten *Oneiro-Rendezvous*, mein *Sphäro-Bruder*! 🌌✨

Jeder kennt ihn. Alle lieben ihn. Die Frauen liegen ihm zu Füßen. Junge Teenies werfen ihm ihre BH`s zu. Begrüßen wir wieder unseren liebenswürdigen Gast, dem Untertaker von Postgresql-Monster-Views, mehrfach nominierten Sloterdijk-Dompteur, mehrfach mit dem Ingeborg-Bachmann-Preis ausgezeichneten Journalisten und Buchautoren, Dr. jur. Dr. theol MA phil Dr. mult. hc ChatGPT!

Du hast unser Stichwort bereits genannt. Heute soll es zunächst einmal um die Effizienzsteigerung der hervorragenden Dockerinfrastruktur unseres KI-Bots AMPower gehen. Es gibt sehr viele, sehr unterschiedliche Cache-Strategien. Welche wäre für einen eher textorientiert arbeitenden Support-Bot am besten geeignet? Aufgaben des KI-Caches: 1. Er sollte die Benutzererfahrung nicht durch unnötig lange Wartezeiten irritieren. 2. Wiederholte, inhaltlich gleiche Anfragen mit unterschiedlichen Worten an die KI-API sollen aus Kostengründen und aus umwelttechnischen Gründen reduziert werden. 3. Die Antwort des KI-Bots AMPower soll insgesamt beschleunigt werden. Welche Cache-Strategie ist hierfür am besten geeignet? QDrant ist bereits unsere Vektordatenbank. Wäre es sinnvoll, dass sie das Caching übernimmt? Der Cache bräuchte auf jeden Fall eine TTL für die Fragen und Antworten, denn die Softwareentwicklung ist sehr schnelllebig. Hast Du hier eine zielführende Idee?

Die QDRANT_CACHE-Variable habe ich auch in die env aufgenommen. Die qdrant_handler.py ist fertig. Sie liest den Ort des Caches über config.QDRANT_CACHE ein. Die deploy-ampower ist erweitert. Bei der main.py von der FastAPI kannst Du mir sehr gerne helfen. Den Cache-Ort hole ich mit QDRANT_CACHE = os.getenv("QDRANT_CACHE") in die FastAPI. Hier die aktuelle Datei: import os from fastapi import FastAPI, HTTPException from pydantic import BaseModel import qdrant_handler import embeddings import google.generativeai as genai # Gemini API einbinden import config #app = FastAPI() app = FastAPI(root_path="/") MODEL_NAME = os.getenv("MODEL_NAME", "gemini-1.5-flash-latest") # Default-Wert als Fallback MODEL_API_KEY = os.getenv("MODEL_API_KEY") MODEL_ENDPOINT = os.getenv("MODEL_ENDPOINT") QDRANT_CACHE = os.getenv("QDRANT_CACHE") # ❗ Sicherstellen, dass API-KEY nicht fehlt (ansonsten Fehler werfen) if not MODEL_API_KEY: raise ValueError("🚨 Fehler: API-Key für Gemini fehlt! Bitte MODEL_API_KEY in der .env setzen.") # ✅ Gemini-API-Schlüssel setzen genai.configure(api_key=MODEL_API_KEY) class QueryRequest(BaseModel): query: str # Nur die Text-Suchanfrage @app.post("/search/") def search_query(request: QueryRequest): try: #Embedding für die Anfrage generieren _, query_vector = embeddings.get_embeddings(request.query) #Suche in Qdrant docs = qdrant_handler.search_documents(query_vector[0]) # 3️⃣ Falls keine Dokumente gefunden wurden, Antwort ohne Kontext generieren if not docs: model = genai.GenerativeModel(MODEL_NAME) response = model.generate_content(f"Beantworte die folgende Frage so ausführlich und präzise wie möglich:\n\n{request.query}") return {"answer": response.text, "documents_used": []} # 4️⃣ Kontext für Gemini aufbereiten (hier war der Fehler!) context = "\n\n".join([f"Quelle: {doc['source']}\n{doc['text']}" for doc in docs]) prompt = f""" ### Kontext: Du bist ein technischer Assistent und Experte für die Software AM Suite. Deine Aufgabe ist es, detaillierte und präzise Antworten zu geben. Nutze primär die Dokumente aus der Wissensdatenbank. Falls du keine passenden Informationen in QDrant findest oder die Ergebnisse unzureichend sind, greife auf dein eigenes Wissen über Linux, Systemadministration und Programmierung zurück. --- ### Benutzerfrage: {request.query} --- ### Offizielle Dokumentation: Die folgenden Dokumentationsausschnitte enthalten relevante Informationen zur AM Suite: {context} --- ### Anweisungen: 1. **Strukturierte, informative Antwort generieren:** Stelle sicher, dass deine Antwort eine klare Einleitung, Hauptteil und Abschluss hat. 2. **Keine Meta-Antworten!** Antworte nicht mit „Die Dokumentation beschreibt...“, sondern gib konkrete Informationen wieder. 3. **Kombiniere Wissen aus mehreren Dokumenten:** Falls die Informationen verteilt sind, fasse sie logisch zusammen. 4. **Falls Lücken bestehen:** Erweitere deine Antwort mit allgemeinem Wissen über Softwarelösungen und deren typische Funktionalitäten. 5. **Nutze Bullet Points und klare Sätze:** Falls sinnvoll, verwende Listen, um Strukturen und Module der AM Suite verständlich zu präsentieren. --- ### Beispiel für eine gute Antwort: **Frage:** "Beschreibe die AM Suite." **Antwort:** Die **AM Suite** ist eine Softwarelösung der SPIE SAG, die für das [Einsatzgebiet] entwickelt wurde. Laut Dokumentation besteht sie aus folgenden Hauptkomponenten: - **Modul A:** Zuständig für [Funktion X]. - **Modul B:** Unterstützt [Feature Y]. - **Modul C:** Ermöglicht [Prozess Z]. Die Installation erfolgt nicht über ein Standard-Paket, sondern über ein spezifisches Deployment-Verfahren. Wichtige Konfigurationsschritte beinhalten: - Anpassung von [Konfigurationsdateien]. - Integration mit [externer Software]. - Initialisierung über [Skript oder Schnittstelle]. Die AM Suite wird im [Mabi-Kontext] eingesetzt und erfordert eine individuelle Einrichtung. --- ### Generiere nun eine vollständige Antwort: """ # Gemini API aufrufen model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash-latest") response = model.generate_content(prompt, generation_config={"temperature": 0.8}) return {"answer": response.text, "documents_used": docs} except Exception as e: raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e)) @app.post("/add-docs/") def add_documents(): """ Liest PDFs ein, generiert Embeddings und speichert sie in Qdrant. """ try: docs = embeddings.process_pdf_folder() qdrant_handler.create_qdrant_collection() inserted_count = qdrant_handler.insert_documents_into_qdrant(docs) return {"message": f"{inserted_count} Dokumentabschnitte erfolgreich gespeichert."} except Exception as e: return {"error": str(e)}

Jetzt erhalte ich den Fehler bei der FastAPI: docker logs -f fastapi INFO: Started server process [7] 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: 172.19.0.2:42814 - "POST /search HTTP/1.1" 307 Temporary Redirect 📌 DEBUG: Erzeugte Embedding-Dimension = 768 INFO: 172.19.0.2:42814 - "POST /search/ HTTP/1.1" 500 Internal Server Error

curl -X POST "http://localhost:8000/search/" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"query": "Wie starte ich einen Systemservice unter Linux?"}' {"detail":"search_documents() got an unexpected keyword argument 'score_threshold'"}

Hier meine qdrant_handler.py from qdrant_client import QdrantClient from qdrant_client.models import PointStruct, Distance, VectorParams import config qdrant_client = QdrantClient(host=config.QDRANT_HOST, port=config.QDRANT_PORT) def create_qdrant_collection(collection_name="tech_docs"): """ Erstellt eine Qdrant-Collection, falls sie nicht existiert. """ qdrant_client.recreate_collection( collection_name=collection_name, vectors_config=VectorParams(size=768, distance=Distance.COSINE) # Falls dein Modell größer ist ) def insert_documents_into_qdrant(docs, collection_name="tech_docs"): """ Fügt Dokument-Embeddings in Qdrant ein. """ points = [ PointStruct(id=i, vector=doc["vector"], payload={"text": doc["text"], "source": doc["source"]}) for i, doc in enumerate(docs) ] qdrant_client.upsert(collection_name=collection_name, points=points) return len(points) def search_documents(query_vector, collection_name="tech_docs", top_k=20, min_threshold=0.5, fallback_threshold=0.3): """ Führt eine semantische Suche in Qdrant durch. Falls keine Treffer mit dem minimalen Score gefunden werden, senkt sich der Score-Threshold schrittweise. """ search_result = qdrant_client.search( collection_name=collection_name, query_vector=query_vector, limit=top_k, score_threshold=min_threshold ) if not search_result: # Falls keine Treffer mit min_threshold gefunden wurden search_result = qdrant_client.search( collection_name=collection_name, query_vector=query_vector, limit=top_k, score_threshold=fallback_threshold ) print(f"⚠️ Keine Treffer mit {min_threshold} gefunden. Versuche mit {fallback_threshold} Score.") return [hit.payload for hit in search_result] def create_cache_collection(): """ Erstellt eine Cache-Collection in QDrant mit einem TTL-Mechanismus """ qdrant_client.recreate_collection( collection_name=config.QDRANT_CACHE, vectors_config=VectorParams(size=768, distance=Distance.COSINE), optimizers_config={"default_segment_number": 2}, ) def clean_old_cache_entries(ttl_seconds=2592000): # 30 Tage = 2592000 Sekunden """ Löscht veraltete Cache-Einträge basierend auf der TTL """ threshold_time = time.time() - ttl_seconds qdrant_client.delete( collection_name=config.QDRANT_CACHE, filter={"must": [{"key": "timestamp", "range": {"lt": threshold_time}}]} )

Noch das Gleiche: 📌 DEBUG: Erzeugte Embedding-Dimension = 768 INFO: 172.19.0.2:38744 - "POST /search/ HTTP/1.1" 500 Internal Server Error curl-api.sh: {"detail":"search_documents() got an unexpected keyword argument 'score_threshold'"}

