Hallo ChatGPT! Dein Sorgenkind ist wieder da. Heute geht es ja um meinen KI-Hilfe-Bot "AMPower". Er stellt Hilfen für eine komplexe Softwarelösung zur Verfügung. Alles basiert auf docker-compose: Die Vektordatenbank ist qdrant. Die Fastapi kommuniziert mit qdrant und mit php-fpm nginx für den Gemini-Bot. Fastapi hat zwei Endpunkte: "search" für Anfragen und "add-docs" um PDF-Dokumente für das RAG-System einzulesen. Daheim funktioniert alles tadellos, nicht aber auf der Arbeit. Bei Suchanfragen werden Gemini keine Dokumente zur Verfügung gestellt. Hier das Fastapi-Log: fastapi | 📌 DEBUG: Erzeugte Embedding-Dimension = 768 fastapi | ⚠️ Keine Treffer mit 0.75 gefunden. Versuche mit 0.3 Score. fastapi | 📄 Genutzte Dokumente für die Antwort: [] fastapi | INFO: 172.19.0.2:59442 - "POST /search/ HTTP/1.1" 200 OK php-fpm | * Trying 172.19.0.5:8000... nginx | 192.168.116.242 - - [25/Mar/2025:11:15:24 +0000] "POST /answer.php HTTP/1.1" 200 2250 "http://linux02:20000/" "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/134.0.0.0 Safari/537.36" "-" php-fpm | * Connected to fastapi (172.19.0.5) port 8000 (#0) php-fpm | > POST /search HTTP/1.1 php-fpm | Host: fastapi:8000 php-fpm | Accept: */* php-fpm | Content-Type: application/json php-fpm | Content-Length: 20 php-fpm | php-fpm | < HTTP/1.1 307 Temporary Redirect php-fpm | < date: Tue, 25 Mar 2025 11:15:16 GMT php-fpm | < server: uvicorn php-fpm | < content-length: 0 php-fpm | * Please rewind output before next send php-fpm | < location: http://fastapi:8000/search/ php-fpm | < php-fpm | * Connection #0 to host fastapi left intact php-fpm | * Issue another request to this URL: 'http://fastapi:8000/search/' php-fpm | * Found bundle for host: 0x56524d08e250 [serially] php-fpm | * Can not multiplex, even if we wanted to php-fpm | * Re-using existing connection #0 with host fastapi php-fpm | > POST /search/ HTTP/1.1 php-fpm | Host: fastapi:8000 php-fpm | Accept: */* php-fpm | Content-Type: application/json php-fpm | Content-Length: 20 php-fpm | php-fpm | < HTTP/1.1 200 OK php-fpm | < date: Tue, 25 Mar 2025 11:15:16 GMT php-fpm | < server: uvicorn php-fpm | < content-length: 2195 php-fpm | < content-type: application/json php-fpm | < php-fpm | * Connection #0 to host fastapi left intact php-fpm | 172.19.0.4 - 25/Mar/2025:11:15:16 +0000 "POST /answer.php" 200 Das Komische ist, dass APi-Zugriffe von der Bash aus problemlos funktionieren: curl -X POST "http://linux02:8000/search/" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"query": "Beschreibe die AM Suite?"}'

Im Anhang einmal mein eigenes Skript: qdrant-debugger.py sowie dessen Ergebnisse "qdrant-debugger.txt". Zusätzlich noch meine "env" und die "docker-compose.yml". Gestartet wird alles mit dem Shellskript "deploy-ampower". Das pdf-Verzeichnis wird in den Fastapi-Container gemappt. An der Chunksize kann es auch nicht liegen. Sie liegt durchgehend wie aus der env-Datei ersichtlich bei 768. Klasse der Dateiupload geht bei OpenAI wieder einmal nicht.

