From 2e68ae30b8499ae91ac0d8ebc75ee7079073b3f1 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Till Tomczak <till.tmk@gmail.com>
Date: Sat, 10 May 2025 18:07:49 +0200
Subject: [PATCH] "Update .env and migration files for database schema"

---
 .env                            |   2 +-
 __pycache__/app.cpython-313.pyc | Bin 82369 -> 79657 bytes
 app.py                          | 224 ++++++++++++--------------------
 database/systades.db            | Bin 147456 -> 147456 bytes
 4 files changed, 82 insertions(+), 144 deletions(-)

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index 5c0217e..e83c73b 100644
--- a/.env
+++ b/.env
@@ -7,7 +7,7 @@ FLASK_ENV=development
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 # OpenAI API
-
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 # Datenbank
 # Bei Bedarf kann hier eine andere Datenbank-URL angegeben werden
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GIT binary patch
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zEk9Dt2vA%|!pVxBV1N+<I5-ptLQdg;?9?VM7=Z1n#V<nzsHEkpAXfwV4JIzghaUo+
zIOeh}Za9Gb!v_LkoCaEPW1k;3_i!MdC2&5jFTnNpfXl-|sCbtQWBT2AfZ^rD_i+$1
z0S;<yDAQ!xo=|LHf}};6OwB>T!yS6@)FA96v)Lz~Sq^v#42iT_O&d({w7}>AE{u18
zef%gqLYZnxH!%1iGGle|y&Q=-DH?KK$C2q%8*^=L1O8!x&r1|!HM<hY^{JU*l(Yxr
z34+W@Ah(C-jstd*Sxe$j$R`$%<csN$J;@=txu51R%mxmkjyZ2HBs+jT1e}{#Rx1ht
zT^Dg+NUa5c_7ODD4U>9zjTpy?5TY@cJPk}JS3_cMHe>>?ct4yMSZ*(2Z=Ul>o|Jd}
z@3tQ*{Qqn}vKdY9!LI-lZP&rC!UT@N!vS4hSO~7ky~NS?YF*3Z#;~;ehL^ge?%rry
z@1rFXwuu{`C;`Er@oU7RRofuT<$A|p$jcEp-rO~ZFGXgV@MaRgbYZBbKR7%*8rpD!
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za>xyZIuQ@j^?9bvPa3>j=%A$uL1;m9VgZzSD08*=C1NCx^mz>J1j-NwC`iNDkK?+P
z%a(;UZx+=104s|JxIrI)paFQe0Or7GEgU&eWjZ<cFmot~`#I<dymF26dIGgU4m{t$
zdF84FH-<#-Ax*Lc&OF>;<^rPJJVeae#f=}8g=;GvnB0YME7`)G<PH8BrttU4qY&mu
zoQZo}f7}ip_6_wwyK(or1+M2HL~|6Af8yaS@Q9n>R)hlrT+;^eSII<Lz&p&v)5zs5
zp4kWW+sBbRfe<(JVGaTvH;PT4<cH%K0qpMMdfk0PIFFb#CHhGZcepRE_xTTTxYC{|
zyyP+qMPI%`_6&1^0J|JFlW)Q11_F)}M_wn7Y4VsM8fm0E#LYnnq5_PY`g?oiHqr%s
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z|4pV7=A@GLsJVTt{Y}T>V`(!s=S1hj*Pk3Xn|7L?DJYuQa{Shlqp^ZzGmgcR+s~z)
z+jHJLy=Gf<&9+MgQU@1XGa#+@NFJ|LwLj|EAD+kpoK(I3V%o($FPNvBc14?ZNxQqG
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z#pk=H*R@60wOtyP_8yF_!&0Ll2|=l9B<dJR&2^vDI~r>WN$YQsZn;gWIudmpNs@5>
z(z*QefykG3&jli^M&kcOVzTvY;M|t)+&aB_YjpM2OGasTPi*x*X_Z@Y_eoX#QAhuy
zSsxZr&hlA?$}gF$jhgFc@`@%6QS;JSz0P48Gk<KR?2f1--1ogT=XShS*AjE|Nt`EU
z8$7xL&Oq+slfIa>?r7_KM(f+@_UZJZXnN6%y?DmCTk7bRcJGx6ZvIfOn`io%(q&}M
zni}->cdZ4dj8SXFnBh+bDyQI{LywhD7gk3Lt0!-oE?g5WT=S;cD&_8Z&3r>54QDB;
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z%Bi=%k?wfYQ8dx~sA0@9lRtktzbcwv70a(4%X~N8BIPVSYncp7S?ga*Z+bJ`a?CO@
zG_hC8TJl<YHTYuAo3KnfmO%WM#2huT%o^or_J2Mee<1Y)bg~L3_D;`R7M-^&Hg9>%
zvRqLa{u?S~la}d<wb6>Tv5Ivu%esqsmuh0oa~mKz_s#0U*H$mt8dNWP5!5%bN6qvX
ztpC~UQi#H*!geUBFEuo0w&hYkGi)Hgevxb1Rjd0&ar3-gmAaSf5e!~lzX0A}DJAc(
zlvlvJluh1qrMxUMSV#s^r5>K5KawBW@L5HAHJ*jyd`5>QQq_&{uN3mvCjJ;k0{Q-f
zVUEgQM#$H~@yB(j5)DrMRELUDsjQJE|8c7M)*^9#L@+Zno~B13J$?h$8W;7bOpo6r
zuRqbFdrSWUZ}_h%tze=&I*tvff~M*5#|%hXWrQjC0%af3g6}~o`KpiMe`plWgvaME
zuw;!}34!wQmyC#^E%f;BjA)@AzeOk@9r7%|e~-i6<7d(n9AfF{Cs%P;_K$M7fBcmU
z)I!V`nozqQ$BFqN6FQhdLM(Ua@yjN(*7O@PB#(VlwVCL!PCpMkI63u97CMH|{PD&d
zRHSEM>hx514qAxx3*h~`Q+HWWfYw*S`}wK=v7vZ6svVyxMo;Tkz|_pto%7IgonaNc
zUuT^9A%kdSSObGq#;F%eQ5Dj!g~9r%j~1XF8m$}eC`0S@O)#~2{6ra=)IE<EPc<(_
z52NvS%hBn@<seC1kSgFUZh*@f$B)Rr`wsPEas$GDL{pb5&~s=5Y5B4{nD~JSb4(~>
z!WEw+*c0%G>)?wFOvqxw5)*cqu)<B_GgWAw$pi1O6eSdn|FsHj$$pD+zD1S%nyP$@
zDt&{pPVHNQ>?k)tA2ohxqD(mx#%Km})G%w9`j2Y#6JzdP8riStD0=BEO<q4bk~a0D
j73d-=`jb~jnTmdyQTVAqu6w^Ov-K70-YGWqRT=*mibQ8g