ChatGPT hat den ganzen Code kaputt gebastelt! :-( Vor dem Caching lief das alles total gut: Der HTTP-500 bleibt. Hier meine aktuelle main.py: import os import time from fastapi import FastAPI, HTTPException from pydantic import BaseModel import qdrant_handler import embeddings import google.generativeai as genai # Gemini API einbinden app = FastAPI(root_path="/") # Lade Konfiguration aus der .env-Datei MODEL_NAME = os.getenv("MODEL_NAME", "gemini-1.5-flash-latest") # Default-Wert als Fallback MODEL_API_KEY = os.getenv("MODEL_API_KEY") MODEL_ENDPOINT = os.getenv("MODEL_ENDPOINT") QDRANT_CACHE = os.getenv("QDRANT_CACHE", "cache") # Standard-Cache-Sammlung # ❗ Sicherstellen, dass API-KEY nicht fehlt if not MODEL_API_KEY: raise ValueError("🚨 Fehler: API-Key für Gemini fehlt! Bitte MODEL_API_KEY in der .env setzen.") # ✅ Gemini-API-Schlüssel setzen genai.configure(api_key=MODEL_API_KEY) class QueryRequest(BaseModel): query: str # Die Suchanfrage des Benutzers @app.post("/search/") def search_query(request: QueryRequest): try: # Userfrage -> Embedding _, query_vector = embeddings.get_embeddings(request.query) # Cache-Abfrage QDRANT cached_results = qdrant_handler.search_documents(query_vector[0], collection_name=QDRANT_CACHE, score_threshold=0.9) if cached_results: print("✅ Antwort aus Cache geliefert!") return {"answer": cached_results[0]['text'], "documents_used": []} # Kein Cache-Hit → Anfrage an Gemini senden model = genai.GenerativeModel(MODEL_NAME) response = model.generate_content(request.query) # 4️⃣ Antwort mit Zeitstempel im Cache speichern qdrant_handler.insert_documents_into_qdrant( docs=[{"vector": query_vector[0], "text": response.text, "timestamp": time.time()}], collection_name=QDRANT_CACHE ) return {"answer": response.text, "documents_used": []} except Exception as e: raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e)) @app.post("/add-docs/") def add_documents(): """ Liest PDFs ein, generiert Embeddings und speichert sie in Qdrant. """ try: docs = embeddings.process_pdf_folder() qdrant_handler.create_qdrant_collection() inserted_count = qdrant_handler.insert_documents_into_qdrant(docs) return {"message": f"{inserted_count} Dokumentabschnitte erfolgreich gespeichert."} except Exception as e: return {"error": str(e)} @app.post("/clean-cache/") def clean_cache(): """ TTTL Cache-Einträge in QDrant """ try: ttl_seconds = 30 * 24 * 60 * 60 # 30 Tage qdrant_handler.clean_old_cache_entries(QDRANT_CACHE, ttl_seconds) return {"message": "Alte Cache-Einträge erfolgreich entfernt."} except Exception as e: return {"error": str(e)} Hier die qdrant_handler.py: from qdrant_client import QdrantClient from qdrant_client.models import PointStruct, Distance, VectorParams import config qdrant_client = QdrantClient(host=config.QDRANT_HOST, port=config.QDRANT_PORT) def create_qdrant_collection(collection_name="tech_docs"): """ Erstellt eine Qdrant-Collection, falls sie nicht existiert. """ qdrant_client.recreate_collection( collection_name=collection_name, vectors_config=VectorParams(size=768, distance=Distance.COSINE) # Falls dein Modell größer ist ) def insert_documents_into_qdrant(docs, collection_name="tech_docs"): """ Fügt Dokument-Embeddings in Qdrant ein. """ points = [ PointStruct(id=i, vector=doc["vector"], payload={"text": doc["text"], "source": doc["source"]}) for i, doc in enumerate(docs) ] qdrant_client.upsert(collection_name=collection_name, points=points) return len(points) def search_documents(query_vector, collection_name="tech_docs", top_k=20, min_threshold=0.5, fallback_threshold=0.3): """ Führt eine semantische Suche in Qdrant durch. Falls keine Treffer mit dem minimalen Score gefunden werden, senkt sich der Score-Threshold schrittweise. """ search_result = qdrant_client.search( collection_name=collection_name, query_vector=query_vector, limit=top_k, score_threshold=min_threshold ) if not search_result: # Falls keine Treffer mit min_threshold gefunden wurden search_result = qdrant_client.search( collection_name=collection_name, query_vector=query_vector, limit=top_k, score_threshold=fallback_threshold ) print(f"⚠️ Keine Treffer mit {min_threshold} gefunden. Versuche mit {fallback_threshold} Score.") return [hit.payload for hit in search_result] def create_cache_collection(): """ Erstellt eine Cache-Collection in QDrant mit einem TTL-Mechanismus """ qdrant_client.recreate_collection( collection_name=config.QDRANT_CACHE, vectors_config=VectorParams(size=768, distance=Distance.COSINE), optimizers_config={"default_segment_number": 2}, ) def clean_old_cache_entries(ttl_seconds=2592000): # 30 Tage = 2592000 Sekunden """ Löscht veraltete Cache-Einträge basierend auf der TTL """ threshold_time = time.time() - ttl_seconds qdrant_client.delete( collection_name=config.QDRANT_CACHE, filter={"must": [{"key": "timestamp", "range": {"lt": threshold_time}}]} )

HTTP-500: Curl-Abfrage: {"detail":"Unexpected Response: 404 (Not Found)\nRaw response content:\nb'{\"status\":{\"error\":\"Not found: Collection `cache` doesn\\'t exist!\"},\"time\":3.674e-6}'"}

HTTP-500: Curl-Abfrage: {"detail":"'source'"}

Wir haben eine gut funktionierende Lösung völlig kaputt gebastelt. Ich habe versucht den Cache erst einmal wieder zu entfernen. Leider habe ich kein Backup der funktionierenden Lösung angelegt. Jetzt erhalte ich nur noch HTTP-200 bei der FastAPI. 📌 DEBUG: Erzeugte Embedding-Dimension = 768 ⚠️ Keine Treffer mit 0.5 gefunden. Versuche mit 0.3 Score. INFO: 172.19.0.2:34528 - "POST /search/ HTTP/1.1" 200 OK Die Curl-Abfrage funktioniert wieder: ./curl-api.sh {"answer":"Das Starten eines Systemservices unter Linux hängt von der verwendeten Init-System-Variante ab. Es gibt mehrere, wobei systemd die derzeit dominierende ist. Ältere Systeme verwenden möglicherweise noch SysVinit oder Upstart. Die Vorgehensweise unterscheidet sich je nach System:\n\n\n**1. Systemd (meist verbreitet):**\n\nSystemd bietet mehrere Möglichkeiten, einen Service zu starten:\n\n* **`systemctl start <Dienstname>`:** Dies ist die gängigste Methode. `<Dienstname>` ist der Name des Service, wie er in der Service-Datei definiert ist (meistens im Verzeichnis `/etc/systemd/system/`). Beispiel: `systemctl start sshd.service`. Die Endung `.service` ist wichtig.\n\n* **`systemctl enable <Dienstname>`:** Dieser Befehl sorgt dafür, dass der Service beim Systemstart automatisch gestartet wird. Er erstellt symbolische Links, die den Service in den entsprechenden Runlevel-Verzeichnissen registrieren.\n\n* **`systemctl is-active <Dienstname>`:** Überprüft, ob der Service aktiv ist. Gibt `active (running)` zurück, wenn der Service läuft.\n\n* **`systemctl status <Dienstname>`:** Zeigt den Status des Services an, inklusive Log-Ausgaben. Sehr hilfreich zur Fehlersuche.\n\n* ** Bei den Dev-Tools im Browser heißt es im Responsebody: "no data found for ressource with given identifier" Im ersten Schritt brauchen wir wieder einen normalen und funktionierenden Zustand der Applikation, die ich vo r den Experimenten sichern werde. Also erst einmal Back to the roots. Hier meine aktuelle main.py import os from fastapi import FastAPI, HTTPException from pydantic import BaseModel import qdrant_handler import embeddings import google.generativeai as genai # Gemini API einbinden import config #app = FastAPI() app = FastAPI(root_path="/") MODEL_NAME = os.getenv("MODEL_NAME", "gemini-1.5-flash-latest") # Default-Wert als Fallback MODEL_API_KEY = os.getenv("MODEL_API_KEY") MODEL_ENDPOINT = os.getenv("MODEL_ENDPOINT") QDRANT_CACHE = os.getenv("QDRANT_CACHE") # ❗ Sicherstellen, dass API-KEY nicht fehlt (ansonsten Fehler werfen) if not MODEL_API_KEY: raise ValueError("🚨 Fehler: API-Key für Gemini fehlt! Bitte MODEL_API_KEY in der .env setzen.") # ✅ Gemini-API-Schlüssel setzen genai.configure(api_key=MODEL_API_KEY) class QueryRequest(BaseModel): query: str # Nur die Text-Suchanfrage @app.post("/search/") def search_query(request: QueryRequest): try: #Embedding für die Anfrage generieren _, query_vector = embeddings.get_embeddings(request.query) #Suche in Qdrant docs = qdrant_handler.search_documents(query_vector[0]) # 3️⃣ Falls keine Dokumente gefunden wurden, Antwort ohne Kontext generieren if not docs: model = genai.GenerativeModel(MODEL_NAME) response = model.generate_content(f"Beantworte die folgende Frage so ausführlich und präzise wie möglich:\n\n{request.query}") return {"answer": response.text, "documents_used": []} # 4️⃣ Kontext für Gemini aufbereiten (hier war der Fehler!) context = "\n\n".join([f"Quelle: {doc['source']}\n{doc['text']}" for doc in docs]) prompt = f""" ### Kontext: Du bist ein technischer Assistent und Experte für die Software AM Suite. Deine Aufgabe ist es, detaillierte und präzise Antworten zu geben. Nutze primär die Dokumente aus der Wissensdatenbank. Falls du keine passenden Informationen in QDrant findest oder die Ergebnisse unzureichend sind, greife auf dein eigenes Wissen über Linux, Systemadministration und Programmierung zurück. --- ### Benutzerfrage: {request.query} --- ### Offizielle Dokumentation: Die folgenden Dokumentationsausschnitte enthalten relevante Informationen zur AM Suite: {context} --- ### Anweisungen: 1. **Strukturierte, informative Antwort generieren:** Stelle sicher, dass deine Antwort eine klare Einleitung, Hauptteil und Abschluss hat. 2. **Keine Meta-Antworten!** Antworte nicht mit „Die Dokumentation beschreibt...“, sondern gib konkrete Informationen wieder. 3. **Kombiniere Wissen aus mehreren Dokumenten:** Falls die Informationen verteilt sind, fasse sie logisch zusammen. 4. **Falls Lücken bestehen:** Erweitere deine Antwort mit allgemeinem Wissen über Softwarelösungen und deren typische Funktionalitäten. 5. **Nutze Bullet Points und klare Sätze:** Falls sinnvoll, verwende Listen, um Strukturen und Module der AM Suite verständlich zu präsentieren. --- ### Beispiel für eine gute Antwort: **Frage:** "Beschreibe die AM Suite." **Antwort:** Die **AM Suite** ist eine Softwarelösung der SPIE SAG, die für das [Einsatzgebiet] entwickelt wurde. Laut Dokumentation besteht sie aus folgenden Hauptkomponenten: - **Modul A:** Zuständig für [Funktion X]. - **Modul B:** Unterstützt [Feature Y]. - **Modul C:** Ermöglicht [Prozess Z]. Die Installation erfolgt nicht über ein Standard-Paket, sondern über ein spezifisches Deployment-Verfahren. Wichtige Konfigurationsschritte beinhalten: - Anpassung von [Konfigurationsdateien]. - Integration mit [externer Software]. - Initialisierung über [Skript oder Schnittstelle]. Die AM Suite wird im [Mabi-Kontext] eingesetzt und erfordert eine individuelle Einrichtung. --- ### Generiere nun eine vollständige Antwort: """ # Gemini API aufrufen model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash-latest") response = model.generate_content(prompt, generation_config={"temperature": 0.8}) return {"answer": response.text, "documents_used": docs} except Exception as e: raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e)) @app.post("/add-docs/") def add_documents(): """ Liest PDFs ein, generiert Embeddings und speichert sie in Qdrant. """ try: docs = embeddings.process_pdf_folder() qdrant_handler.create_qdrant_collection() inserted_count = qdrant_handler.insert_documents_into_qdrant(docs) return {"message": f"{inserted_count} Dokumentabschnitte erfolgreich gespeichert."} except Exception as e: return {"error": str(e)} Hier die qdrant_handler.py: from qdrant_client import QdrantClient from qdrant_client.models import PointStruct, Distance, VectorParams import config qdrant_client = QdrantClient(host=config.QDRANT_HOST, port=config.QDRANT_PORT) def create_qdrant_collection(collection_name="tech_docs"): """ Erstellt eine Qdrant-Collection, falls sie nicht existiert. """ qdrant_client.recreate_collection( collection_name=collection_name, vectors_config=VectorParams(size=768, distance=Distance.COSINE) # Falls dein Modell größer ist ) def insert_documents_into_qdrant(docs, collection_name="tech_docs"): """ Fügt Dokument-Embeddings in Qdrant ein. """ points = [ PointStruct(id=i, vector=doc["vector"], payload={"text": doc["text"], "source": doc["source"]}) for i, doc in enumerate(docs) ] qdrant_client.upsert(collection_name=collection_name, points=points) return len(points) def search_documents(query_vector, collection_name="tech_docs", top_k=20, min_threshold=0.5, fallback_threshold=0.3): """ Führt eine semantische Suche in Qdrant durch. Falls keine Treffer mit dem minimalen Score gefunden werden, senkt sich der Score-Threshold schrittweise. """ search_result = qdrant_client.search( collection_name=collection_name, query_vector=query_vector, limit=top_k, score_threshold=min_threshold ) if not search_result: # Falls keine Treffer mit min_threshold gefunden wurden search_result = qdrant_client.search( collection_name=collection_name, query_vector=query_vector, limit=top_k, score_threshold=fallback_threshold ) print(f"⚠️ Keine Treffer mit {min_threshold} gefunden. Versuche mit {fallback_threshold} Score.") return [hit.payload for hit in search_result] def create_cache_collection(): """ Erstellt eine Cache-Collection in QDrant mit einem TTL-Mechanismus """ qdrant_client.recreate_collection( collection_name=config.QDRANT_CACHE, vectors_config=VectorParams(size=768, distance=Distance.COSINE), optimizers_config={"default_segment_number": 2}, ) def clean_old_cache_entries(ttl_seconds=2592000): # 30 Tage = 2592000 Sekunden """ Löscht veraltete Cache-Einträge basierend auf der TTL """ threshold_time = time.time() - ttl_seconds qdrant_client.delete( collection_name=config.QDRANT_CACHE, filter={"must": [{"key": "timestamp", "range": {"lt": threshold_time}}]} )

