main.py aktualisiert

main.py

@@ -13,6 +13,10 @@ from fastapi import FastAPI, WebSocket, BackgroundTasks, Request, Form, WebSocke
 from fastapi.responses import RedirectResponse
 from fastapi.templating import Jinja2Templates
 from fastapi.staticfiles import StaticFiles
+from dotenv import load_dotenv
+
+# Lade Umgebungsvariablen aus der .env Datei
+load_dotenv()
 
 app = FastAPI()
 static_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "static")
@@ -23,12 +27,16 @@ SSH_KEY = os.path.expanduser("~/.ssh/id_rsa")
 DB_PATH = "cluster.db"
 chat_history = []
 
-# --- KI KONFIGURATION ---
-AI_PROVIDER = "google" # "openai", "google" oder "ollama"
-OPENAI_API_KEY = "dein-key"
-GOOGLE_API_KEY = "dein-key"
-OLLAMA_BASE_URL = "http://x.x.x.x:11434/v1" # IP deines Ollama-Servers
+# --- KI KONFIGURATION (Werte aus .env laden) ---
+AI_PROVIDER = os.getenv("AI_PROVIDER", "google").lower()
+OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY", "")
+GOOGLE_API_KEY = os.getenv("GOOGLE_API_KEY", "")
+OLLAMA_BASE_URL = os.getenv("OLLAMA_BASE_URL", "http://127.0.0.1:11434/v1")
 
+# Modelle aus .env laden (mit Standardwerten als Fallback)
+GOOGLE_MODEL = os.getenv("GOOGLE_MODEL", "gemini-2.5-flash")
+OPENAI_MODEL = os.getenv("OPENAI_MODEL", "gpt-4o")
+OLLAMA_MODEL = os.getenv("OLLAMA_MODEL", "llama3")
 
 def get_system_prompt():
     conn = get_db()
@@ -48,7 +56,7 @@ async def get_ai_response(user_input, system_prompt):
     # 1. Die neue User-Nachricht dem Gedächtnis hinzufügen
     chat_history.append({"role": "user", "content": user_input})
     
-    # 2. Gedächtnis auf die letzten 10 Nachrichten begrenzen
+    # 2. Gedächtnis auf die letzten 30 Nachrichten begrenzen
     chat_history = chat_history[-30:]
     
     ai_msg = ""
@@ -59,16 +67,20 @@ async def get_ai_response(user_input, system_prompt):
             messages = [{"role": "system", "content": system_prompt}] + chat_history
             url = OLLAMA_BASE_URL if AI_PROVIDER == "ollama" else None
             key = "ollama" if AI_PROVIDER == "ollama" else OPENAI_API_KEY
+            model_to_use = OLLAMA_MODEL if AI_PROVIDER == "ollama" else OPENAI_MODEL
             
             client = openai.OpenAI(base_url=url, api_key=key)
             response = client.chat.completions.create(
-                model="gpt-4o" if AI_PROVIDER == "openai" else "llama3",
+                model=model_to_use,
                 messages=messages
             )
             ai_msg = response.choices[0].message.content
             
         elif AI_PROVIDER == "google":
             # Für Google Gemini
+            if not GOOGLE_API_KEY:
+                return "Fehler: GOOGLE_API_KEY fehlt in der .env Datei!"
+                
             client = genai.Client(api_key=GOOGLE_API_KEY)
             
             # Wir müssen unser Array in das spezielle Google-Format umwandeln
@@ -83,7 +95,7 @@ async def get_ai_response(user_input, system_prompt):
             
             # Chat MIT dem übersetzten Gedächtnis starten
             chat = client.chats.create(
-                model='gemini-2.5-flash',
+                model=GOOGLE_MODEL,
                 config=types.GenerateContentConfig(system_instruction=system_prompt),
                 history=google_history
             )
@@ -101,9 +113,6 @@ async def get_ai_response(user_input, system_prompt):
     
     return ai_msg
 
-#    return "Fehler: Kein KI-Provider konfiguriert."
-
-
 # --- DATENBANK INITIALISIERUNG ---
 def init_db():
     conn = sqlite3.connect(DB_PATH)