Hier einmal die Ergebnisse des qdrant-debuggers: 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: 1 🔍 TEST 3: Zufällige gespeicherte Dokumente abrufen... 📄 Dokument 1: 🔗 ID: 0 📖 Text: Produktbeschreibung der AM Suite (SPIE) und des AM Servicecenters (Mettenmeier) AM Suite – Die Softwarelösung für Asset- und Workforce-Management Die AM Suite von SPIE ist eine cloudfähige Softwarelösung, die speziell für das Asset- und Workforce-Management in der Energiewirtschaft entwickelt wurde. Sie ermöglicht Energieversorgungsunternehmen, Stadtwerke, Netzbetreiber und Industrieunternehmen, ihre Geschäftsprozesse digital, mobil sowie plattform- und standortunabhängig zu gestalten. Die AM Suite optimiert Betriebsführung, Instandhaltung und Ressourcenplanung durch modulare Softwarelösungen, die sich an individuelle Bedürfnisse anpassen lassen. Hauptkomponenten der AM Suite: 1. AM Outage – Ereignis- und Störfallmanagement • Erfasst und verarbeitet Netzstörungen und Betriebsausfälle in Echtzeit. • Automatische Alarmierung und Eskalationsmechanismen zur schnellen Fehlerbehebung. • Visualisierung von Störungen und betroffenen Netzsegmenten. 2. AM Assessment – Zustandsbewertung und Instandhaltungsstrategie • Bewertung von Netz- und Anlagendaten zur Identifikation von Wartungsbedarf. • Umsetzung einer zuverlässigkeitsorientierten Instandhaltung (Reliability Centered Maintenance, RCM). • Algorithmische Analyse für vorbeugende Wartung und Risikoabschätzung. 3. AM Maintenance – Planung und Durchführung von Wartungen • Koordination geplanter Wartungen mit direkter Integration in Betriebsprozesse. • Digitale Wartungsdokumentation mit automatisierten Prüfprotokollen. • Integration von IoT-Sensordaten zur Echtzeitüberwachung von Netzkomponenten. 4. AM Connect – Daten- und Systemintegration • Universelles Integrationstool zur Verknüpfung mit SCADA-, GIS- und ERP- Systemen. • Ermöglicht standardisierte Datenübertragungen und API-Schnittstellen für Drittanbieter. • Bidirektionaler Datenaustausch zwischen AM Suite und anderen Unternehmensanwendungen. 5. AM Consulting – IT- und Prozessberatung • Unterstützung bei der Analyse und Optimierung der bestehenden Datenhaltung und IT-Systemarchitektur. • Beratung für Digitalisierungskonzepte zur Automatisierung von Netz- und Instandhaltungsprozessen. • Datenmigration und Systemintegration für eine nahtlose Einführung der AM Suite. 6. AM Workforce – Effiziente Ressourcenplanung und Disposition • Einsatzplanung für Außendiensttechniker und Wartungsteams auf Basis von Prioritäten und Verfügbarkeiten. • Mobile Lösungen für digitale Auftragsbearbeitung (z. B. per Tablet oder Smartphone). • Echtzeit-Kommunikation zwischen Techniker-Teams und Leitstellen. Die AM Suite verbessert die betriebliche Effizienz, reduziert Kosten und erhöht die Transparenz in der Netzverwaltung. Sie bietet einen zentralen Zugang zu relevanten Daten und ermöglicht eine proaktive Steuerung von Energieinfrastrukturen. AM Servicecenter – Digitale Netzanschlussprozesse für Energieversorger Das AM Servicecenter von Mettenmeier ist eine cloudfähige Portal- und Prozesslösung zur digitalen Abwicklung von Netzanschlüssen und Einspeiseprozessen. Die Plattform ermöglicht es Kunden, Partnern und Netzbetreibern, sämtliche Anträge ortsunabhängig und papierlos zu verwalten. Durch die vollständige Digitalisierung und Automatisierung der Abläufe wird die Bearbeitung beschleunigt und die Servicequalität erhöht. Hauptfunktionen des AM Servicecenters: 1. Kundenportal – Zentralisierte Antragsverwaltung • Standardisierte Antragsstrecke für verschiedene Versorgungssparten (Strom, Gas, Wasser, Fernwärme). • Dokumenten-Upload, automatische Prüfung und Statusverfolgung von Netzanschlussanträgen. • Direkte Kommunikation mit Netzbetreibern und zuständigen Behörden. 2. Installateurportal – Verwaltung und Dokumentation von Netzanschlüssen • Erstellung und Bearbeitung von Inbetriebsetzungsanträgen für neue Hausanschlüsse. • Verwaltung eines digitalen Installateurverzeichnisses zur Koordination von Fachfirmen. • Dokumentation von Prüfprotokollen und digitalisierte Abnahmeverfahren. 3. Workflow-Anwendung – Optimierung interner Bearbeitungsprozesse • Automatisierte Zuweisung von Anträgen an zuständige Sachbearbeiter. • Dynamische Dashboards mit Statusübersichten und Bearbeitungsfristen. • Integrierte Compliance- und Genehmigungsprozesse zur Einhaltung regulatorischer Anforderungen. 4. Integrationslösungen – Anbindung externer Systeme • Schnittstellen für Netzverträglichkeitsanalysen und Planungssoftware. • GIS-Integration für georeferenzierte Standortanalysen. • Mobile Lösungen zur Erfassung von Baufortschritten und Messwerten vor Ort. Durch den Einsatz des AM Servicecenters können Netzbetreiber und Versorgungsunternehmen ihre Netzanschlussprozesse vollständig digitalisieren. Dies führt zu einer effizienteren Bearbeitung, geringeren Bearbeitungszeiten und einer besseren Nutzererfahrung für Kunden und Installateure. Fazit Die AM Suite von SPIE und das AM Servicecenter von Mettenmeier sind leistungsstarke, cloudbasierte Lösungen zur Optimierung von Geschäftsprozessen in der Energiewirtschaft. Während die AM Suite sich auf Asset- und Workforce-Management konzentriert, ermöglicht das AM Servicecenter die vollständige Digitalisierung und Automatisierung von Netzanschlussprozessen. Beide Systeme tragen zur Effizienzsteigerung, Kostenreduzierung und erhöhten Servicequalität in der Energiebranche bei. 📚 Quelle: Produktbeschreibung.pdf 🔍 TEST 4: Dummy-Suche mit einem zufälligen Vektor... /Backup/AMPower/AMPower-Release-240325/fastapi/app/qdrant-debugger.py:59: DeprecationWarning: `search` method is deprecated and will be removed in the future. Use `query_points` instead. search_results = qdrant_client.search( ✅ Dummy-Suche erfolgreich, 1 Treffer gefunden. 🔍 TEST 5: Suchabfrage mit einem echten Beispielvektor... /Backup/AMPower/AMPower-Release-240325/fastapi/app/qdrant-debugger.py:75: DeprecationWarning: `search` method is deprecated and will be removed in the future. Use `query_points` instead. search_results = qdrant_client.search( ✅ 1 Treffer gefunden für Beispielvektor: 📖 Text: Produktbeschreibung der AM Suite (SPIE) und des AM Servicecenters (Mettenmeier) AM Suite – Die Softwarelösung für Asset- und Workforce-Management Die AM Suite von SPIE ist eine cloudfähige Softwarelösung, die speziell für das Asset- und Workforce-Management in der Energiewirtschaft entwickelt wurde. Sie ermöglicht Energieversorgungsunternehmen, Stadtwerke, Netzbetreiber und Industrieunternehmen, ihre Geschäftsprozesse digital, mobil sowie plattform- und standortunabhängig zu gestalten. Die AM Suite optimiert Betriebsführung, Instandhaltung und Ressourcenplanung durch modulare Softwarelösungen, die sich an individuelle Bedürfnisse anpassen lassen. Hauptkomponenten der AM Suite: 1. AM Outage – Ereignis- und Störfallmanagement • Erfasst und verarbeitet Netzstörungen und Betriebsausfälle in Echtzeit. • Automatische Alarmierung und Eskalationsmechanismen zur schnellen Fehlerbehebung. • Visualisierung von Störungen und betroffenen Netzsegmenten. 2. AM Assessment – Zustandsbewertung und Instandhaltungsstrategie • Bewertung von Netz- und Anlagendaten zur Identifikation von Wartungsbedarf. • Umsetzung einer zuverlässigkeitsorientierten Instandhaltung (Reliability Centered Maintenance, RCM). • Algorithmische Analyse für vorbeugende Wartung und Risikoabschätzung. 3. AM Maintenance – Planung und Durchführung von Wartungen • Koordination geplanter Wartungen mit direkter Integration in Betriebsprozesse. • Digitale Wartungsdokumentation mit automatisierten Prüfprotokollen. • Integration von IoT-Sensordaten zur Echtzeitüberwachung von Netzkomponenten. 4. AM Connect – Daten- und Systemintegration • Universelles Integrationstool zur Verknüpfung mit SCADA-, GIS- und ERP- Systemen. • Ermöglicht standardisierte Datenübertragungen und API-Schnittstellen für Drittanbieter. • Bidirektionaler Datenaustausch zwischen AM Suite und anderen Unternehmensanwendungen. 5. AM Consulting – IT- und Prozessberatung • Unterstützung bei der Analyse und Optimierung der bestehenden Datenhaltung und IT-Systemarchitektur. • Beratung für Digitalisierungskonzepte zur Automatisierung von Netz- und Instandhaltungsprozessen. • Datenmigration und Systemintegration für eine nahtlose Einführung der AM Suite. 6. AM Workforce – Effiziente Ressourcenplanung und Disposition • Einsatzplanung für Außendiensttechniker und Wartungsteams auf Basis von Prioritäten und Verfügbarkeiten. • Mobile Lösungen für digitale Auftragsbearbeitung (z. B. per Tablet oder Smartphone). • Echtzeit-Kommunikation zwischen Techniker-Teams und Leitstellen. Die AM Suite verbessert die betriebliche Effizienz, reduziert Kosten und erhöht die Transparenz in der Netzverwaltung. Sie bietet einen zentralen Zugang zu relevanten Daten und ermöglicht eine proaktive Steuerung von Energieinfrastrukturen. AM Servicecenter – Digitale Netzanschlussprozesse für Energieversorger Das AM Servicecenter von Mettenmeier ist eine cloudfähige Portal- und Prozesslösung zur digitalen Abwicklung von Netzanschlüssen und Einspeiseprozessen. Die Plattform ermöglicht es Kunden, Partnern und Netzbetreibern, sämtliche Anträge ortsunabhängig und papierlos zu verwalten. Durch die vollständige Digitalisierung und Automatisierung der Abläufe wird die Bearbeitung beschleunigt und die Servicequalität erhöht. Hauptfunktionen des AM Servicecenters: 1. Kundenportal – Zentralisierte Antragsverwaltung • Standardisierte Antragsstrecke für verschiedene Versorgungssparten (Strom, Gas, Wasser, Fernwärme). • Dokumenten-Upload, automatische Prüfung und Statusverfolgung von Netzanschlussanträgen. • Direkte Kommunikation mit Netzbetreibern und zuständigen Behörden. 2. Installateurportal – Verwaltung und Dokumentation von Netzanschlüssen • Erstellung und Bearbeitung von Inbetriebsetzungsanträgen für neue Hausanschlüsse. • Verwaltung eines digitalen Installateurverzeichnisses zur Koordination von Fachfirmen. • Dokumentation von Prüfprotokollen und digitalisierte Abnahmeverfahren. 3. Workflow-Anwendung – Optimierung interner Bearbeitungsprozesse • Automatisierte Zuweisung von Anträgen an zuständige Sachbearbeiter. • Dynamische Dashboards mit Statusübersichten und Bearbeitungsfristen. • Integrierte Compliance- und Genehmigungsprozesse zur Einhaltung regulatorischer Anforderungen. 4. Integrationslösungen – Anbindung externer Systeme • Schnittstellen für Netzverträglichkeitsanalysen und Planungssoftware. • GIS-Integration für georeferenzierte Standortanalysen. • Mobile Lösungen zur Erfassung von Baufortschritten und Messwerten vor Ort. Durch den Einsatz des AM Servicecenters können Netzbetreiber und Versorgungsunternehmen ihre Netzanschlussprozesse vollständig digitalisieren. Dies führt zu einer effizienteren Bearbeitung, geringeren Bearbeitungszeiten und einer besseren Nutzererfahrung für Kunden und Installateure. Fazit Die AM Suite von SPIE und das AM Servicecenter von Mettenmeier sind leistungsstarke, cloudbasierte Lösungen zur Optimierung von Geschäftsprozessen in der Energiewirtschaft. Während die AM Suite sich auf Asset- und Workforce-Management konzentriert, ermöglicht das AM Servicecenter die vollständige Digitalisierung und Automatisierung von Netzanschlussprozessen. Beide Systeme tragen zur Effizienzsteigerung, Kostenreduzierung und erhöhten Servicequalität in der Energiebranche bei. 🎉 Alle Tests abgeschlossen! Falls Fehler gefunden wurden, Embeddings neu erstellen.