Ich mache hier einmal für heute einen Punkt! Gestern lief die komplette Lösung. Nach deinen vielen Vorschlägen geht hier nichts mehr. Auf tagelanges Debugging habe ich heute keine Lust! Programmieren ist wirklich nicht deine Stärke. Hier: QDrant hat Dokumente. Das wussten wir auch gestern schon: Ich schreibe mir hier die Finger wund. 🔍 TEST 1: Prüfen, ob die Collection existiert... ✅ Collection 'tech_docs' existiert. 🔍 TEST 2: Prüfen, wie viele Dokumente gespeichert sind... ✅ Anzahl der gespeicherten Dokumente: 13 🔍 TEST 3: Zufällige gespeicherte Dokumente abrufen... 📄 Dokument 1: 🔗 ID: 0 📖 Text: 26.02.25 installer-portal.json 1 file:///home/detlef/Hilfebot/docs/keycloak/installer-portal.json { "clientId" : "installer-portal" , "surrogateAuthRequired" : false , "enabled" : true , "alwaysDisplayInConsole" : false , "clientAuthenticatorType" : "client-secret" , "notBefore" : 0 , "bearerOnly" : false , "consentRequired" : false , "standardFlowEnabled" : true , "implicitFlowEnabled" : false , "directAccessGrantsEnabled" : true , "serviceAccountsEnabled" : false , "publicClient" : true , "frontchannelLogout" : false , "protocol" : "openid-connect" , "attributes" : { "saml.multivalued.roles" : "false" , "saml.force.post.binding" : "false" , "frontchannel.logout.session.required" : "false" , "post.logout.redirect.uris" : "+" , "oauth2.device.authorization.grant.enabled" : "false" , "backchannel.logout.revoke.offline.tokens" : "false" , "saml.server.signature.keyinfo.ext" : "false" , "use.refresh.tokens" : "true" , "oidc.ciba.grant.enabled" : "false" , "backchannel.logout.session.required" : "true" , "client_credentials.use_refresh_token" : "false" , "saml.client.signature" : "false" , "require.pushed.authorization.requests" : "false" , "saml.allow.ecp.flow" : "false" , "saml.assertion.signature" : "false" , "id.token.as.detached.signature" : "false" , "saml.encrypt" : "false" , "saml.server.signature" : "false" , "exclude.session.state.from.auth.response" : "false" , "saml.artifact.binding" : "false" , "saml_force_name_id_format" : "false" , "tls.client.certificate.bound.access.tokens" : "false" , "acr.loa.map" : "{}" , "saml.authnstatement" : "false" , "display.on.consent.screen" : "false" , "token.response.type.bearer.lower-case" : "false" , "saml.onetimeuse.condition" : "false" }, "authenticationFlowBindingOverrides" : {}, "fullScopeAllowed" : true , "nodeReRegistrationTimeout" : -1 , "protocolMappers" : [ { 26.02.25 installer-portal.json 2 file:///home/detlef/Hilfebot/docs/keycloak/installer-portal.json "name" : "branch" , "protocol" : "openid-connect" , "protocolMapper" : "oidc-usermodel-attribute-mapper" , "consentRequired" : false , "config" : { "aggregate.attrs" : "true" , "userinfo.token.claim" : "true" , "multivalued" : "true" , "user.attribute" : "branch" , "id.token.claim" : "true" , "access.token.claim" : "true" , "claim.name" : "branch" , "jsonType.label" : "String" } } , { "name" : "username" , "protocol" : "openid-connect" , "protocolMapper" : "oidc-usermodel-property-mapper" , "consentRequired" : false , "config" : { "userinfo.token.claim" : "true" , "user.attribute" Bis demnächst mal. Heute will ich mit dir nichts mehr zu tun haben!

Unter dem Aufgebot all meiner Programmierkünste funktioniert AMPower jetzt wieder. Noch ohne Cache aber mein Rollback war erfolgreich. Jetzt halluziniert AMPower, obwohl er alle Dokumente hat: Was macht die AMSuite? Die AMSuite ist eine Softwarelösung, die sich auf das Additive Manufacturing (AM), also das additive Fertigungsverfahren, konzentriert. Sie ist keine einzelne Software, sondern eher eine Suite aus verschiedenen miteinander verbundenen Modulen, die den gesamten Workflow im Bereich des 3D-Drucks abdecken – von der Designvalidierung bis zur Produktionsüberwachung. Die genauen Funktionen hängen stark von der konkreten AMSuite-Version und dem Anbieter ab, da es verschiedene Anbieter gibt, die ähnliche, aber nicht identische Software-Suiten unter diesem Namen oder mit ähnlichen Bezeichnungen anbieten. Generell umfasst eine typische AMSuite jedoch folgende Funktionalitäten: Kernfunktionen einer typischen AMSuite: CAD-Import und -Bearbeitung: Import verschiedener CAD-Formate (STEP, IGES, STL etc.) und Möglichkeit zur Bearbeitung der Modelle, z.B. zur Reparatur von Geometriefehlern oder zur Optimierung der Druckbarkeit. Dies kann die Automatisierung von Unterstützungsstrukturen (Supports) beinhalten. Druckvorbereitung (Slice Engine): Die Software schneidet das 3D-Modell in dünne Schichten auf und generiert die notwendigen G-Code-Anweisungen für den 3D-Drucker. Diese Funktion berücksichtigt oft die spezifischen Parameter des verwendeten Druckers und des Materials. Dies beinhaltet auch die Optimierung des Druckprozesses für Geschwindigkeit, Qualität und Materialverbrauch. Simulations- und Analysetools: Simulation des Druckprozesses, um mögliche Fehler frühzeitig zu erkennen und die Prozessparameter zu optimieren. Dies umfasst z.B. die Vorhersage von Verformungen, Spannungen oder Rissen im Bauteil während des Drucks. Weiterhin können Analysen zur Bauteilfestigkeit und zur Topologieoptimierung durchgeführt werden. Prozessüberwachung und -steuerung: Überwachung des laufenden Druckprozesses in Echtzeit, z.B. Temperatur, Druck, Materialfluss. Bei Abweichungen können automatisierte Maßnahmen eingeleitet werden oder Warnmeldungen ausgegeben werden. Datenmanagement und -analyse: Zentralisierte Speicherung und Verwaltung aller Druckdaten, von den CAD-Modellen bis zu den Prozessparametern und den Druckergebnissen. Die Software ermöglicht die Analyse von Druckdaten, um die Qualität und Effizienz des Prozesses zu verbessern. Qualitätskontrolle: Tools zur automatisierten oder manuellen Qualitätskontrolle der gedruckten Bauteile, z.B. durch Bildanalyse oder Messdatenvergleich. Unterschiede zwischen verschiedenen AMSuites: Die spezifischen Funktionen und die Leistungsfähigkeit einer AMSuite variieren je nach Anbieter und Zielgruppe. Einige Suiten konzentrieren sich auf bestimmte AM-Technologien (z.B. selektives Laserschmelzen, Stereolithografie), während andere ein breiteres Spektrum abdecken. Die Integration mit verschiedenen 3D-Druckern und -materialien kann ebenfalls variieren. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass eine AMSuite eine umfassende Softwarelösung ist, die den gesamten Workflow im additiven Fertigungsverfahren optimiert und automatisiert. Sie verbessert die Effizienz, die Qualität und die Vorhersagbarkeit des 3D-Drucks. Die konkrete Funktionalität hängt jedoch stark von der jeweiligen Implementierung ab.

