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- Minimale Web-UI (app/web/, vanilla, same-origin -> kein CORS): Text-Prompt + Mikrofon-Button (Aufnahme im Browser -> /ws/voice -> Antwort wird vorgelesen), Token-Streaming, PCM-Wiedergabe, Identitaet/Logout/Admin im Menue - Forward-/Trusted-Header-Auth (app/auth.py): Identitaet aus SSO-Header, nur von TRUSTED_PROXY_IPS akzeptiert; sonst Token/Anonymous-Fallback. Auto-Provisioning via store.get_or_create_user_by_external_id (+ external_id-Spalte/Migration) - /api/me um is_admin + sso_logout_url erweitert; GET /api/admin/users (Liste) und GET /api/admin/request-headers (SSO-Header-Discovery), Admin-gated - StaticFiles-Mount; Config: TRUSTED_AUTH_HEADER/_PROXY_IPS, ADMIN_USERS, SSO_LOGOUT_URL - WS-Auth liest Identitaet aus dem Handshake-Header - Deploy: nginx-Vorlage (WS-Upgrade!) + deploy/README.md (HTTPS/SSO/Firewall/Discovery) - Tests: Forward-Auth (Provisioning, Admin-Flag, Proxy-IP-Trust, 401/403, Static) Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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5.3 KiB
Bash
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Bash
# Port bei Bedarf anpassen
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APP_ENV=dev
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HOST=0.0.0.0
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PORT=8080
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LOG_LEVEL=info
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# Secret nur ueber die Umgebung setzen (nicht hier eintragen), z. B. export in ~/.bashrc
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OPENROUTER_API_KEY=
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# Satzweises Vorlesen (Audio-Streaming) als Default fuer WebSocket-Turns.
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# false = Antwort erst komplett synthetisieren, dann abspielen.
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AUDIO_STREAM_DEFAULT=true
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# Text-Normalisierung vor dem TTS (Aussprache): auto|full|light|off.
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# auto = piper bekommt 'full' (Ordinalia/Einheiten/Abk./Lexikon), Cloud-TTS 'light'
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# (nur Glaettung; Cloud spricht Zahlen/Abkuerzungen selbst gut). Lexikon:
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# config/pronunciation.de.yaml (erweitert die eingebauten Defaults).
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TTS_NORMALIZE_LEVEL=auto
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# --- Authentifizierung -----------------------------------------------------
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# AUTH_ENABLED=true (Standard) schuetzt chat/speak/transcribe/sessions per Bearer-Token.
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# Fuer lokale Entwicklung/Tests auf false setzen (dann gilt ein anonymer Nutzer).
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AUTH_ENABLED=true
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# Schluessel fuer die Nutzerverwaltung (POST /api/admin/users). Nur ueber die Umgebung.
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ADMIN_API_KEY=
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# Forward-/Trusted-Header-Auth via Reverse-Proxy/SSO (z. B. YunoHost). Nur fuer
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# Remote-Betrieb - siehe deploy/README.md. Lokal leer lassen.
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# TRUSTED_AUTH_HEADER=X-Remote-User
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# TRUSTED_PROXY_IPS=192.168.0.10
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# ADMIN_USERS=atoor,dieterschlueter,dschlueter
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# SSO_LOGOUT_URL=https://linix.de/yunohost/sso/?action=logout
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# --- Zentrale Konfiguration / Profile -------------------------------------
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# Aktives Profil aus config/voice-assistant.toml waehlen: local-dev | hybrid | cloud
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# (leer lassen = nur Defaults/ENV). Eigener Pfad via VA_CONFIG_FILE.
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VA_PROFILE=
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# VA_CONFIG_FILE=config/voice-assistant.toml
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# Hinweis zur Praezedenz: ENV gewinnt ueber die TOML-Datei. Die DEFAULT_*_PROVIDER-
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# Zeilen unten ueberschreiben daher ein gesetztes VA_PROFILE. Wer profilbasiert
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# umschalten will, sollte sie auskommentiert lassen.
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OPENROUTER_STT_MODEL=openai/whisper-large-v3
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# Stimme haengt vom Modell ab (Gemini: Zephyr/Puck/Kore/...; OpenAI: alloy/echo/nova/...).
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# Stimmenliste + Umstellen pro Aufruf: siehe BEDIENUNGSANLEITUNG ("Stimme des Cloud-TTS").