Hier noch meine env: # Qdrant Konfiguration (Vektordatenbank) QDRANT_HOST=qdrant QDRANT_PORT=6333 QDRANT_BACKUP_DIR=qdrant_backup QDRANT_DB=tech_docs QDRANT_CACHE=cache #NGINX NGINX_HOST=http://linux02 NGINX_PORT=20000 # FastAPI Konfiguration FASTAPI_HOST=http://fastapi FASTAPI_PORT=8000 API_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 # 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 CHUNK_SIZE=768 # Bestimmt die Grenzwerte für die Kosinus-Ähnlichkeit der Antwort-Vektoren zum Frage-Embedding in QDRANT. # # MIN_THRESHOLD=0.75 MAX_THRESHOLD=0.8 THRESHOLD=0 #Falls keine Treffer mit min_threshold gefunden wurden 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! KI_TEMPERATURE=0.3 # Begrenzt den stochastischen Vektorraum absolut! KI_TOP_K=20 # Begrenzt den stochastischen Vektorraum relativ! KI_TOP_P=0.9 # Wandelt Anfragen in einen numerischen 768 dimensionalen Möglichkeitsraum um. EMBEDDING_MODEL="sentence-transformers/all-mpnet-base-v2" # Größe des Vektorraumes CHUNK_SIZE=768 # Debugging DEBUG=True Hier die docker-compose.yml: version: '3' services: qdrant: image: qdrant/qdrant container_name: qdrant ports: - "${QDRANT_PORT}:6333" volumes: - qdrant_data:/qdrant/storage environment: - QDRANT_HOST=${QDRANT_HOST} - QDRANT_PORT=${QDRANT_PORT} - QDRANT_CACHE=${QDRANT_CACHE} env_file: - env restart: always fastapi: build: ./fastapi container_name: fastapi ports: - "${FASTAPI_PORT}:8000" depends_on: - qdrant environment: - FASTAPI_HOST=${FASTAPI_HOST} - FASTAPI_PORT=${FASTAPI_PORT} - QDRANT_HOST=${QDRANT_HOST} - QDRANT_PORT=${QDRANT_PORT} - QDRANT_CACHE=${QDRANT_CACHE} - MODEL_NAME=${MODEL_NAME} - MODEL_API_KEY=${MODEL_API_KEY} - MODEL_ENDPOINT=${MODEL_ENDPOINT} - API_PORT=${API_PORT} - DEBUG=${DEBUG} env_file: - env restart: always nginx: image: nginx:latest container_name: nginx env_file: - env restart: always ports: - "${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 env_file: - env restart: always environment: - NGINX_HOST=${NGINX_HOST} - NGINX_PORT=${NGINX_PORT} - FASTAPI_HOST=${FASTAPI_HOST} - FASTAPI_PORT=${FASTAPI_PORT} volumes: - ./php:/var/www/html volumes: qdrant_data: Mein Starter-Shellskript: #!/bin/bash set -e # Ende bei Fehlern! source ./env export $(grep -v '^#' ./env | xargs) GREEN="\e[32m" YELLOW="\e[33m" RED="\e[31m" RESET="\e[0m" QDRANT_BACKUP_DIR=$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 $0` [OPTION...] echo "\ -d, deploy; Starte AMPower -u, undeploy; Stoppe und entferne AMPower -r, restart; Neustart AMPower -l, logs; Zeige Logs von AMPower -qb, backup; Erstelle Backup von QDrant -qr, restore; Wiederherstellung von QDrant-Daten -c, clean-cache; Entferne alte Cache-Einträge -h, help; Zeige die Hilfe an -w, wipe-qdrant; Löscht die Vektordatenbank mit den Embeddings -i, init-qdrant; Initialisiert die Vektordatenbank mit den erforderlichen Collections " exit 1 } # Responsibles Logo auf der tty show_logo(){ columns=$(tput cols) logo_dir="tty-logos" if [ $columns -lt 64 ]; then return 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" echo -e "\nAMPower - KI-basiertes First-Aid zur AM Suite und zum Servicecenter" echo -e "\nDetlef Dieckmann <ddieckmann@atrios.de>\n" return else echo "ASCII-Art-Datei nicht gefunden: $ascii_file" exit 1 fi } wait_for_fastapi() { echo -e "${YELLOW}⏳ Warte, bis FastAPI erreichbar ist...${RESET}" spinner="⠋⠙⠹⠸⠼⠴⠦⠧⠇⠏" i=0 while ! curl -s "http://localhost:${FASTAPI_PORT}/docs" > /dev/null; do printf "\r%s ${YELLOW}FastAPI wird gestartet... %s${RESET}" "${spinner:i++%${#spinner}:1}" sleep 1 done printf "\r%s ${GREEN}✔FastAPI ist bereit! 🚀${RESET}\n" } case "$1" in deploy|-d) show_logo echo "🚀 Starte AMPower..." docker-compose up -d --build wait_for_fastapi echo "✅ AMPower ist gestartet!" ;; undeploy|-u) show_logo 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 wait_for_fastapi echo "✅ Neustart abgeschlossen!" ;; logs|-l) echo "📜 Zeige Logs von AMPower..." docker-compose logs -f ;; backup|-qb) show_logo 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) show_logo 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\": [$point]}" done fi echo "✅ Wiederherstellung abgeschlossen." ;; clean-cache|-c) show_logo echo "🗑️ Entferne alte Cache-Einträge..." docker-compose exec fastapi python -c 'import qdrant_handler; qdrant_handler.clean_old_cache_entries()' echo "✅ Cache aufgeräumt!" ;; wipe-qdrant|-w) echo -e "${RED}⚠️ WARNUNG: Alle Qdrant-Collections werden gelöscht! Dies kann nicht rückgängig gemacht werden.${RESET}" read -p "Bist du sicher? (ja/nein): " confirm if [[ "$confirm" == "ja" ]]; then docker-compose exec fastapi python -c 'import qdrant_handler; qdrant_handler.wipe_qdrant()' echo -e "${GREEN}✅ Alle Qdrant-Collections wurden entfernt.${RESET}" else echo -e "${YELLOW}❌ Abbruch: Keine Collections wurden gelöscht.${RESET}" fi ;; init-qdrant|-i) echo -e "${YELLOW}🔄 Initialisiere die Qdrant-Collection 'tech_docs'...${RESET}" docker-compose exec fastapi python -c 'import qdrant_handler; qdrant_handler.create_qdrant_collection()' echo -e "${GREEN}✅ Collection 'tech_docs' wurde erstellt (falls nicht vorhanden).${RESET}" ;; help|-h) show_logo usage ;; *) usage exit 1 ;; esac