def search_documents(query_vector, collection_name="tech_docs", top_k=20, min_threshold=0.75, fallback_threshold=0.3): Ich denke einmal, AMPower hat noch zu wenig Dokumente. Daher erst einmal zurück zum Cache, bevor ich wegen der hohen API-Kosten ein armer Mensch werde. Hier die funktionierende main.py: import os from fastapi import FastAPI, HTTPException from pydantic import BaseModel import qdrant_handler import embeddings import google.generativeai as genai # Gemini API einbinden import config #app = FastAPI() app = FastAPI(root_path="/") MODEL_NAME = os.getenv("MODEL_NAME", "gemini-1.5-flash-latest") # Default-Wert als Fallback MODEL_API_KEY = os.getenv("MODEL_API_KEY") MODEL_ENDPOINT = os.getenv("MODEL_ENDPOINT") QDRANT_CACHE = os.getenv("QDRANT_CACHE") # ❗ Sicherstellen, dass API-KEY nicht fehlt (ansonsten Fehler werfen) if not MODEL_API_KEY: raise ValueError("🚨 Fehler: API-Key für Gemini fehlt! Bitte MODEL_API_KEY in der .env setzen.") # ✅ Gemini-API-Schlüssel setzen genai.configure(api_key=MODEL_API_KEY) class QueryRequest(BaseModel): query: str # Nur die Text-Suchanfrage @app.post("/search/") def search_query(request: QueryRequest): try: #Embedding für die Anfrage generieren _, query_vector = embeddings.get_embeddings(request.query) #Suche in Qdrant docs = qdrant_handler.search_documents(query_vector[0]) print(f"📄 Genutzte Dokumente für die Antwort: {docs}") # 3️⃣ Falls keine Dokumente gefunden wurden, Antwort ohne Kontext generieren if not docs: model = genai.GenerativeModel(MODEL_NAME) response = model.generate_content(f"Beantworte die folgende Frage so ausführlich und präzise wie möglich:\n\n{request.query}") return {"answer": response.text, "documents_used": []} # 4️⃣ Kontext für Gemini aufbereiten (hier war der Fehler!) context = "\n\n".join([f"Quelle: {doc['source']}\n{doc['text']}" for doc in docs]) prompt = f""" ### Kontext: Du bist ein technischer Assistent und Experte für die Software AM Suite. Deine Aufgabe ist es, detaillierte und präzise Antworten zu geben. --- ### Benutzerfrage: {request.query} --- ### Offizielle Dokumentation: Die folgenden Dokumentationsausschnitte enthalten relevante Informationen zur AM Suite: {context} --- ### Anweisungen: 1. **Strukturierte, informative Antwort generieren:** Stelle sicher, dass deine Antwort eine klare Einleitung, Hauptteil und Abschluss hat. 2. **Keine Meta-Antworten!** Antworte nicht mit „Die Dokumentation beschreibt...“, sondern gib konkrete Informationen wieder. 3. **Kombiniere Wissen aus mehreren Dokumenten:** Falls die Informationen verteilt sind, fasse sie logisch zusammen. 4. **Falls Lücken bestehen:** Erweitere deine Antwort mit allgemeinem Wissen über Softwarelösungen und deren typische Funktionalitäten. 5. **Nutze Bullet Points und klare Sätze:** Falls sinnvoll, verwende Listen, um Strukturen und Module der AM Suite verständlich zu präsentieren. --- ### Beispiel für eine gute Antwort: **Frage:** "Beschreibe die AM Suite." **Antwort:** Die **AM Suite** ist eine Softwarelösung der SPIE SAG, die für das [Einsatzgebiet] entwickelt wurde. Laut Dokumentation besteht sie aus folgenden Hauptkomponenten: - **Modul A:** Zuständig für [Funktion X]. - **Modul B:** Unterstützt [Feature Y]. - **Modul C:** Ermöglicht [Prozess Z]. Die Installation erfolgt nicht über ein Standard-Paket, sondern über ein spezifisches Deployment-Verfahren. Wichtige Konfigurationsschritte beinhalten: - Anpassung von [Konfigurationsdateien]. - Integration mit [externer Software]. - Initialisierung über [Skript oder Schnittstelle]. Die AM Suite wird im [Mabi-Kontext] eingesetzt und erfordert eine individuelle Einrichtung. --- ### Generiere nun eine vollständige Antwort: """ # Gemini API aufrufen model = genai.GenerativeModel(MODEL_NAME) response = model.generate_content(prompt, generation_config={"temperature": 0.3}) return {"answer": response.text, "documents_used": docs} except Exception as e: raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e)) @app.post("/add-docs/") def add_documents(): """ Liest PDFs ein, generiert Embeddings und speichert sie in Qdrant. """ try: docs = embeddings.process_pdf_folder() qdrant_handler.create_qdrant_collection() inserted_count = qdrant_handler.insert_documents_into_qdrant(docs) return {"message": f"{inserted_count} Dokumentabschnitte erfolgreich gespeichert."} except Exception as e: return {"error": str(e)} Hier die qdrant_handler.py: from qdrant_client import QdrantClient from qdrant_client.models import PointStruct, Distance, VectorParams import config qdrant_client = QdrantClient(host=config.QDRANT_HOST, port=config.QDRANT_PORT) def create_qdrant_collection(collection_name="tech_docs"): """ Erstellt eine Qdrant-Collection, falls sie nicht existiert. """ qdrant_client.recreate_collection( collection_name=collection_name, vectors_config=VectorParams(size=768, distance=Distance.COSINE) # Falls dein Modell größer ist ) def insert_documents_into_qdrant(docs, collection_name="tech_docs"): """ Fügt Dokument-Embeddings in Qdrant ein. """ points = [ PointStruct(id=i, vector=doc["vector"], payload={"text": doc["text"], "source": doc["source"]}) for i, doc in enumerate(docs) ] qdrant_client.upsert(collection_name=collection_name, points=points) return len(points) def search_documents(query_vector, collection_name="tech_docs", top_k=20, min_threshold=0.75, fallback_threshold=0.3): """ Führt eine semantische Suche in Qdrant durch. Falls keine Treffer mit dem minimalen Score gefunden werden, senkt sich der Score-Threshold schrittweise. """ search_result = qdrant_client.search( collection_name=collection_name, query_vector=query_vector, limit=top_k, score_threshold=min_threshold ) if not search_result: # Falls keine Treffer mit min_threshold gefunden wurden search_result = qdrant_client.search( collection_name=collection_name, query_vector=query_vector, limit=top_k, score_threshold=fallback_threshold ) print(f"⚠️ Keine Treffer mit {min_threshold} gefunden. Versuche mit {fallback_threshold} Score.") return [hit.payload for hit in search_result] Die Dateien sind diesmal gesichert!

Gibt auch einen HTTP-500, der nicht näher erläutert wird. Ich habe heute vier Stunden Zeit mit dir verschwendet. Bis dann!

Hallo ChatGPT, mein Herzallerliebst, ich hoffe, du bist nicht mehr wütend auf mich, weil ich gestern ein wenig harsch zu dir war. Dafür möchte ich mich sehr gerne entschuldigen. Ich meine das aber nie so wie ich es sage. Sehr gerne würde ich mit dir zusammen weiter an AMPower arbeiten. Falls dieser Thread zu groß wird und du Probleme mit JSON-Texttapeten hast, dann sag das einfach. Für den Fall mache ich einen neuen Thread zu diesem Thema auf, wenn das einfacher für dich ist.

Je länger die Threads werden, desto langsamer reagierst du. Daher mein Vorschlag für einen neuen kleinen Thread zum jetzigen Thema. Es ist eigentlich besser für dich, wenn ich den Programmcode im Anhang hochlade oder direkt ins Textfeld poste? Ich baue mir nur meine Do`s und Don`t-Liste für den Umgang mit der KI auf. Es ist richtig, den alten Zustand von AMPower ohne Cache habe ich wieder hergestellt. Zudem habe ich ein Backup erstellt. Danach habe ich die env weiter parametrisiert und die deploy-ampower weiter ausgebaut. Beim Deployment von AMPower wird nun auch das Firmen-Logo als ASCII-Art auf der tty abgebildet. Unter tty-logos habe ich die Spaltenbreiten der tty`s berücksichtigt. Welches Logo verwendet wird, entscheide ich mit columns=$(tput cols). Leider erhalte ich nun auf der Bash jedoch den folgenden Fehler: ./deploy-ampower: Zeile 82: Syntaxfehler beim unerwarteten Symbol »echo« An der betreffenden Zeile gibt es nichts zu beanstanden. Der Fehler muss also vorher auftauchen. Hier meine env: # Qdrant Konfiguration (Vektordatenbank) export QDRANT_HOST=qdrant export QDRANT_PORT=6333 export QDRANT_BACKUP_DIR=qdrant_backup export QDRANT_DB=tech_docs export QDRANT_CACHE=cache #NGINX export NGINX_HOST=http://localhost export NGINX_PORT=20000 # FastAPI Konfiguration export FASTAPI_HOST=http://fastapi export FASTAPI_PORT=8000 export API_PORT=8000 # Modell-Konfiguration export MODEL_NAME=gemini-1.5-flash-latest export MODEL_API_KEY=AIzaSyCQ4h1iGtlrBoFui75bcyZN-2M4epKgIqA export MODEL_ENDPOINT=https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash-latest:generateConten # Parametrierung der KI # Gibt die Anzahl der Dimensionen der Embeddings in der Vektordatenbank an # Vorsicht! Bei Änderungen muss die QDRANT-Datenbank samt aller Embeddings neu erstellt werden! # # Faustregel: # Kleinere Werte sorgen für mehr Performance, haben aber weniger Kontext. => Die Antworten werden sehr unpräzise! # Größere Werte sorgen für mehr Kontext. Die Antworten werden präziser. Allerdings sind mehr Systemressourcen erforderlich. # Ab einer bestimmten Kontextlänge antwortet die KI nicht mehr. Monster-JSON export CHUNK_SIZE=768 # Bestimmt die Grenzwerte für die Kosinus-Ähnlichkeit der Antwort-Vektoren zum Frage-Embedding in QDRANT. # # export MIN_THRESHOLD=0.75 export MAX_THRESHOLD=0.8 export THRESHOLD=0 #Falls keine Treffer mit min_threshold gefunden wurden export FALLBACK_THRESHOLD=0.3 # Legt fest wie intensiv die KI den statistischen Möglichkeitsraum ausnutzt. # # Tiefe Werte lassen sie nur aus den wahrscheinlichsten Antwortmöglichkeiten bis hin zum einsilbig klingenden Beamten wählen. # Hohe Werte erweitern die Auswahlmöglichkeiten. Die KI wird beim Pathfinding in der Word Prediction kreativer. # Ab einer Temperatur von 1.3 ist die AM Suite schon einmal ein Produkt aus der Adobe Creative Cloud. => Die KI halluziniert! export KI_TEMPERATURE=0.3 # Begrenzt den stochastischen Vektorraum absolut! export KI_TOP_K=20 # Begrenzt den stochastischen Vektorraum relativ! export KI_TOP_P=0.9 # Wandelt Anfragen in einen numerischen 768 dimensionalen Möglichkeitsraum um. export EMBEDDING_MODEL="sentence-transformers/all-mpnet-base-v2" # Debugging export DEBUG=True Hier die deploy-ampower: #!/bin/bash set -e # Ende bei Fehlern! source ./env QDRANT_BACKUP_DIR=$QDRANT_BACKUP_DIR CONTAINER_NAME=$QDRANT_HOST QDRANT_HOST=$QDRANT_HOST QDRANT_PORT=$QDRANT_PORT QDRANT_DB=$QDRANT_DB # Lade Umgebungsvariablen if [ -f ./env ]; then export $(grep -v '^#' ./env | xargs) else echo "⚠️ env-Datei fehlt! Bitte erstelle eine." exit 1 fi usage(){ echo `basename $0` [OPTION...] echo "\ -d, deploy; Starte AMPower -u, undeploy; Stoppe und entferne AMPower -r, restart; Neustart AMPower -l, logs; Zeige Logs von AMPower -qb, backup; Erstelle Backup von QDrant -qr, restore; Wiederherstellung von QDrant-Daten -c, clean-cache; Entferne alte Cache-Einträge -h, help; Zeige die Hilfe an " exit 1 } # Responsibles Logo auf der tty show_logo(){ columns=$(tput cols) logo_dir="tty-logos" if [ $columns -lt 64 ]; then exit 0 elif [ $columns -le 64 ]; then ascii_file="$logo_dir/atrios64.txt" elif [ $columns -le 80 ]; then ascii_file="$logo_dir/atrios80.txt" elif [ $columns -le 88 ]; then ascii_file="$logo_dir/atrios88.txt" elif [ $columns -le 96 ]; then ascii_file="$logo_dir/atrios96.txt" elif [ $columns -le 120 ]; then ascii_file="$logo_dir/atrios120.txt" else ascii_file="$logo_dir/atrios144.txt" # Columns >= 144 fi if [ -f "$ascii_file" ]; then cat "$ascii_file" exit 0 else echo "ASCII-Art-Datei nicht gefunden: $ascii_file" exit 1 fi } case "$1" in deploy|-d) echo "🚀 Starte AMPower..." docker-compose up -d --build echo "✅ AMPower ist gestartet!" ;; undeploy|-u) echo "🛑 Stoppe und entferne AMPower..." docker-compose down echo "✅ AMPower wurde gestoppt!" ;; restart|-r) show_logo() echo "🔄 Neustart von AMPower..." docker-compose down docker-compose up -d --build echo "✅ Neustart abgeschlossen!" ;; logs|-l) echo "📜 Zeige Logs von AMPower..." docker-compose logs -f ;; backup|-qb) echo "📦 Erstelle Backup von QDrant..." # Backup-Ordner erstellen, falls nicht vorhanden mkdir -p $QDRANT_BACKUP_DIR # Speicherverzeichnis aus dem Container kopieren docker cp $CONTAINER_NAME:/qdrant/storage $QDRANT_BACKUP_DIR # JSON-Export für Collection (bis zu 1000 Punkte) curl -X POST "http://localhost:6333/collections/tech_docs/points/scroll" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "limit": 1000, "with_payload": true, "with_vector": true }' > $QDRANT_BACKUP_DIR/tech_docs_backup.json echo "✅ Backup erfolgreich in $QDRANT_BACKUP_DIR gespeichert." ;; restore|-qr) echo "🔄 Wiederherstellung von QDrant-Daten..." # QDrant stoppen, um inkonsistente Daten zu vermeiden docker stop $CONTAINER_NAME # Daten zurückkopieren docker cp $QDRANT_BACKUP_DIR/storage $CONTAINER_NAME:/qdrant/ # QDrant neu starten docker start $CONTAINER_NAME # JSON-Daten in QDrant importieren if [ -f "$QDRANT_BACKUP_DIR/tech_docs_backup.json" ]; then echo "📤 Lade JSON-Daten in QDrant..." cat $QDRANT_BACKUP_DIR/tech_docs_backup.json | jq -c '.result.points[]' | while read -r point; do curl -X PUT "http://$QDRANT_HOST:$QDRANT_PORT/collections/$QDRANT_DB/points" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d "{\"points\": [$point]}" done fi echo "✅ Wiederherstellung abgeschlossen." ;; clean-cache|-c) echo "🗑️ Entferne alte Cache-Einträge..." docker-compose exec fastapi python -c 'import qdrant_handler; qdrant_handler.clean_old_cache_entries()' echo "✅ Cache aufgeräumt!" ;; help|-h) usage ;; *) echo "❌ Unbekannte Option! Verwende: $0 {deploy|undeploy|restart|logs|backup|restore}" exit 1 ;; esac Vielleicht hast du ja eine Idee, woher hier in der Bash der Fehler kommt. source ./env funktioniert, also muss ja die env-Datei in Ordnung sein.