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OPENROUTER_TTS_MODEL=openai/gpt-4o-mini-tts
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OPENROUTER_TTS_VOICE=alloy
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OPENROUTER_LLM_MODEL=openai/gpt-4.1-mini
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DEFAULT_LANGUAGE=de
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DEFAULT_INPUT_ENDPOINT=local-default
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DEFAULT_OUTPUT_ENDPOINT=local-default
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# DEFAULT_STT_PROVIDER=openrouter
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# DEFAULT_LLM_PROVIDER=local-openai-compatible
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# DEFAULT_TTS_PROVIDER=openrouter
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# Lokaler llama.cpp-Server (zentrale, unzensierte KI). Start: scripts/llm-server/start-llm-server.sh
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# LOCAL_LLM_MODEL muss dem --alias des Servers entsprechen (Default: va_llm).
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LOCAL_LLM_BASE_URL=http://127.0.0.1:8001/v1
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LOCAL_LLM_API_KEY=dummy
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LOCAL_LLM_MODEL=va_llm
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# Tempo-Hebel fuer den Sprach-Loop: Reasoning aus + knappe, vorlesbare Antworten.
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# LOCAL_LLM_DISABLE_REASONING=true # Qwen3-Denkphase abschalten (deutlich schneller)
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# LOCAL_LLM_MAX_TOKENS=0 # 0 = serverseitiges Limit (-n); z. B. 256 kappt lange Antworten
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# LOCAL_LLM_TEMPERATURE=0.3
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# LOCAL_LLM_SYSTEM_PROMPT=Du bist ein gesprochener Sprachassistent. Antworte kurz ...
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# --- Lokales STT (faster-whisper; nur mit pip install -e .[local] ) ---------
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FASTER_WHISPER_MODEL=base # tiny|base|small|medium|large-v3
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FASTER_WHISPER_DEVICE=auto # auto|cpu|cuda
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FASTER_WHISPER_COMPUTE_TYPE=default # default|int8|float16|int8_float16
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# --- Lokales TTS (piper; Binary + Stimmmodell noetig) ------------------------
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# Aktivieren z. B. mit DEFAULT_TTS_PROVIDER=piper (oder --tts-provider piper).
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# Stimmen liegen als <name>.onnx (+ .onnx.json) im Voices-Verzeichnis.
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# Installierte Stimmen anzeigen: ls ~/.local/share/piper/voices/*.onnx
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# Weitere laden: von huggingface 'rhasspy/piper-voices' nach PIPER_VOICES_DIR kopieren.
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PIPER_BIN=piper # Pfad/Name des piper-Binaries
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PIPER_VOICES_DIR=~/.local/share/piper/voices # Verzeichnis der .onnx-Stimmen
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PIPER_VOICE=de_DE-thorsten-high # Stimmmodell (ohne .onnx) oder voller Pfad
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TTS_SAMPLE_RATE=24000 # Ziel-Sample-Rate (ffmpeg resampelt bei Bedarf)
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# --- Resilienz: Fallback-Ketten (kommaseparierte Provider-Namen) ------------
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# Faellt der primaere Provider aus, uebernimmt der naechste.
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# STT_FALLBACK=faster-whisper
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# LLM_FALLBACK=local-openai-compatible
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# TTS_FALLBACK=piper
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# --- Automatische Erinnerungs-Extraktion -----------------------------------
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# Das LLM destilliert nach je N Turns dauerhafte Fakten/Vorlieben aus dem Gespraech
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# und legt sie als Nutzer-Erinnerungen ab (best-effort, nicht-blockierend).
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# MEMORY_EXTRACTION_ENABLED=true
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# MEMORY_EXTRACTION_EVERY_N_TURNS=3 # wie oft extrahiert wird
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# MEMORY_EXTRACTION_MAX=50 # Obergrenze gespeicherter Erinnerungen
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# MEMORY_EXTRACTION_PROVIDER= # leer = Default-LLM; sonst Registry-Name
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# --- Betrieb: Kontingent & Notfall -----------------------------------------
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DAILY_REQUEST_LIMIT=0 # Anfragen pro Nutzer/Tag (0 = unbegrenzt)
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# EMERGENCY_WEBHOOK_URL=https://example.org/alert # optionale Eskalation
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# LLM-Notfall-Klassifikation (Stufe 2): faengt im Hintergrund Notlagen, die die
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# Stichwort-Heuristik verpasst -> keine zusaetzliche Antwortlatenz.
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# EMERGENCY_LLM_ENABLED=true
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# EMERGENCY_LLM_PROVIDER= # leer = Default-LLM; sonst Registry-Name
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# EMERGENCY_LLM_MIN_CONFIDENCE=0.6 # Schwelle gegen Fehlalarme
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