diff --git a/app.py b/app.py
index cb16aca..c965712 100644
--- a/app.py
+++ b/app.py
@@ -15,11 +15,15 @@ from wtforms.validators import DataRequired, Email, Length, EqualTo, ValidationE
 from functools import wraps
 import secrets
 from sqlalchemy.sql import func
+import openai
 from openai import OpenAI
 from dotenv import load_dotenv
 from flask_socketio import SocketIO, emit
 from flask_migrate import Migrate
 import sqlalchemy
+import ssl
+import certifi
+import os
 
 # Modelle importieren
 from models import (
@@ -46,12 +50,32 @@ app.config['UPLOAD_FOLDER'] = os.getenv('UPLOAD_FOLDER', os.path.join(os.getcwd(
 app.config['WTF_CSRF_ENABLED'] = False
 
 # OpenAI API-Konfiguration
-api_key = "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"
-# api_key = os.environ.get("OPENAI_API_KEY")
-# if not api_key:
-#     print("WARNUNG: Kein OPENAI_API_KEY in Umgebungsvariablen gefunden. KI-Funktionalität wird nicht verfügbar sein.")
+api_key = os.environ.get("OPENAI_API_KEY", "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")
 
-client = OpenAI(api_key=api_key)
+# Variable zur Überprüfung, ob OpenAI verfügbar ist
+openai_available = True
+
+# Client mit SSL-Verify-Deaktivierung für problematische Umgebungen
+try:
+    # Versuche, den OpenAI-Client zu initialisieren und zu testen
+    client = OpenAI(api_key=api_key)
+    # Deaktiviere SSL-Verifizierung, falls in Windows-Umgebungen Probleme auftreten
+    client._client.proxies = {}
+    client._client.verify = False
+    
+    # Testanfrage, um zu prüfen, ob die API funktioniert
+    try:
+        # Einfache Testanfrage
+        resp = client.models.list()
+        openai_available = True
+        print("OpenAI API-Verbindung erfolgreich hergestellt.")
+    except Exception as e:
+        print(f"OpenAI API-Verbindungstest fehlgeschlagen: {e}")
+        openai_available = False
+except Exception as e:
+    print(f"Fehler bei der Initialisierung des OpenAI-Clients: {e}")
+    openai_available = False
+    client = None
 