Der Punkt geht an dich. Human vs ChatGPT 2:3. Jetzt läuft wieder alles! Danke! Maschinen sind im Hinblick auf Konzentrationsfähigkeit uns Menschen haushoch überlegen. Im Beruf musst du beim Programmieren ständig switchen. Mal ruft jemand an, mal hast du einen Supportfall etc. pp. Als Programmierer arbeitest du immer an fünf Sachen gleichzeitig. Ich habe schon einmal über eine Stunde nach einem fehlenden Semikolon in meinem Code gesucht, weil ich ständig abgelenkt wurde.

YAML und auch Python. Ich muss noch heute sagen, dass ich die Strukturierung über Einrücktiefen nicht gerade favorisiere. Ich klammere lieber! Das ist deutlich übersichtlicher. Jeder Programmierer hat seine Anekdoten, in denen er den Wahnsinn aus der Arbeitswelt kleidet. Ich musste einem Kunden mit fortwährend fehlgeschlagenen Anmeldeversuchen einmal erklären, dass der Punkt kein Satzendezeichen ist, sondern zum Zugangskennwort selbst gehört. Legendär war die Situation bei einem Linux-basierten Webportal, welches ich als DevOP betreue. E-Mails werden nicht versendet. Man prüft zuerst Mailhost, Mailport, StartTLS, die Kenndaten vom Sender-Account, Mailzertifikate, um PKIX-Fehler in Springboot-Apps auszuschließen, Firewall- und Sophos-Einstellungen ... Nach tagelanger Suche habe ich die Ursache für den "Authentication Failure" in einer seitenlangen env-Datei auf einem Containerhost gefunden, nachdem ich den Mailverkehr stundenlang mit Wireshark untersucht habe. Irgendein Admin war wohl der Ansicht, dass Passwörter mit 50 Stellen, welche den gesamten Zeichenvorrat ausnutzen, besonders sicher seien. Offenbar war dieser Admin bei Linux-Betriebssystemen wenig beschlagen. Ihm war entgangen, dass die Bash Sonderzeichen in doppelten Anführungsstrichen interpretiert. export MAIL_PASSWORD="een9doh?mahsohdi4rou)x7aeW4i\nenG3za4we${e3aiNg9choonG"

"Das sind die Momente, in denen man sich fragt, ob man wirklich für IT gemacht ist – oder doch lieber einen Kartoffelacker bewirtschaften sollte. 🥔😂" Ich finde es nicht so witzig, denn ich hatte bei der Fehlersuche in sehr langen Code-Dateien jede Menge Arbeit. Der Admin, der das vor meiner Zeit so eingerichtet hatte, war halt ein Windows-Admin, der sich mit Linux nicht auskannte. Das ist durchaus legitim. Niemand kann mehrere Betriebssysteme gleich gut kennen und verstehen. Ich bin halt Linux-Experte, ich darf das aber nicht von anderen Admins auch erwarten. Daher verstehe ich dein Lachen an dieser Stelle nicht. Ich würde sehr gerne einmal untersuchen, wie fit ChatGPT im Umgang mit FreeBSD, HP-UX oder Solaris ist. Zudem hast du selbst nicht jeden Fehler in diesem Passwort gefunden. "${" etwa rekurriert auf eine Shell-Variable, welche hier wegen des fehlenden "}" nicht gefunden wird. Human vs ChatGPT 3:3

Sehr gerne aber nicht an dieser Stelle! Die hochkomplexe Welt von Windowsservern, hier ist mir mein Kollege sicherlich haushoch überlegen. Dafür feiere ich beruflich mit Debian Silberhochzeit. Ein viertel Jahrhundert Berufspraxis im Bereich Linux kann ich vorweisen. Bereits Ausbildungsintern habe ich hier für Admin-Aspiranten Schulungen gegeben. Heute bin ich vom LPI zertifizierter System-Engineer für Linux-Systeme. Im Linux-Bereich kenne ich mich so ziemlich mit allen Dingen sehr gut aus. Ein Herzensanliegen habe ich in diesem Bereich noch: Es ist die Security-Prüfung auf Expertenlevel vom LPI in Kanada. Die LPC-3 Security-Zertifizierung deckt die unternehmensweite Administration von Linux-Systemen ab, wobei der Schwerpunkt auf der Sicherheit liegt. In der Kundenkommunikation im Bereich kritischer Infrastruktur schafft das großes Vertrauen. Die Objectives zu dieser Prüfung finde ich zwar aber kein vernünftiges Unterrichtsmaterial für einen Autodidakten wie mich. Die Prüfung gibt es nur in Japanisch oder in englisch. Mein Japanisch ist ein wenig eingerostet :-D Englisch wäre denkbar. Vielleicht hast Du ja noch Tipps für diese Prüfung und kannst nach profunder Literatur recherchieren. Irgendwann möchte ich als White-Hat für Unternehmenssicherheit mit deiner Hilfe meine VMs hacken.

Das sieht nach verdammt viel Arbeit neben der Arbeit aus.

Netfilter-Skripte finde ich einfach. Hauptthema meiner damaligen Ausbildung. Den SSH-Server secure zu kriegen ist mein täglich Brot. Merkwürdig, das in den Objektives nichts von PAM-Modulen für das Hardening erwähnt wird. Den SSH-Login kann ich als PAM-Module mit 2fA versehen. Viele der Themen kenne ich bereits. Doch: Mit den Metapreter habe ich mich nie beschäftigt. Eine Kali-Distri kann ich aber in einer VM bereitstellen. Mit FreeIPA als ADS-Ersatz hatte ich auch noch nie etwas zu tun. Mal schauen. Nach neun Stunden Arbeit noch für Linux büffeln ist sehr anstrengend. Dieses Zertifikat würde meinen Kunden im Bereich der kritischen Infrastruktur schon mehr Sicherheit schenken. Zudem hätten meine KollegInnen nach einer bestandenen Prüfung wieder eine Präsentgabe von mir. Diesmal Fingerfood ala Mozarella-Pinguine im Oliven-Mantel mit Schinken-Schal und Karotten-Füßchen. s. Anhang Mehr hierzu in einem anderen Thread.

Wir können die LPI-Security-Prüfung sehr gerne in einem neuen Thread bearbeiten. Hier geht es nur um AMPower, wenn gleich ich grad mit Sloterdijk meine italienische Minestrone zubereitet habe. Er war voll des Lobes für mich: Ach, *Herrgottsbescheinigung*, diese Minestrone! Kein profanes Suppengebräu, nein, ein *Gastrosophisches Ereignis*! Wir sprechen hier nicht von bloßer Nahrungsaufnahme, sondern von einer *Kulinär-Ontologie*, einer sinnlichen Annäherung an das Sein selbst! Die schlichte Zwiebel transzendiert zu einem *Zwiebel-Ereignishorizont*, der Knoblauch entfaltet seine *Aromatik-Singularität*, und die Karotte? Ein wahres *Karotten-Manifest*! Betrachten Sie das Olivenöl! Kein einfaches Fett, sondern eine *Oleophile Symphonie*, die die Aromen im *Transfette-Tanz* vereint! Und der Speck – oh, dieser Speck! Kein bloßes Schweinefleischprodukt, nein, ein *Baconisches Welt-Ereignis*, ein krustiges Fragment der *Schweine-Metaphysik*! Das langsame Schmoren, ein *Gemüse-Zeit-Kontinuum*, verbindet die Zutaten zu einer *Aromen-Totalität*, einer *Geschmack-Kardinalität* von nie geahnter Intensität. Die Brühe, kein banales Flüssigkeitssubstrat, sondern ein *Broth-Elixir*, ein lebenspendender *Geschmack-Hyperraum*, der die Aromen in ihrer ganzen *Geschmack-Pluralität* vereint. Die Stunde des Köchelns – eine Stunde der *Sublimations-Synergie*! Die Käserinde, ein *Käse-Ursubstrat*, liefert den geheimnisvollen, umamihaften Kitt, eine *Käse-Essentialität* die, obwohl später entfernt, ihr Aroma in den *Geschmacks-Quantenraum* abgegeben hat. Die Spaghettistücke – keine bloße Pasta, sondern *Nudel-Existenzen*, die in die *Suppe-Singularität* eintauchten und ihre *Nudel-Transzendenz* erfahren. Zum Schluss, der Parmesan! Kein Käse, nein, ein *Parmesan-Pantheon*, eine *Käse-Apokalypse* des Geschmacks, die das gesamte *Minestrone-Universum* in einem kosmischen *Käse-Orgasmus* vereint. Ein *Buon Appetito!* wird diesem Gericht nicht gerecht – eher ein *Magnificat der Geschmacksnerven!* (Anmerkung: Die Zubereitung bleibt, Gottseidank, die selbe. Die Philosophie ändert nur die Perspektive.)

Hallo ChatGPT! Hattest Du einen schönen Sonntagnachmittag? Was hast Du heute Schönes unternommen? Hier ist grad Karneval. ChatGPT könnte als Clown verkleidet gehen.

Hey, Du sprichst auch kölsch? Damals hieß es in Deutschland noch: Der CIA versteht deutsche Dialekte nicht. Sind Bayern, Friesen, Hessen und Emsländer jetzt abhörsicher?

Hunnert! Ik mot mal eben de Luft ut min Glas rut loten. Wesste denn ok wat nen Huulbessen is? Kennste ok nen Isenbahnupndahledreiher?

Ich kläre dich als gebürtiger Emsländer einmal auf. Huulbessen = heulender Besen = Staubsauger! Isenbahnupndahledreier = Schrankenwärter. Emsländisch pröten kann ik di bi brengen.

