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# Externe Schnittstellen
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## Transcription-API (`API_BASE`)
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Wird für Audio-/Videotranskription mit Diarisierung verwendet.
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**Standard-URL:** `http://gx10.aquantico.lan:8093`
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### `POST /transcribe-diarize`
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Upload der Mediendatei als `multipart/form-data`.
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**Request:**
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Content-Type: multipart/form-data
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field: file (binary, application/octet-stream)
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```
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Unterstützte Formate: alle gängigen Audio- und Videoformate (MP3, WAV, M4A, OGG, MP4, MKV, MOV, …). Die API extrahiert den Audiotrack selbst.
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**Response (JSON):**
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```json
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"formatted_text": "Speaker 1: Hallo...\nSpeaker 2: ...",
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...
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}
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```
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Das Feld `formatted_text` wird als Markdown-Inhalt des `transcript`-Dokuments gespeichert. Die vollständige JSON-Antwort landet in `documents.raw_json`.
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**Timeout:** 1800 s (30 Minuten, für lange Aufnahmen)
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## Ollama (`OLLAMA_BASE_URL`)
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Wird für die LLM-Analyse von Transkripten verwendet.
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**Standard-URL:** `http://gx10.aquantico.lan:11434`
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### `POST /api/generate`
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**Request (JSON):**
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```json
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{
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"model": "qwen3.5:9b",
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"prompt": "...",
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"stream": true,
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"think": true,
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"options": {
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"num_ctx": 16384,
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"num_predict": 16384,
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"repeat_penalty": 1.15,
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"repeat_last_n": 128
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}
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}
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```
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- `stream: true` — Antwort wird zeilenweise als JSON-Objekte gestreamt
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- `think` — aktiviert Extended Thinking / Chain-of-Thought (modellabhängig)
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- `num_ctx` — wird dynamisch berechnet (`_estimate_num_ctx`) oder aus den Einstellungen gelesen
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- Alle `options`-Parameter sind über die Einstellungsseite oder pro Prompt konfigurierbar
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**Response (NDJSON-Stream):**
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```json
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{"response": "Teil der Antwort", "thinking": "...", "done": false}
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...
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{"response": "", "done": true, "total_duration": ...}
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```
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Chunks werden in `_JOB_STREAMS[job_id]` gepuffert für die Live-Anzeige auf der Jobs-Seite.
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**Timeout:** 1200 s
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### `GET /api/tags`
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Wird von `GET /settings/models` aufgerufen, um verfügbare Modelle zu listen.
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**Response (JSON):**
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```json
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{
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"models": [
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{ "name": "qwen3.5:9b", ... },
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...
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]
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}
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```
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**Timeout:** 5 s
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## KI-Einstellungen (Prioritäten)
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Beim Analyse-Job gelten folgende Prioritäten für die LLM-Parameter:
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Prompt-spezifische Einstellungen (llm_use_default=0)
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→ Werte aus prompts.llm_* Spalten
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Globale Einstellungen (llm_use_default=1, Standard)
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→ Werte aus der settings-Tabelle
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Fallback
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→ Umgebungsvariablen (OLLAMA_MODEL, OLLAMA_THINK, …)
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