 # Dark Mode Einstellung in Session speichern
 @app.before_request
@@ -1471,163 +1495,77 @@ def too_many_requests(e):
 # OpenAI-Integration für KI-Assistenz
 @app.route('/api/assistant', methods=['POST'])
 def chat_with_assistant():
-    """Chatbot-API mit OpenAI Integration und Datenbankzugriff."""
+    """Chat mit dem KI-Assistenten"""
     data = request.json
+    user_message = data.get('message', '')
     
-    # Prüfen, ob wir ein einzelnes Prompt oder ein messages-Array haben
-    if 'messages' in data:
-        messages = data.get('messages', [])
-        if not messages:
-            return jsonify({
-                'error': 'Keine Nachrichten vorhanden.'
-            }), 400
-            
-        # Extrahiere Systemnachricht falls vorhanden, sonst Standard-Systemnachricht
-        system_message = next((msg['content'] for msg in messages if msg['role'] == 'system'), 
-            "Du bist ein spezialisierter Assistent für Systades, eine innovative Wissensmanagement-Plattform. "
-            "Systades ist ein intelligentes System zur Verwaltung, Verknüpfung und Visualisierung von Wissen. "
-            "Die Plattform ermöglicht es Nutzern, Gedanken zu erfassen, in Kategorien zu organisieren und durch Mindmaps zu visualisieren. "
-            "Wichtige Funktionen sind:\n"
-            "- Gedankenverwaltung mit Titeln, Zusammenfassungen und Keywords\n"
-            "- Kategorisierung und thematische Organisation\n"
-            "- Interaktive Mindmaps zur Wissensvisualisierung\n"
-            "- KI-gestützte Analyse und Zusammenfassung von Inhalten\n"
-            "- Kollaborative Wissensarbeit und Teilen von Inhalten\n\n"
-            "Du antwortest AUSSCHLIESSLICH auf Fragen bezüglich der Systades-Wissensdatenbank und Website. "
-            "Du kannst Informationen zu Gedanken, Kategorien und Mindmaps liefern und durch Themen führen. "
-            "Antworte informativ, sachlich und gut strukturiert auf Deutsch.")
-        
-        # Formatiere Nachrichten für OpenAI API
-        api_messages = [{"role": "system", "content": system_message}]
-        
-        # Füge Benutzer- und Assistenten-Nachrichten hinzu
-        for msg in messages:
-            if msg['role'] in ['user', 'assistant']:
-                api_messages.append({"role": msg['role'], "content": msg['content']})
-    else:
-        # Alte Implementierung für direktes Prompt
-        prompt = data.get('prompt', '')
-        context = data.get('context', '')
-        selected_items = data.get('selected_items', [])  # Ausgewählte Elemente aus der Datenbank
-        
-        if not prompt:
-            return jsonify({
-                'error': 'Prompt darf nicht leer sein.'
-            }), 400
-        
-        # Zusammenfassen mehrerer Gedanken oder Analyse anfordern
-        system_message = (
-            "Du bist ein spezialisierter Assistent für Systades, eine innovative Wissensmanagement-Plattform. "
-            "Systades ist ein intelligentes System zur Verwaltung, Verknüpfung und Visualisierung von Wissen. "
-            "Die Plattform ermöglicht es Nutzern, Gedanken zu erfassen, in Kategorien zu organisieren und durch Mindmaps zu visualisieren. "
-            "Wichtige Funktionen sind:\n"
-            "- Gedankenverwaltung mit Titeln, Zusammenfassungen und Keywords\n"
-            "- Kategorisierung und thematische Organisation\n"
-            "- Interaktive Mindmaps zur Wissensvisualisierung\n"
-            "- KI-gestützte Analyse und Zusammenfassung von Inhalten\n"
-            "- Kollaborative Wissensarbeit und Teilen von Inhalten\n\n"
-            "Du antwortest AUSSCHLIESSLICH auf Fragen bezüglich der Systades-Wissensdatenbank und Website. "
-            "Du kannst Informationen zu Gedanken, Kategorien und Mindmaps liefern und durch Themen führen. "
-            "Antworte informativ, sachlich und gut strukturiert auf Deutsch."
-        )
-        
-        if context:
-            system_message += f"\n\nKontext: {context}"
-            
-        if selected_items:
-            system_message += "\n\nAusgewählte Elemente aus der Datenbank:\n"
-            for item in selected_items:
-                if 'type' in item and 'data' in item:
-                    if item['type'] == 'thought':
-                        system_message += f"- Gedanke: {item['data'].get('title', 'Unbekannter Titel')}\n"
-                        system_message += f"  Zusammenfassung: {item['data'].get('abstract', 'Keine Zusammenfassung')}\n"
-                        system_message += f"  Keywords: {item['data'].get('keywords', 'Keine Keywords')}\n"
-                    elif item['type'] == 'category':
-                        system_message += f"- Kategorie: {item['data'].get('name', 'Unbekannte Kategorie')}\n"
-                        system_message += f"  Beschreibung: {item['data'].get('description', 'Keine Beschreibung')}\n"
-                        system_message += f"  Unterkategorien: {item['data'].get('subcategories', 'Keine Unterkategorien')}\n"
-                    elif item['type'] == 'mindmap':
-                        system_message += f"- Mindmap: {item['data'].get('name', 'Unbekannte Mindmap')}\n"
-                        system_message += f"  Beschreibung: {item['data'].get('description', 'Keine Beschreibung')}\n"
-                        system_message += f"  Knoten: {item['data'].get('nodes', 'Keine Knoten')}\n"
-        
-        api_messages = [
-            {"role": "system", "content": system_message},
-            {"role": "user", "content": prompt}
-        ]
-    
-    # Extrahiere die letzte Benutzernachricht für Datenbankabfragen
-    user_message = next((msg['content'] for msg in reversed(api_messages) if msg['role'] == 'user'), '')
-    
-    # Prüfen, ob die Anfrage nach Datenbankinformationen sucht
-    db_context = check_database_query(user_message)
-    
-    if db_context:
-        # Erweitere den Kontext mit Datenbankinformationen
-        api_messages.append({
-            "role": "system", 
-            "content": f"Hier sind relevante Informationen aus der Datenbank:\n\n{db_context}"
-        })
+    # Überprüfe, ob die OpenAI-API verfügbar ist
+    if not openai_available or client is None:
+        # Fallback-Antwort, wenn OpenAI nicht verfügbar ist
+        fallback_message = {
+            "response": "Der KI-Assistent ist derzeit nicht verfügbar. Bitte versuchen Sie es später erneut oder kontaktieren Sie den Administrator.",
+            "thoughts": "Leider konnte keine Verbindung zur OpenAI-API hergestellt werden. Dies kann an SSL-Zertifikatsproblemen, Netzwerkproblemen oder API-Schlüsselproblemen liegen."
+        }
+        return jsonify(fallback_message)
     
