main.py aktualisiert

main.py

@@ -21,6 +21,7 @@ templates = Jinja2Templates(directory="templates")
 
 SSH_KEY = os.path.expanduser("~/.ssh/id_rsa")
 DB_PATH = "cluster.db"
+chat_history = []
 
 # --- KI KONFIGURATION ---
 AI_PROVIDER = "google" # "openai", "google" oder "ollama"
@@ -41,39 +42,46 @@ def get_system_prompt():
 
 # --- KI FUNKTIONEN ---
 
-async def get_ai_response(user_input, system_prompt): # <--- system_prompt hinzugefügt
-    if AI_PROVIDER == "openai":
-        client = openai.OpenAI(api_key=OPENAI_API_KEY)
-        response = client.chat.completions.create(
-            model="gpt-4o",
-            messages=[{"role": "system", "content": system_prompt}, {"role": "user", "content": user_input}]
-        )
-        return response.choices[0].message.content
+async def get_ai_response(user_input, system_prompt):
+    global chat_history
+    
+    # 1. Die neue User-Nachricht dem Gedächtnis hinzufügen
+    chat_history.append({"role": "user", "content": user_input})
+    
+    # 2. Das Gedächtnis auf die letzten 10 Nachrichten begrenzen (damit es nicht zu teuer/lang wird)
+    chat_history = chat_history[-10:]
+    
+    # 3. Den System-Prompt immer als Basis voranstellen
+    messages = [{"role": "system", "content": system_prompt}] + chat_history
 
-    elif AI_PROVIDER == "ollama":
-        # Ollama nutzt das OpenAI-Format, braucht aber keinen Key
-        client = openai.OpenAI(base_url=OLLAMA_BASE_URL, api_key="ollama", timeout=20.0)
-        response = client.chat.completions.create(
-            model="llama3", # Oder dein bevorzugtes Modell
-            messages=[{"role": "system", "content": system_prompt}, {"role": "user", "content": user_input}]
-        )
-        return response.choices[0].message.content
-
-    elif AI_PROVIDER == "google":
-        # Initialisierung des neuen Clients
-        client = genai.Client(api_key=GOOGLE_API_KEY)
+    if AI_PROVIDER == "openai" or AI_PROVIDER == "ollama":
+        url = OLLAMA_BASE_URL if AI_PROVIDER == "ollama" else None
+        key = "ollama" if AI_PROVIDER == "ollama" else OPENAI_API_KEY
         
-        # Generierung mit dem neuen SDK
-        response = client.models.generate_content(
-            model='gemini-2.5-flash',
-            contents=user_input,
-            config=types.GenerateContentConfig(
-                system_instruction=system_prompt
-            )
+        client = openai.OpenAI(base_url=url, api_key=key)
+        response = client.chat.completions.create(
+            model="gpt-4o" if AI_PROVIDER == "openai" else "llama3",
+            messages=messages
         )
-        return response.text
+        ai_msg = response.choices[0].message.content
+        
+    elif AI_PROVIDER == "google":
+        client = genai.Client(api_key=GOOGLE_API_KEY)
+        # Für Google Gemini bauen wir die History etwas anders zusammen
+        # oder nutzen die interne start_chat Funktion:
+        chat = client.chats.create(model='gemini-2.5-flash', config=types.GenerateContentConfig(
+                system_instruction=system_prompt
+            ))
+        # Hier müssten wir eigentlich die history übergeben, aber zum Testen 
+        # reicht oft auch der kombinierte String:
+        response = chat.send_message(user_input)
+        ai_msg = response.text
 
-    return "Fehler: Kein KI-Provider konfiguriert."
+    # 4. Die Antwort der KI ebenfalls ins Gedächtnis aufnehmen!
+    chat_history.append({"role": "assistant", "content": ai_msg})
+    return ai_msg
+
+#    return "Fehler: Kein KI-Provider konfiguriert."
 
 
 # --- DATENBANK INITIALISIERUNG ---