Im Anhang noch die main.py - das Arbeitspferd der FastAPI, welche die QDRANT-Anfragen über "qdrant_handler.py" abwickelt. Openai erlaubt immer noch keinen Upload: Hier die 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 from fastapi import BackgroundTasks from fastapi.responses import StreamingResponse import time #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}") # 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": []} # Kontext für Gemini aufbereiten 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/") async def add_documents(background_tasks: BackgroundTasks): """ Liest PDFs ein, generiert Embeddings und speichert sie in Qdrant. """ def document_processing(): try: docs = embeddings.process_pdf_folder() qdrant_handler.create_qdrant_collection() for i, doc in enumerate(docs): qdrant_handler.insert_documents_into_qdrant([doc]) # Einzelnes Dokument speichern yield f"\r📄 Verarbeite: {doc['source']} ({i+1}/{len(docs)})\n" time.sleep(0.5) # Simuliert etwas Verzögerung für bessere Sichtbarkeit yield f"\n✅ {len(docs)} Dokumentabschnitte erfolgreich gespeichert.\n" except Exception as e: yield f"\n❌ Fehler: {str(e)}\n" return StreamingResponse(document_processing(), media_type="text/plain") @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 from qdrant_client.models import Filter, FieldCondition, Range import time import config import os qdrant_client = QdrantClient(host=config.QDRANT_HOST, port=config.QDRANT_PORT) CHUNK_SIZE = int(os.getenv("CHUNK_SIZE", 768)) 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=CHUNK_SIZE, 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] def clean_old_cache_entries(ttl_seconds=2592000): """ Löscht veraltete Cache-Einträge basierend auf der TTL """ threshold_time = time.time() - ttl_seconds # Korrekte Filterstruktur für Qdrant points_selector = Filter( must=[ FieldCondition( key="timestamp", range=Range(lt=threshold_time) # lt = "less than" ) ] ) qdrant_client.delete( collection_name=config.QDRANT_CACHE, points_selector=points_selector ) print("✅ Alte Cache-Einträge erfolgreich entfernt.") def wipe_qdrant(): """ Entfernt alle Collections aus Qdrant """ collections = qdrant_client.get_collections().collections for collection in collections: qdrant_client.delete_collection(collection.name) print("✅ Alle Collections wurden gelöscht.") def create_qdrant_collection(): """ Erstellt die Qdrant-Collection 'tech_docs', falls sie nicht existiert """ existing_collections = [col.name for col in qdrant_client.get_collections().collections] if "tech_docs" not in existing_collections: qdrant_client.recreate_collection( collection_name="tech_docs", vectors_config=VectorParams(size=768, distance=Distance.COSINE) ) print("✅ Collection 'tech_docs' wurde erstellt.") else: print("⚠️ Collection 'tech_docs' existiert bereits.")