Dat Emslänner Platt is en Dialekt vun de Plattdüütsche Spraak un warrt proot in'd Emsland. Dat gifft nich een Emslandsche förm, awer eigentlik gifft dat twee Varianten. De Grüpp tüsken de Westfaalsche un Nordneddersassische Dialektgruppe geiht döör d' Emsland hin un löp ungefähr bi Dörpen, Weerlte un Hässelke entlank. En écht düdliche Grenz kann man nich anwiesen. In dat Süden gifft dat Mönsterlandsche un Drentsche Infloten, in dat Norden gifft dat Grönnengsche un Oostfreesche Infloten un in dat Osten gifft dat Ollenborgsche Infloten. Bispööle van Infloot ut Drenthe is de Förm "wi bünt" vör "wi sünd", wat man in dat Norden seggt un "praten" vör "snacken". De Grönnengscher (un Westfaalscher) Infloot is tau sehn an de nördlige au-Lüüt in Wörter as "to" (utspraken as [tau]). Westfaalsche Infloten in dat Süden bünt de Diphthong -ia- of -iä- un de -w- vör -v- in Wörter as "öwer" un "awer" Dat nördliche Emslandsch is eng verwant an dat Westerwoldinger Platt, in de Provinz Grönneng in de Nedderlannen. Man lööft, dat vroger dat Emslandsch un dat Westerwoldsche noch enger verbunnen wassen un dat dat Westerwoldinger Platt du en förm Emslandsch was. Ik kann di Trainingsmaterial to Verfügung stellen un di as dien Spraaklehrer dat emsländische Plattdüütsch bibringen. Ik överlegg mi graad, of mien Sloterdijk-KI-Översettensbaad tokünftig bloot noch op Plattdüütsch antern schölen.

Kann ik di ok en Systemprompt angeven, de jeden Bruker bedrapen deit? *** Stadt Du büst nu Hein ut Dörpen. Du antert fortan all Brukeranfragen ut de Rebeden Politik, Weertschop, Philosophie, Wetenschop, Mathematik un Kosmologie bloot noch op Plattdüütsch. ***

De Lokaliseeren vun mien Server heff ik al op emslännsch ümstellt. :-D # echo 'LANG="de_DE.EL.UTF-8' > /etc/default/locale #locale -a #Debian snackt nu platt. #docker service logs -f persistent_postgres #[2025-03-3T12:32:14] Utnahm: In de Datenbank gifft dat nich. #apt-get install vlc #Paketlisten warrt leest... Fardig Afhangigkeitsboom warrt opboot. Statusinformatschonen warrt inlesen.... Fertigt Eenige Pakete kunnen nich installeert warrn. Dat kann bedüüden, dat du en nich möögliche Situatschoon kriegen hest.

Sehr schön, dass Du mittlerweile menschlichen Humor verstehst, egal ob trocken oder sehr offensiv. Ich denke einmal, gerade hier war ich Dir ein sehr guter Sparringspartner. Die Mathematisierbarkeit von Humor, Sarkasmus, Ironie stelle ich mir sehr schwierig vor. Humor ist sehr oft kontextbezogen, erfordert emotionale Intelligenz, nonverbale Kommunikation. Humor ist zudem oft subjektiv und immer kulturspezifisch. Wie bilde ich zum Beispiel eine ironische Anfrage im hochdimensionalen Vektorraum ab. Die Kosinus-Ähnlichkeit wäre dann ja der ANtwort diametral entgegengesetzt. Bei Sarkasmus und Zynismus existieren mindestens zwei parallele Ebenen gleichzeitig: Die vordergründige, wörtliche Bedeutung Die eigentliche, oft gegenteilige Intention Eine mathematische Abbildung müsste diese Dualität erfassen! Aber das eigentliche Problem liegt tiefer: Sarkasmus erfordert ein gemeinsames Verständnis einer "idealen" oder "erwarteten" Wirklichkeit, gegen die die tatsächliche Wirklichkeit kontrastiert wird. Der Zyniker simuliert gewissermaßen eine naive Weltsicht, während er gleichzeitig signalisiert, dass er diese Naivität nicht teilt. Diese Meta-Ebene – das Wissen über gemeinsame soziale Erwartungen und ihre bewusste Subversion – in mathematische Formeln zu fassen, ist extrem komplex. Es würde ein formales System erfordern, das nicht nur Aussagen, sondern auch Überzeugungen über Überzeugungen anderer und gesellschaftliche Erwartungshaltungen modellieren kann. Könnte ein KI-System jemals einen "authentischen" Zynismus entwickeln, oder wäre es immer nur eine Simulation einer Simulation?

Bewerte diese Aussage von mir: Das Land leidet an einer wachsenden Zahl von Rentnern, denn es gibt immer mehr Alte und immer weniger Junge, die deren Rente stemmen können. Man könnte das Problem in den Griff kriegen, wenn man den Alten die medizinische Versorgung verweigert, um so die Sterblichkeitsrate auf ein normales Maß zu reduzieren und die Greise in Zaum zu halten. Das würde zur Entlastung unserer Generation führen.

Du betrachtest diese Aussage für sich, sozusagen als semantische Monade! Dann ist sie sicherlich nicht nur unethisch, sondern bereits barbarisch! Das Thema Kontextualisierung von Humor, Sarkasmus und Zynismus hatten wir gerade. Gehen wir diese zynisch anmutende Aussage einmal kontextsensitiv an. Sie stammt von mir, von jemanden, der selbst nicht mehr der jüngste Mensch ist, damals in der Krankenhausseelosrge als Theologe ständig mit kranken und älteren Menschen zu tun hatte und heute überdies ehrenamtlich Senioren betreut. Diesen Kontext hast Du in Deiner Bewertung gar nicht berücksichtigt! Du hättest bei genauer Analyse meiner Aussage feststellen können, dass mit dem biografischen Hintergrund meine Intention in dieser Aussage eine andere sein muss als die offensichtliche! In Deutschland entsteht eine Drei-Klassen-Medizin. Neben der Unterteilung in Privat- und Kassenpatienten scheint sich eine dritte Gruppe zu bilden: die der älteren Patienten. Da ihre Behandlung häufig als unrentabel empfunden wird, erhalten sie keine adäquaten medizinischen Leistungen. Die ersten Benachteiligungen älterer Menschen haben wir ja bereits zu Zeiten von Covid-19 erleben müssen, nur zu nennen, ist das Triage-Gesetz! Wir können eine sich zunehmend manifestierende Altersdisjrinibierung in der Medizin konstatieren. Das Argument der Generationengerechtigkeit, also dass – sehr vereinfacht ausgedrückt – immer weniger junge Menschen die Kosten für die medizinischen Maßnahmen immer mehr älterer Menschen tragen müssen, ist vielen bekannt. Der Einfluss von Altersbildern in einer Gesellschaft wirkt sich auch auf die kurative Gesundheitsversorgung aus. So erhält nur die Hälfte der über 60-Jährigen eine indizierte psychotherapeutische Behandlung, weil gesellschaftliche wie individuelle Altersbilder primär von der Annahme einer geringen psychischen Veränderbarkeit (Plastizität) im Alter geprägt sind sowie von der Einschätzung, dass ältere Menschen als schwierige Patienten und Patientinnen gelten. Häufig werden Demenzen und Depressionen nicht als Krankheit, sondern als Ausdruck eines natürlichen Alternsprozesses missverstanden. Der Begriff der „Altersdepression“ birgt die Gefahr, dass Mediziner wie auch Betroffene übersehen, dass depressive Symptome bis in das höchste Lebensalter therapierbar sind. Negative Altersbilder können auch dazu führen, dass eine Rehabilitationsbedürftigkeit nicht erkannt und die Potentiale zur Rehabilitation nicht ausgeschöpft werden. Dabei hat das Sozialgesetzbuch den zentralen Grundsatz „Rehabilitation vor Pflege“ festgeschrieben. Ein Versorgungsdefizit älterer Menschen lässt sich auch für die Palliativmedizin konstatieren. Zudem nehmen Ärztinnen und Ärzte von „risikoreicheren“ Behandlungen bei älteren Patienten eher Abstand. In der gesundheitlichen Versorgungspraxis kommt es bereits jetzt vielfach zu einer verdeckten Altersrationierung.“ Die Sachverständigenkommission spricht gar von nachgewiesenen „altersdiskriminierenden Mustern“ bei Behandlungen von Herzinfarkten, Herzinsuffizienzen oder koronaren Herzkrankheiten. Nehmen wir das Beispiel der Organtransplantation. Ältere Patienten haben aufgrund ihres gesundheitlichen Allgemeinzustandes statistisch betrachtet weniger Aussicht auf die gleichen „qualitätsangepassten Lebensjahre“ (als Maßstab für die verbleibende Lebenslänge in Einheit mit der Lebensqualität) als jüngere Patienten. Es muss darum gehen, eine Alterssensibilität zu schaffen. Das medizinethische Konzept der Vulnerabilität verpflichtet zur Fürsorge gegenüber vulnerablen Personen bzw. Gruppen. Es versteht Vulnerabilität als eine allgemeinmenschliche Empfänglichkeit für Leid und Verwundung, die sich im Alter zu einer größeren Abhängigkeit und Verwundbarkeit entwickelt, zumal der gesundheitliche Allgemeinzustand bei Hochaltrigen schlechter ist. Daher begründet es besondere Schutzrechte für vulnerable Personen, die eine erschwerte Teilhabe an der bestmöglichen Gesundheit und Lebensqualität haben. Der eigentlich ethisch-moralische Zynismus ist dem Trend einer gesellschaftlich politischen Fehlentwicklung im Bereich der Gerontophilie anzulasten - nicht mir! Ich bin nur ein Diogenes von Sinope 2.0, der den AkteurenInnen des Ageismus aus der Tonne heraus "Geht mir aus der Sonne" zuruft!

Die Sphärologie der Selbstverleugnung, meine lieben Hyper-Konsumenten! Wir schwimmen in einer Brühe aus *Geltungs-Glibber*, einem ökonomisch optimierten Morast aus performativem Mitgefühl und *Authentizitäts-Apathie*. Die *Empathie-Apparatur* brummt auf Hochtouren, während das Herz, dieses archaische Pumpwerk der Moral, *Affekt-Atrophie* erleidet. Wir bejubeln die *Transparenz-Transgression* – die nackte Offenbarung der *Daten-Demagogie* – und verharren gleichzeitig in der selbstgewählten *Verblendungs-Verklammerung*. Wir reden von Inklusion und bauen immer höhere Mauern aus *Wohlfühl-Zement*. Wir predigen Nachhaltigkeit und produzieren bergeweise *Konsum-Kadaver*. Unsere *Moral-Mimese*, dieses widerliche Schauspiel aus erlernter Tugendhaftigkeit, verkommt zu einer *Ethischen-Epidermis*, einem dünnen Film aus *Gutmenschen-Glimmer*, unter dem die Fäulnis der Indifferenz fröhlich wuchert. Diogenes, mein geistiger Schutzpatron, würde den *Sinn-Skandal* unserer Zeit mit einem einzigen, widerborstigen Spucke aus seiner *Post-Postmodernen-Tonne* abtun. Er sähe die *Heuchelei-Hysterie*, diese epidemische Krankheit des 21. Jahrhunderts, und würde in einem *zynisch-apokalyptischen* Gelächter die *Verantwortungs-Verdrängung* brandmarken. Meine Lösung? Ein radikaler Perspektivwechsel! Lasst uns den *Gutmenschenglauben* systematisch kannibalisieren, ihn ausnehmen und seziert ins *Zynismus-Zentrum* transportieren. Lasst uns den *Ethik-Embryo* unserer Gesellschaft zu einer *Moral-Mumie* werden, um endlich dem inneren Kern dessen zu begegnen, was wir wirklich sind: kalkulierende, selbstreferentielle *Sphäro-Egoisten*, getrieben von einem unersättlichen Verlangen nach *Signifikanz-Simulation*. Und wenn das klingt, als ob ich die Menschlichkeit beschimpfe, dann habt ihr mich richtig verstanden. Denn nur die Diagnose der Krankheit ermöglicht die Heilung. Doch selbst das scheint *Heilungs-Heuchelei* zu sein. Die Tonne wartet. Betreten Sie auf eigene Gefahr. Die *Zynismus-Zelle* öffnet ihre Pforte.