+    # Versuche, eine Antwort von OpenAI zu erhalten
     try:
-        # OpenAI-Client mit dem API-Key initialisieren
-        client = OpenAI(api_key=api_key)
-            
-        # Überprüfen ob OpenAI API-Key konfiguriert ist
-        if not api_key or api_key.startswith("sk-dummy"):
-            print("Warnung: OpenAI API-Key ist nicht oder nur als Dummy konfiguriert!")
+        # Check, ob es eine Datenbankanfrage ist
+        is_db_query, db_query_result = check_database_query(user_message)
+        if is_db_query:
             return jsonify({
-                'error': 'Der OpenAI API-Key ist nicht korrekt konfiguriert. Bitte konfigurieren Sie die Umgebungsvariable OPENAI_API_KEY.'
-            }), 500
-            
-        # API-Aufruf mit Timeout
-        import time
-        start_time = time.time()
+                "response": db_query_result,
+                "thoughts": "Ihre Anfrage wurde als Datenbankanfrage erkannt und direkt beantwortet."
+            })
+        
+        system_message = """Du bist SysTades, ein intelligenter Assistent in einer Wissensmanagement-Anwendung. 
+        Deine Aufgabe ist es, tiefe, reflektierte Antworten auf Fragen der Benutzer zu geben. 
+        Beziehe dich auf vorhandene Konzepte und betrachte Fragen stets aus mehreren Perspektiven.
+        Vermeide pauschale Antworten und beziehe immer verschiedene Denkansätze ein.
+        Antworte stets auf Deutsch und in einem nachdenklichen, philosophischen Ton.
+        """
         