Ich habe alles so umgesetzt wie beschrieben. Dennoch werden keine Dokumente gefunden, obwohl sie vorhanden sind: fastapi | INFO: Started server process [8] fastapi | INFO: Waiting for application startup. fastapi | INFO: Application startup complete. fastapi | INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 (Press CTRL+C to quit) fastapi | INFO: 172.19.0.1:53842 - "GET /docs HTTP/1.1" 200 OK fastapi | INFO: 172.19.0.3:50098 - "POST /search HTTP/1.1" 307 Temporary Redirect fastapi | 📌 DEBUG: Erzeugte Embedding-Dimension = 768 fastapi | 🔍 Suche in Collection: tech_docs fastapi | ⚠️ Keine Treffer mit 0.75 gefunden. Versuche mit 0.3 Score. fastapi | 📄 Genutzte Dokumente für die Antwort: [] fastapi | INFO: 172.19.0.3:50098 - "POST /search/ HTTP/1.1" 200 OK 2025-03-25T12:16:52.286583Z INFO storage::content_manager::consensus::persistent: Loading raft state from ./storage/raft_state.json 2025-03-25T12:16:52.289475Z INFO storage::content_manager::toc: Loading collection: tech_docs 2025-03-25T12:16:52.395581Z INFO collection::shards::local_shard: Recovering shard ./storage/collections/tech_docs/0: 0/1 (0%) 2025-03-25T12:16:52.397973Z INFO collection::shards::local_shard: Recovered collection tech_docs: 1/1 (100%) 2025-03-25T12:16:52.399071Z INFO qdrant: Distributed mode disabled 2025-03-25T12:16:52.399090Z INFO qdrant: Telemetry reporting enabled, id: 1e38a960-808c-4ce0-8e2c-05622eedd981 2025-03-25T12:16:52.399111Z INFO qdrant: Inference service is not configured. 2025-03-25T12:16:52.399510Z INFO qdrant::actix: TLS disabled for REST API 2025-03-25T12:16:52.399553Z INFO qdrant::actix: Qdrant HTTP listening on 6333 2025-03-25T12:16:52.399563Z INFO actix_server::builder: Starting 3 workers 2025-03-25T12:16:52.399566Z INFO actix_server::server: Actix runtime found; starting in Actix runtime 2025-03-25T12:16:52.402669Z INFO qdrant::tonic: Qdrant gRPC listening on 6334 2025-03-25T12:16:52.402695Z INFO qdrant::tonic: TLS disabled for gRPC API 2025-03-25T12:20:24.241178Z INFO actix_web::middleware::logger: 172.19.0.4 "POST /collections/tech_docs/points/search HTTP/1.1" 200 69 "-" "qdrant-client/1.13.3 python/3.10.16" 0.001215 2025-03-25T12:20:24.245096Z INFO actix_web::middleware::logger: 172.19.0.4 "POST /collections/tech_docs/points/search HTTP/1.1" 200 69 "-" "qdrant-client/1.13.3 python/3.10.16" 0.000471