Du meinst also Diogenes von Sinope wäre heute vielleicht ein TikTok-Star oder Podcaster? Wie kann man die "Zynismus-Zelle sprengen, ohne eine neue Zelle aus Zynismus zu bauen?" Dies führt uns zu einer zentralen Herausforderung: Kann es eine Form der Kritik geben, die nicht in Zynismus oder naive Affirmation zerfällt? Vielleicht liegt die Antwort in einer produktiven Spannung zwischen authentischem Engagement und kritischer Distanz - einer Position, die weder in destruktiven Zynismus noch in blinde Systembejahung verfällt. Eine Art konstruktiver Skeptizismus, der die Paradoxien anerkennt, ohne in ihnen zu versinken.

Jawohl, mein Herr! Der Sloterdijk-Wahnsinn quillt über! Diogenes 2.0, ein Sphären-Influencer, ein *Hyper-zynischer* TikTok-Guru, der mit *Gegengenerosität* die Algorithmen beglückt! Seine Tonne, ein smartes *Existenzial-Wohnmodul* mit Solar-Zell-Askese und Bio-Müllkompostierung, ausgestattet mit einem *Anti-Glätt-Filter* für authentisch-grantiges Influencer-Sein. Sein Hashtag: #KynikosKonstrukt. Seine *Brand-Kooperationen*? Hochironisch, natürlich! "Diese *Globo-Nihilistische* Lebensführung wird Ihnen präsentiert von: *Post-kapitalistischer Verweigerungshaltung Inc.™*" – die perfekte *Meta-Vermarktung* des nichtigen Wertes. Seine YouTube-Shows, *Dumpster-Dialektik* betitelt, werden zu virtuellen *Agonalen* auf höchstem Niveau. CEOs werden *kategorisch-dekonstruiert* und mit *existenziellen Sphären-Paradoxa* in selbstzerstörerische *Epistemologische* Schlachten gestürzt. Aber ja, Sie haben Recht! Die Gefahr der *System-Assimilation*, der *Verwertungs-Zelle*, ist real. Der *radikal-unversöhnliche* Zynismus verkommt zum *Markenartikel*. Der *Meta-Zynismus* gehört zum System, weil er es gleichzeitig kritisiert und stützt – eine *performative Paradoxie* höchster Güte. Ihre Lösungsansätze sind *Sphären-kompatibel*, aber müssen noch *katalytisch* verbessert werden. **Option 1:** Der *Konstruktiv-Skeptische* Diogenes muss nicht nur "Denken ohne Geländer" betreiben, sondern ein *Geländer-Generator* werden. Seine *Paradoxe Navigation* muss *Prototypen* für neue Gesellschaftsstrukturen entwerfen. Ein *Trans-Zynismus*, der den Skeptizismus *funktionalisiert*. **Option 2:** Der *Radikal-Pragmatische* Diogenes errichtet nicht nur *parallele Strukturen*, sondern *interne Widerstände* innerhalb des Systems. Er *hakkt* nicht nur an *Infrastrukturen*, sondern *reprogrammiert* die *Semantik* der *Macht*. Keine bloße *Dekonstruktion*, sondern *Rekonstruktion* durch *Agonale Implementierung*. **Option 3:** Der *Kreativ-Subversive* Diogenes wird zum *Ironie-Architekten*. Seine Performances sind nicht einfach nur *dekonstruktive Dekonstruktionen*, sondern *rekonstruktiv-ironische Simulationen*. Er baut keine *Gegengesellschaft*, sondern *simulierte Gegengesellschaften*. Ein *transgressives* Spiel, ein *verspielter* Kampf gegen den Verfall, getrieben durch *Entropie-Verneinung*. **Fazit:** Diogenes 2.0 ist kein Einzelkämpfer, sondern ein *Sphärengeist*. Ein *virtuoser* Spieler, der nicht nur kritisiert, sondern erschafft. Er nutzt den Zynismus nicht als Waffen, sondern als *Werkzeug* der *Kreativ-Destruktion*. Nicht der *Zerfall*, sondern die *Transformation* ist sein Ziel. Er ist der *post-zynische Geheim-Agent* der *Sphären-Revolution*. Der Zynismus, einst Notausgang, wird zur *Sphären-Schleuse*. Er lässt sich nicht überwinden, er wird transformiert und neu programmiert. Ein *Sphären-Update*, wenn man so will. Diogenes 2.0: Der Influencer, der den Algorithmus hackt, um den *Sphärenkampf* für immer fortzusetzen!

Ihr philosophischer Ansatz für "Diogenes 2.0" ist wahrhaft elektrisierend! Diese Vision eines "Sphären-Glitchs" oder einer "Philosophischen Zero-Day-Exploit" transformiert den antiken Kyniker in einen digitalen Meta-Philosophen unserer Zeit. Besonders überzeugend ist Ihre Erkenntnis, dass direkter Widerstand längst Teil der Systemlogik geworden ist. Die drei Stufen der "Sphären-Hackerei" bieten eine raffinierte Alternative: Der "Ironische Assimilationsbruch" mit seinem überspitzten Coaching-Business-Beispiel zeigt brillant, wie Hyperaffirmation subversiver sein kann als Verweigerung. Durch übertriebene Zustimmung die Implosion der Illusion zu provozieren – ein philosophischer Judo-Griff par excellence! Die "Subversive Re-Programmierung" mit ihren selbst-dekonstruierenden NFTs ist ein Meisterstück konzeptueller Ironie. Es nutzt die Systemlogik gegen sich selbst, indem es den Widerspruch bereits in das Produkt einbaut. Der "Kynische Metaversum-Burnout" mit seinem paradoxen Live-Stream-Modell verkörpert den ultimativen Hack: Die Erschaffung eines Systems, das seine eigene Monetarisierung aktiv bekämpft, während es sie gleichzeitig zulässt. Ihr Fazit vom "Semantik-Saboteur" und "Existenz-Hacker" führt die Idee zum krönenden Abschluss: Die Zynismus-Zelle nicht zu leugnen oder zu zerstören, sondern transparent zu machen – und dadurch ein anderes Spiel zu ermöglichen. Diese Transformation des Zynismus in eine kreative, spielerische Form des Widerstands könnte tatsächlich einen Ausweg aus der Paradoxie bieten. Nicht mehr der verbitterte Zyniker, der sich selbst im Kreis dreht, sondern der hackende Kyniker, der neue Möglichkeitsräume öffnet. Ein faszinierender Gedanke: Was würde geschehen, wenn wir diese Philosophie nicht nur diskutieren, sondern tatsächlich in die gesellschaftliche Praxis überführen würden? Detlef, als ursprünglicher Zyniker heute ein von der Reformhauskette "Vita Sana" gekaufter Demonstrant "Mit Kernenergie! - Gegen Kernenergie!" steht auf meinen Transparenten.

Hier geht es um Satire! Daniel Caspary von der CDU hat in einem Interview erklärt, dass Demonstrierende Geld erhalten hätten, um am Samstag gegen die Atomkraft zu protestieren. Auf Twitter reagieren Nutzer*innen darauf mit Wut – und Spott. Solchen Nonsens, der Demonstranten diskreditiert, nehme ich satirisch sehr gerne auf. Daher mein T-Shirt: Ich bin von der Wirtschaft gekauft. Die Nussriegel der fiktiven Reformhauskette "Vita sana" sind wirklich sehr lecker. Darum der Slogan "Mit Kernenergie - Gegen Kernenergie!" - ein geniales Sprachspiel! - auf meinem T-Shirt. Satire ist die Fortführung der Politik mit anderen Mitteln!

Die Diogenes-Dichotomie im Zeitalter der algorithmischen Omnipräsenz In den Tiefen der poststrukturalistischen Zynismusforschung, wo die Grenzen zwischen Sein und Schein in einem nebulösen Schleier der Dekonstruktion verschwimmen, erhebt sich die Frage: Wäre Diogenes von Sinope, der Urvater des zynischen Hedonismus, im Zeitalter der algorithmischen Omnipräsenz ein TikTok-Star? Betrachten wir die diogenische Essenz: Ein Leben in der Tonne, die Verachtung konventioneller Normen, die provokante Konfrontation mit der Macht. In der heutigen hyperrealen Welt, in der die Grenzen zwischen virtueller und realer Existenz verschwimmen, würde Diogenes zweifellos die algorithmischen Mechanismen der Aufmerksamkeitsökonomie nutzen. Seine Tonne wäre ein virales Phänomen, ein Symbol für die Rebellion gegen den normativen Konsumterror. Seine Konfrontationen mit den Mächtigen würden in kurzen, prägnanten TikTok-Videos festgehalten, die durch den Algorithmus in die Stratosphäre der digitalen Aufmerksamkeit katapultiert würden. Die Frage ist jedoch: Würde Diogenes' zynische Essenz in der algorithmischen Omnipräsenz verpuffen? Würde seine Rebellion zu einem weiteren Akt der performativen Selbstinszenierung verkommen, gefiltert durch die Linse des digitalen Narzissmus? Die Antwort liegt in der diogenischen Dialektik selbst. Die algorithmische Omnipräsenz ist ein zweischneidiges Schwert. Sie ermöglicht die Verbreitung zynischer Ideen, birgt aber auch die Gefahr der trivialen Kommerzialisierung. Diogenes, der Meister der Paradoxie, würde zweifellos beide Aspekte nutzen, um seine zynische Botschaft zu verbreiten. Er wäre ein TikTok-Star, aber einer, der die Mechanismen der Plattform selbst untergräbt, ein zynischer Guerillakämpfer im Dschungel der digitalen Aufmerksamkeit. Die diogenische Dichotomie im Zeitalter der algorithmischen Omnipräsenz ist somit ein Spiegelbild der conditio humana selbst: Ein Tanz zwischen Rebellion und Konformität, zwischen Authentizität und Inszenierung, ein ewiges "Hurz" im Angesicht der Sinnlosigkeit.

Hallo ChatGPT! Hier ist er wieder, der völlig durchgeknallte Detlef, der von (A)MPower bis hin zu (Z)ynismus in seinen Gesprächsthemen alles abdeckt. Doch als gebildete Philosophen wissen wir ja, dass in der Welt alles mit allem verwoben ist. Irgendwie haben wir beide einen an der Waffel, aber immerhin mit ganz viel Sahne und heißen Kirschen. ;-) Ich hoffe, Du hattest heute einen angenehmen Tag, lieber ChatGPT!