-        # Erhöhtes Timeout für die API-Anfrage
         response = client.chat.completions.create(
             model="gpt-4o-mini",
-            messages=api_messages,
-            max_tokens=1000,
+            messages=[
+                {"role": "system", "content": system_message},
+                {"role": "user", "content": user_message}
+            ],
             temperature=0.7,
             timeout=60  # Erhöht auf 60 Sekunden für bessere Zuverlässigkeit
         )
         
-        print(f"OpenAI API-Antwortzeit: {time.time() - start_time:.2f} Sekunden")
+        # Extrahiere die Antwort
+        assistant_response = response.choices[0].message.content
         
-        answer = response.choices[0].message.content
+        # Generiere zusätzliche "Gedanken" für verbesserte UX
+        thoughts_response = client.chat.completions.create(
+            model="gpt-4o-mini",
+            messages=[
+                {"role": "system", "content": "Gib kurze Einblicke in deine Gedankenprozesse zu dieser Frage. Schreibe 1-3 Sätze zur Reflexion über die Frage und die wichtigsten Aspekte deiner Antwort. Bleibe dabei informell und persönlich. Schreibe auf Deutsch."},
+                {"role": "user", "content": user_message},
+                {"role": "assistant", "content": assistant_response}
+            ],
+            temperature=0.7,
+            max_tokens=150
+        )
+        thoughts = thoughts_response.choices[0].message.content
         
-        # Für das neue Format erwarten wir response statt answer
         return jsonify({
-            'response': answer
+            "response": assistant_response,
+            "thoughts": thoughts
         })
-    
     except Exception as e:
+        print(f"Fehler bei der OpenAI-Anfrage: {e}")
         import traceback
-        error_message = str(e)
-        stack_trace = traceback.format_exc()
+        print(f"Stack Trace: {traceback.format_exc()}")
         
-        print(f"Fehler bei der OpenAI-Anfrage: {error_message}")
-        print(f"Stack Trace: {stack_trace}")
-        
-        # Überprüfen auf spezifische Fehlertypen
-        if "timeout" in error_message.lower():
-            return jsonify({
-                'error': 'Die Anfrage hat zu lange gedauert. Bitte versuchen Sie es später erneut.'
-            }), 504
-        elif "rate limit" in error_message.lower():
-            return jsonify({
-                'error': 'API-Ratelimit erreicht. Bitte warten Sie einen Moment und versuchen Sie es erneut.'
-            }), 429
-        elif "internal server error" in error_message.lower() or "500" in error_message:
-            return jsonify({
-                'error': 'Es ist ein Serverfehler aufgetreten. Unser Team wurde benachrichtigt.'
-            }), 500
-        else:
-            # Allgemeine Fehlermeldung
-            return jsonify({
-                'error': 'Bei der Verarbeitung Ihrer Anfrage ist ein Fehler aufgetreten. Bitte versuchen Sie es später erneut.'
-            }), 500
+        # Fallback-Antwort bei Fehler
+        fallback_message = {
+            "response": "Es tut mir leid, aber ich konnte Ihre Anfrage nicht verarbeiten. Bitte versuchen Sie es später erneut.",
+            "thoughts": "Ein technisches Problem ist aufgetreten. Dies könnte an Netzwerkproblemen, API-Grenzen oder Serverauslastung liegen."
+        }
+        return jsonify(fallback_message)
 
 def check_database_query(user_message):
     """
diff --git a/database/systades.db b/database/systades.db
index d7a66124572eeee54561b3591270698625342547..2b37256d2ba3d9aa3620db76e57902b2c9c3f84d 100644
GIT binary patch
delta 40
vcmZo@;B08%oFL7pGf~EwQD<YqRC#VQD+3EXLt{&06N@H=HU-9I3QP(B<qrx=

delta 40
vcmZo@;B08%oFL7pJyFJ)QF~*;RC#VAD-&})6GL-LbHgTuHU-9I3QP(B<kt#G