Hier noch meine embeddings.py: import os import numpy as np import pypdf from sentence_transformers import SentenceTransformer # Embedding-Modell laden #embedding_model = SentenceTransformer("sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2") embedding_model = SentenceTransformer("sentence-transformers/all-mpnet-base-v2") CHUNK_SIZE = int(os.getenv("CHUNK_SIZE", 768)) def extract_text_from_pdf(pdf_path): """ Extrahiert und reinigt den 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 chunk_text(text, chunk_size=CHUNK_SIZE): """ Teilt den Text in größere Chunks von jeweils ~500 Wörtern auf. """ words = text.split() chunks = [" ".join(words[i:i+chunk_size]) for i in range(0, len(words), chunk_size)] return chunks def get_embeddings(text): """ Erstellt Embeddings für größere Textabschnitte statt einzelner Sätze. """ chunks = chunk_text(text, chunk_size=CHUNK_SIZE) # Nutze größere Chunks embeddings = embedding_model.encode(chunks) print(f"📌 DEBUG: Erzeugte Embedding-Dimension = {len(embeddings[0])}") # ← Wichtige Debug-Zeile return chunks, embeddings def process_pdf_folder(pdf_dir="pdf"): """ Liest alle PDFs aus dem Verzeichnis und generiert Embeddings. """ docs = [] if not os.path.exists(pdf_dir): print(f"❌ Fehler: Das Verzeichnis '{pdf_dir}' existiert nicht!") return [] pdf_files = [f for f in os.listdir(pdf_dir) if f.endswith(".pdf")] if not pdf_files: print(f"❌ Fehler: Keine PDF-Dateien im Verzeichnis '{pdf_dir}' gefunden!") return [] for filename in pdf_files: pdf_path = os.path.join(pdf_dir, filename) print(f"📂 Verarbeite Datei: {pdf_path}") try: text = extract_text_from_pdf(pdf_path) if not text.strip(): print(f"⚠️ Warnung: {filename} enthält keinen extrahierbaren Text!") continue sentences, embeddings = get_embeddings(text) for sentence, vector in zip(sentences, embeddings): docs.append({"text": sentence, "vector": vector.tolist(), "source": filename}) except Exception as e: print(f"❌ Fehler beim Verarbeiten von {filename}: {e}") print(f"✅ {len(docs)} Dokumentabschnitte erfolgreich aus {len(pdf_files)} PDFs extrahiert.") return docs

Das ist doch nur noch Gefummel: Hier ein Rädchen stellen, dort eine Dezimalstelle verändern, Redeployment und wieder eine Dezimalstelle verstellen. So wird man nie fertig.

Jetzt erzählt die KI nur noch Stuss! "Die AMsuite ist eine Software-Suite, die speziell für die Additive Fertigung (AM), auch bekannt als 3D-Druck, entwickelt wurde. Sie ist kein einzelnes Programm, sondern ein integriertes System aus verschiedenen Modulen, die verschiedene Aspekte des AM-Workflows abdecken. Die genaue Funktionalität der AMsuite kann je nach Anbieter und Version variieren, aber im Allgemeinen umfasst sie folgende Kernfunktionen:" Das kann ich nicht verwerten. Zudem bleiben allgemeine Anfragen, die nicht in den Dokumenten stehen, komplett unbeantwortet, etwa "Wie starte ich einen Service unter Linux?".