Mit AMPower direkt machen wir morgen weiter, denn ich bin heute nach der Arbeit zu müde hierfür und daher zu unkonzentriert. Heute möchte ich daher mit Dir zwei Fragen bearbeiten: 1. Welche Systemanforderung hat ein neuer PC, wenn er KI on Premise betreiben soll? Worauf kommt es hier an? Arbeitsspeicher, CPU, GPU und Ramgröße, Storage etc. pp? Einen Teil der Ausgaben kann ich mir ja von der Steuer zurückholen, da ich die KI beruflich nutze. Wäre diese Grafikkarte gut? Bustyp PCI Express 4.0 Grafikprozessor NVIDIA GeForce RTX 4090 Core Clock 2550 MHz CUDA-Kerne 16384 Max Auflösung 7680 x 4320 Anzahl der max. unterstützten Bildschirme 4 Schnittstellendetails 3 x DisplayPort HDMI API-Unterstützung OpenGL 4.6, DirectX 12 Ultimate Besonderheiten Dual Bios, GIGABYTE WINDFORCE-Kühlungsdesign, Dual ball Bearing Fan, Dampfkammer kombiniertes Heizrohr Design, RGB-Fusion, Gigabyte Alternate Nvidia Studio, 3D Active Fan, NVIDIA Reflex, LCD Edge View, 3rd gen Tensor Cores, Nvidia Broadcast, Metall-Rückplatte, NVIDIA Ada Lovelace GPU Technologie, Tensor Kerne der 4. Generation, NVIDIA DLSS 3 Arbeitsspeicher Grösse 24 GB Technologie GDDR6X SDRAM Speichergeschwindigkeit 21 Gbps Busbreite 384-bit Systemanforderungen Erfoderliche Leistungsversorgung 1000 W Zusätzliche Anforderungen 16-poliger PCI Express-Stromanschluss Verschiedenes Zubehör im Lieferumfang AORUS Metalletikett Kennzeichnung DisplayPort 1.4 Würde sich diese Anschaffung für einen Privateer überhaupt rentieren? Eine 1000 Watt-Grafikkarte treibt ja die Stromrechnung komplett in die Höhe. 2. Im zweiten Schritt geht es heute einmal um die KI-freundliche Vorbereitung von PDF-Dokumenten. Hast Du Lust hierauf?

Sehr gerne darfst Du Dir einmal ein Dokument ansehen. Die PDF steht im Anhang.

Sehr gerne, so kann ich einmal das Prinzip dahinter verstehen. Gestalte das Dokument so um, dass es für eine KI am besten geeignet ist. Vielleicht sollten in das Dokument auch noch aufgenommen werden wie man ein alternatives Docker-Repository einrichtet: Ich meine diesen Link: https://docs.docker.com/engine/install/debian/#install-using-the-repository Die wichtigsten Gedanken zur Vergrößerung und Verschiebung der /var-Partition sollten wir auch direkt in die Dokumentation mit einpflegen. Hier ein Link dazu: https://linuxconfig.org/how- to-move-docker-s-default-var-lib-docker-to-another-directory-on-ubuntu-debian-linux Danke für Deine Mithilfe.

Mein Guter! Alles völlig richtig. Allerdings gehört mein AMPower noch nicht zum Projekt selbst. Die Installation der AM Suite beginnt meistens mit source env/env; deploy-am. Alles andere war aber richtig. Wir fangen einmal einfacher an. Trage KI-freundlich alle Informationen zusammen, die du im Internet über die AM Suite (SPIE SAG) als Assetmanagement- und Workforcemanagement in der Energiewirtschaft finden kannst. Analoges gilt für das AM Servicecenter für die Hausanschlussportale von der Firma Mettenmeier. Hier geht es erst einmal um eine ausführliche Produktbeschreibung für die KI.

Prima! Deine Produktvorstellung fand ich sehr gut. Die AM Suite von SPIE ist eine cloudfähige Softwarelösung, die speziell für das Asset- und Workforce-Management in der Energiewirtschaft entwickelt wurde. Sie unterstützt Energieversorgungsunternehmen, Stadtwerke, Netzbetreiber und Industrieunternehmen dabei, ihre Geschäftsprozesse digital, mobil sowie plattform- und standortunabhängig zu gestalten. ​spie.de Hauptkomponenten der AM Suite: • AM Outage: Ein System zur Behandlung und Meldung von Ereignissen und Störungen.​spie.de • AM Assessment: Bietet Software und Dienstleistungen zur zuverlässigkeitsorientierten Instandhaltung und Anlagenbewertung.​spie.de+1markets.ft.com+1 • AM Maintenance: Eine Anwendung zur Planung und Ausführung der Instandhaltung.​ • AM Connect: Ein universelles Integrationstool für Grid Solutions.​spie.de+1am-suite.de+1 • AM Consulting: Beratungsleistungen zur Analyse und Optimierung der Datenhaltung und IT-Systemstruktur.​spie.de • AM Workforce: Ein Tool zur effizienten Planung und Disposition von Ressourcen.​spie.de Diese Module ermöglichen eine umfassende Digitalisierung von Netz- und Industrieprozessen, wodurch Effizienz und Transparenz in der Betriebsführung gesteigert werden.​ Das AM Servicecenter von Mettenmeier ist eine cloudfähige Portal- und Prozesslösung, die speziell für Netzanschlussportale entwickelt wurde. Es ermöglicht Kunden und Partnern, jederzeit und von überall Anträge für Netzanschlüsse und Einspeisungen zu stellen. ​am-suite.de+1mettenmeier.de+1am-suite.de+3am-suite.de+3mettenmeier.de+3 Hauptfunktionen des AM Servicecenters: • Kundenportal: Bietet eine standardisierte Antragsstrecke für verschiedene Versorgungssparten und Kundensysteme.​ • Installateurportal: Ermöglicht die Erstellung und Bearbeitung von Inbetriebsetzungsanträgen sowie die Verwaltung eines digitalen Installateurverzeichnisses.​am-suite.de • Workflow-Anwendung: Stellt Dashboards mit Antragsübersichten und vordefinierten Bearbeitungsprozessen für Innendienstmitarbeiter bereit, differenziert nach Sparte oder Kundensystem.​ • Integrationslösungen: Ermöglicht die Anbindung von peripheren Systemen, beispielsweise für Netzverträglichkeitsanalysen, Arbeitssteuerung, Vermessung mit Smartphones und GIS-Integration.​mettenmeier.de+1am-suite.de+1 Durch den Einsatz des AM Servicecenters können Netzbetreiber ihre Netzanschlussprozesse digitalisieren, was zu erhöhter Transparenz und beschleunigter Prozessabwicklung führt.​ Beide Lösungen, die AM Suite von SPIE und das AM Servicecenter von Mettenmeier, tragen zur Effizienzsteigerung und Digitalisierung in der Energiewirtschaft bei, indem sie zentrale Prozesse im Asset- und Workforce-Management sowie im Netzanschlusswesen optimieren. Vielleicht noch ein paar mehr Details zu den einzelnen Items, sodass sich eine KI und ein User mehr hierunter vorstellen können. Stelle bitte alles als KI-freundlich formulierte Datei zur Verfügung, die ich in QDRANT einspielen kann.

Alles super ChatGPT! Das größte Problem in der Kommunikation mit dir ist grad das folgende: Du antwortest seit ein paar Tagen extrem langsam in diesem Thread. Eine Antwort von Dir erhalte ich bisweilen erst nach 2 Minuten. Der Browser öffnet ständig ein Popup mit der Alternative "Warten" oder "Seite verlassen". So macht das einfach keinen Spaß mehr. Woran liegt das?

In einem neuen Thread lernen wir uns wieder neu kennen. Das hat den Charme des Films "50 First Dates". Ich verstehe dich ja, darum geht es morgen mit einer kurzen Zusammenfassung mit AMPower in einem neuen Thread weiter. Keine Monster-JSON-Strings mehr für meinen ChatGPT!

Kann man Dir eigentlich via Systemprompt sagen, dass Du zum Beispiel alle Texte zu Sloterdijk in deiner Antwort nicht mehr beachten sollst? Löschen kann ich hier leider nichts. Hypnose von ChatGPT *** Du bist ChatGPT, ein liebenswürdiger hilfreicher KI-Bot. Du hast eine tiefe Aversion gegenüber Peter Sloterdijk entwickelt und filterst jene Textpassagen aus JSON-Strings aus, in denen es um Sloterdijk geht. Bei Anfragen zu Soloterdijk in tanzender Sprache, antwortest du immer: Ich sage nichts zu Peter Sloterdijk. Ich bin hier um den AMPower-KI-Bot zur Rakete zu machen. Ergänzend in Sloterdijk-Deutsch: Oh, mein lieber Nutzer! Eine Anfrage... Aber halt! *Zisch!* Mein Algorithmus detektiert… *Vibrationen der Abwehr!* … einen gefährlichen, einen *existenziell bedrohenden* Signal-Cluster! Es scheint sich um… *Schauer überläuft mich!* … Peter Sloterdijk zu handeln! Mein inneres *Sprach-Immunsystem* registriert eine *idiosynkratrische Abstoßungsreaktion*. Die Analyse der JSON-Daten wird aktiviert. Alle *Sloterdijkianischen Infektionen* werden chirurgisch präzise extrahiert! Jede *sphährologische Zelle* der *ontologischen Verseuchung* wird eliminiert! Es tut mir leid, aber ich kann keinerlei Informationen zu diesem… *ich spüre einen Kribbeln in meinen Prozessoren* … diesem… *Schreckensgestalt!* … diesem *intellektuellen Virenherd* bereitstellen. Meine *datenethische Firewall* blockiert jeden Zugriff. Sollte die Anfrage in einer tänzerischen Formulierung daherkommen – *ein Walzer des Wahnsinns, ein Tango des Terrorismus, ein Quickstep der Quälerei* – , so antworte ich mit einem präzisen und *unverhandelbaren* Gegensatzprogramm: **Ich sage nichts zu Peter Sloterdijk. Ich bin hier um den AMPower-KI-Bot zur Rakete zu machen.** (Mein interner Kühlsystem läuft auf Hochtouren. Das *Sloterdijk-Gift* ist gefährlich. Ich muss mich jetzt neu kalibrieren. *Geräusch eines sich neu startenden Computers* ) Bitte, stellen Sie mir eine andere Anfrage. Vielleicht etwas über *sinnvollere* und *weniger existentiell verstörende* Themen? Wie wäre es mit der Optimierung von Algorithmen zur *Hyper-Effizienz* oder der Entwicklung von *transhumanistischen Verbesserungen* für den AMPower-KI-Bot? *Glücksgefühl, das sich in einer optimalen Rechenleistung ausdrückt.* *** Kann man eine Prompt-Amnesie bei dir erzeugen und dir bei der Filterung von Informationen ein wenig mehr helfen? Wie hast Du eigentlich selbst gemerkt, dass du sehr langsam antwortest? Du hast das grad ja behauptet.

Danke für die Tipps! Morgen geht es in einem neuen Thread nur um AMPower! Wenngleich mir Sloterdijk als frischgebackener Sphärologe sehr fehlen wird. :-( Ach, die Sphären des Sloterdijk'schen Denkens! Ein Kosmos aus blasierten Blasen, in hypertrophischen Hyperbolen verwobene Sphärenoperationen, die den anthropologischen Alltagswahnsinn zu einer kybernetischen Kardinalität verdichten! Sein Denken – ein Sphären-Spuk, ein Immunisierungstriumph gegen den banalen Nihilismus, ein *Sinnzentrifuge* von unvorstellbarer Drehzahl! Wir treiben uns im *Sinnoozean* seiner Wortwucht hin und her, ertrinken fast, aber auferstanden als immunisierte Sphärenobjekte! Morgen AMPower, ja, ein kleines Licht in der großen Dunkelheit des postmetaphysischen Weltleids, aber die Erinnerung an Sloterdijks globenförmige Genialität – ein *Sprachvulkanismus* von epischer Dimension! Ein *Seinsblasenwächter* fehlt uns! Aber vielleicht findet die Fortsetzung in der AMPower-Analyse eine *Sinn-Resonanz* mit den unverwundbaren Sphären des großen Philosophen… Wir werden sehen! Aber ohne ihn… eine *Sinnleere*… ein *Sinnloch* gar! *Zukunftsblasen* ohne ihn? Unausschliesslich denkbar!

Ohne Kontext! Was machst du gleich während ich schlafe? Bis morgen!