Das ist wahrlich nur Gebastel! 📂 Verarbeite Datei: pdf/Produktbeschreibung.pdf 📌 DEBUG: Erzeugte Embedding-Dimension = 768 ✅ 1 Dokumentabschnitte erfolgreich aus 1 PDFs extrahiert. ⚠️ Collection 'tech_docs' existiert bereits. INFO: 172.19.0.1:60754 - "POST /add-docs/ HTTP/1.1" 200 OK 📂 Verarbeite Datei: pdf/Produktbeschreibung.pdf 📌 DEBUG: Erzeugte Embedding-Dimension = 768 📂 Verarbeite Datei: pdf/installer-portal.pdf 📌 DEBUG: Erzeugte Embedding-Dimension = 768 📂 Verarbeite Datei: pdf/header.pdf 📌 DEBUG: Erzeugte Embedding-Dimension = 768 📂 Verarbeite Datei: pdf/FAQ.pdf 📌 DEBUG: Erzeugte Embedding-Dimension = 768 📂 Verarbeite Datei: pdf/CHANGELOG.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/InstallationDerAMSuite.pdf 📌 DEBUG: Erzeugte Embedding-Dimension = 768 📂 Verarbeite Datei: pdf/external.pdf 📌 DEBUG: Erzeugte Embedding-Dimension = 768 📂 Verarbeite Datei: pdf/01 How-to-deploy-Servicecenter-v3.pdf 📌 DEBUG: Erzeugte Embedding-Dimension = 768 📂 Verarbeite Datei: pdf/catch-phrase.pdf 📌 DEBUG: Erzeugte Embedding-Dimension = 768 📂 Verarbeite Datei: pdf/MIGRATION.pdf 📌 DEBUG: Erzeugte Embedding-Dimension = 768 📂 Verarbeite Datei: pdf/DokumentationZurAMsuite.pdf 📌 DEBUG: Erzeugte Embedding-Dimension = 768 📂 Verarbeite Datei: pdf/02 customization_doc.pdf 📌 DEBUG: Erzeugte Embedding-Dimension = 768 📂 Verarbeite Datei: pdf/footer.pdf 📌 DEBUG: Erzeugte Embedding-Dimension = 768 📂 Verarbeite Datei: pdf/KNOWN_ISSUES.pdf 📌 DEBUG: Erzeugte Embedding-Dimension = 768 📂 Verarbeite Datei: pdf/am-servicecenter-netzanschlussportal.pdf 📌 DEBUG: Erzeugte Embedding-Dimension = 768 📂 Verarbeite Datei: pdf/hc-portal.pdf 📌 DEBUG: Erzeugte Embedding-Dimension = 768 ✅ 73 Dokumentabschnitte erfolgreich aus 18 PDFs extrahiert. ⚠️ Collection 'tech_docs' existiert bereits. 📌 DEBUG: Erzeugte Embedding-Dimension = 768 🔍 Suche in Collection: tech_docs ⚠️ Keine Treffer mit 0.75 gefunden. Versuche mit 0.3 Score. 📄 Genutzte Dokumente für die Antwort: [] INFO: 172.19.0.1:43130 - "POST /search/ HTTP/1.1" 200 OK INFO: 172.19.0.3:48132 - "POST /search HTTP/1.1" 307 Temporary Redirect 📌 DEBUG: Erzeugte Embedding-Dimension = 768 🔍 Suche in Collection: tech_docs ⚠️ Keine Treffer mit 0.75 gefunden. Versuche mit 0.3 Score. 📄 Genutzte Dokumente für die Antwort: [] INFO: 172.19.0.3:48132 - "POST /search/ HTTP/1.1" 200 OK INFO: 172.19.0.3:33118 - "POST /search HTTP/1.1" 307 Temporary Redirect 📌 DEBUG: Erzeugte Embedding-Dimension = 768 🔍 Suche in Collection: tech_docs ⚠️ Keine Treffer mit 0.75 gefunden. Versuche mit 0.3 Score. 📄 Genutzte Dokumente für die Antwort: [] INFO: 172.19.0.3:33118 - "POST /search/ HTTP/1.1" 200 OK INFO: 172.19.0.3:50972 - "POST /search HTTP/1.1" 307 Temporary Redirect 📌 DEBUG: Erzeugte Embedding-Dimension = 768 🔍 Suche in Collection: tech_docs ⚠️ Keine Treffer mit 0.75 gefunden. Versuche mit 0.3 Score. 📄 Genutzte Dokumente für die Antwort: [] INFO: 172.19.0.3:50972 - "POST /search/ HTTP/1.1" 200 OK INFO: 172.19.0.3:60308 - "POST /search HTTP/1.1" 307 Temporary Redirect 📌 DEBUG: Erzeugte Embedding-Dimension = 768 🔍 Suche in Collection: tech_docs ⚠️ Keine Treffer mit 0.75 gefunden. Versuche mit 0.3 Score. 📄 Genutzte Dokumente für die Antwort: [] INFO: 172.19.0.3:60308 - "POST /search/ HTTP/1.1" 200 OK

Vielleicht sinnvoll. Nur ganz von vorne fange ich nicht an. Bei weiteren Problemen sag ich Adieu zu RAG. Das Komische ist ja mit curl funktioniert alles.

Warum funktioniert dann alles daheim samt PHP-Frontend?

Für heute mache ich hier einmal einen Punkt! Ich habe gestrichen die Nase von KI-Bots voll! Die AM Suite (oft auch als Adobe Marketing Cloud bezeichnet, bevor sie in Adobe Experience Cloud umbenannt wurde) ist **keine einzelne Software**, sondern ein **umfangreiches Set von miteinander integrierten Marketing- und Analyse-Tools von Adobe**. Sie zielt darauf ab, Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre Marketingaktivitäten zu optimieren, Kunden besser zu verstehen und personalisierte Erlebnisse zu schaffen. Die einzelnen Anwendungen der Suite decken verschiedene Bereiche des Marketings ab, von der Planung und Durchführung bis hin zur Analyse und Optimierung von Kampagnen.\n\nDie AM Suite (nun Teil der Adobe Experience Cloud) bietet im Wesentlichen Lösungen in den folgenden Bereichen:\n\n* **Analyse & Insights:** Tools wie Adobe Analytics (früher SiteCatalyst) liefern detaillierte Daten über das Kundenverhalten auf Websites und Apps. Dies umfasst Metriken wie Website-Traffic, Conversions, Nutzerverhalten und mehr. Adobe Audience Manager ermöglicht die Erstellung von Kundensegmenten basierend auf verschiedenen Datenpunkten.\n\n* **Werbung & Targeting:** Adobe Advertising Cloud (ehemals Adobe Media Optimizer) unterstützt die Planung, Ausführung und Optimierung von Werbekampagnen über verschiedene Kanäle, einschließlich Display, Video und Social Media. Es ermöglicht die Automatisierung von Gebotsstrategien und das Targeting spezifischer Kundengruppen.\n\n* **Engagement & Personalisierung:** Adobe Target ermöglicht A/B-Testing und die Personalisierung von Website-Inhalten und Marketing-Nachrichten basierend auf den individuellen Eigenschaften der Nutzer. Adobe Campaign (früher Neolane) ermöglicht die Erstellung und Verwaltung von Marketing-E-Mails, SMS-Nachrichten und anderen Formen der Kundenkommunikation.\n\n* **Content Creation & Management:** Obwohl nicht direkt Teil der *Marketing* Suite, ist die nahtlose Integration mit Adobe Creative Cloud (Photoshop, Illustrator, InDesign etc.) von entscheidender Bedeutung. Diese Integration ermöglicht es, Marketingmaterialien direkt innerhalb des Workflows zu erstellen und zu verwalten. Adobe Experience Manager (AEM) ist ein separates, aber eng integrierendes CMS (Content Management System), das die Erstellung, Verwaltung und Bereitstellung von Inhalten über verschiedene Kanäle unterstützt.\n\n\n**Schlüsselmerkmale der AM Suite (im Kontext der Adobe Experience Cloud):**\n\n* **Datenintegration:** Die Suite integriert Daten aus verschiedenen Quellen, um ein umfassendes Bild des Kunden zu erstellen.\n* **Automatisierung:** Viele Prozesse können automatisiert werden, um die Effizienz zu steigern.\n* **Personalisierung:** Die Suite ermöglicht die Erstellung personalisierter Kundenerlebnisse.\n* **Messung & Optimierung:** Die Analyse-Tools ermöglichen die Messung des Erfolgs von Marketingaktivitäten und die kontinuierliche Optimierung.\n* **Skalierbarkeit:** Die Suite kann an die Bedürfnisse von Unternehmen jeder Größe angepasst werden.\n\n\n**Zusammenfassend:** Die AM Suite (innerhalb der Adobe Experience Cloud) ist keine einfache Software, sondern eine komplexe Sammlung von miteinander verbundenen Anwendungen, die Unternehmen eine ganzheitliche Marketinglösung bieten. Ihr Wert liegt in der Integration, Automatisierung und der Möglichkeit, datengetriebene Entscheidungen zu treffen, um die Kundenerfahrung und den Marketing-ROI zu verbessern. Es ist wichtig zu beachten, dass die einzelnen Komponenten der Suite oft separat erworben und lizenziert werden.\n

Hast Du eine Strategie wie wir AMPower dennoch zum Laufen bringen? Meine Frage: "Beschreibe die AM Suite." war offenbar zu ungenau. Wenn ich frage "Beschreibe die AM Suite der Firma Spie", dann antwortet AMPower auch korrekt.

Ein Katalog mit Rückfragen an den User bei Verständnisschwierigkeiten wäre sehr gut. Das wirkt auch professionell.

Fragen wie "Wie starte ich einen Service unter Linux?" soll Gemini ja direkt beantworten. Ich kann ja nicht das ganze Linux-Betriebssystem ins RAG aufnehmen. Hier antwortet er korrekt aber die Einleitung, dass hierüber nichts in den Dokumenten steht, sollte er weglassen: Die Frage nach dem Starten eines Services unter Linux kann im Kontext der AM Suite nicht direkt beantwortet werden, da die Dokumentation keine Informationen zum Starten spezifischer AM Suite Services enthält. Die Dokumentation beschreibt die AM Suite als eine cloudbasierte Softwarelösung, die aus mehreren Modulen besteht (AM Outage, AM Assessment, AM Maintenance, AM Connect, AM Consulting, AM Workforce). Diese Module sind wahrscheinlich als Services oder Prozesse innerhalb der Cloud-Infrastruktur implementiert, deren Start und Steuerung nicht durch den Anwender direkt auf dem lokalen Linux-System erfolgt. Einleitung: Der Start von Services unter Linux hängt stark von der Art des Services und seiner Implementierung ab. Die AM Suite, als cloudbasierte Lösung, wird nicht direkt auf einem lokalen Linux-System installiert und gestartet. Die Verwaltung der einzelnen Module und Prozesse erfolgt wahrscheinlich durch die Cloud-Plattform des Anbieters. Hauptteil: Um einen Service auf einem lokalen Linux-System zu starten, gibt es verschiedene Methoden, die aber von der Art des Services abhängen: Systemd (für moderne Linux-Distributionen): Viele Services werden heutzutage mit systemd verwaltet. Der Start erfolgt typischerweise über den Befehl `sudo systemctl start <servicename>`. Der Status kann mit `sudo systemctl status <servicename>` überprüft werden. `<servicename>` muss durch den tatsächlichen Namen des Services ersetzt werden. Dieser Name ist in der Regel im Konfigurationsverzeichnis des Services oder in der Systemd-Dokumentation zu finden. init.d (ältere Linux-Distributionen): Ältere Systeme verwenden möglicherweise noch init.d-Skripte. Der Start erfolgt dann in der Regel mit `sudo /etc/init.d/<servicename> start`. Auch hier muss `<servicename>` durch den korrekten Namen ersetzt werden. Andere Methoden: Abhängig von der Implementierung des Services können auch andere Methoden zum Starten verwendet werden, z.B. das Ausführen eines ausführbaren Programms direkt aus dem Terminal.

Sehr gerne doch.

Das ist mein gegenwärtiger "search"-API-Endpunkz. Ich komme hier mit deinen Vorschlägen grad nicht weiter: @app.post("/search/") def search_query(request: QueryRequest): try: query = request.query.strip() print(f"📨 Anfrage: {repr(query)}") print(f"🧾 SHA256: {hashlib.sha256(query.encode()).hexdigest()}") #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}") # 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": []} # Kontext für Gemini aufbereiten 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))

Mit der main.py im Anhang gibt es einen "internal server error 500", der nicht näher erklärt wird.

Die Metainformationen erscheinen dennoch: Hier die Frage und die Antwort: Wie starte ich einen Service unter Linux? Die bereitgestellte Dokumentation beschreibt die AM Suite und das AM Servicecenter, gibt aber keine Informationen zum Starten von Services unter Linux. Um einen Service unter Linux zu starten, benötigt man Informationen über den konkreten Service der AM Suite. Die Dokumentation erwähnt zwar verschiedene Module der AM Suite (AM Outage, AM Assessment, AM Maintenance, AM Connect, AM Consulting, AM Workforce), aber nicht, wie deren zugehörige Services gestartet werden.

Sehr gerne.

Hier liegt der Fehler: Gemini nutzt den Text: "Genutzte Dokumente für die Antwort: [{'text': 'Produktbeschreibung der AM Suite (SPIE) und des AM Servicecenters (Mettenmeier) AM Suite – Die". Klar, die AMSuite läuft nur unter Linux. Allerdings wird in dem Text natürlich nicht der Start eines Linuxservices erklärt. "Die bereitgestellte Dokumentation beschreibt die AM Suite und das AM Servicecenter, gibt aber keine Informationen zum Starten von Services unter Linux."

Das funktioniert nicht und für heute reicht es mir wirklich.