# Open Notebook (lokales Deployment)

Selbst gehostetes [Open Notebook](https://github.com/lfnovo/open-notebook) per Docker Compose —
KI-gestützter Notiz-/Recherche-Assistent mit Chat, Quellenverwaltung und Podcast-Erstellung.

**Nur zwei KI-Provider:**
- **Ollama** (lokal, auf dem Host, GPU 1+2 — RTX 3090) für Chat, Embedding, Tools
- **OpenRouter** (Cloud, einziger externer Provider) als Alternative/Ergänzung

Text-to-Speech und Speech-to-Text laufen ebenfalls lokal: [Chatterbox TTS](https://github.com/resemble-ai/chatterbox)
(mit Stimmklonung) und [faster-whisper](https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper), beide über
schlanke selbstgeschriebene OpenAI-kompatible HTTP-Wrapper in `services/`.

Ausführliche Bedienung (Chat-Modi, Podcasts, Stimmen, Troubleshooting): siehe
[`BEDIENUNGSANLEITUNG.md`](BEDIENUNGSANLEITUNG.md). Architektur- und Betriebsdetails für
Weiterentwicklung: siehe [`CLAUDE.md`](CLAUDE.md).

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## Architektur

| Komponente | Läuft wo | Zweck |
|---|---|---|
| `surrealdb` | Docker | Datenbank (nur `127.0.0.1:8000`) |
| `open_notebook` | Docker | Web-UI (`:8502`) + REST-API (`:5055`) |
| Ollama | Host (systemd) | Chat-/Embedding-Modelle, GPU 1+2 |
| `services/tts_server.py` | Host (systemd-User-Dienst) | Chatterbox TTS, GPU 2, Port `8901` |
| `services/stt_server.py` | Host (systemd-User-Dienst) | faster-whisper STT, GPU 2, Port `8902` |

Der `open_notebook`-Container erreicht Ollama und die TTS/STT-Wrapper über
`host.docker.internal` (Linux-Route via `extra_hosts: host-gateway`).

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## 1. Voraussetzungen

- **Docker** + Docker Compose (Plugin), Daemon läuft
- **Ollama** installiert und als Dienst aktiv (`systemctl status ollama`), erreichbar auf `11434`
  - Empfohlene systemd-Umgebung für Multi-GPU-Setups mit dedizierter Desktop-GPU:
    `CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2` (GPU 0 ausschließen), `OLLAMA_KEEP_ALIVE=-1`,
    `OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=131072`
  - Benötigte Modelle: `qwen3.5:27b`, `nomic-embed-text` (weitere optional, siehe
    `scripts/setup_models.sh`) — mit `ollama pull <modell>` laden
- **Python-Umgebungen für TTS/STT** (bereits vorhandene Installationen dieses Systems):
  - Conda-Env `chatterbox` mit [chatterbox-tts](https://github.com/resemble-ai/chatterbox)
    (`~/miniforge3/envs/chatterbox`, siehe `~/chatterbox-tts-cli/`)
  - System-Python mit `faster-whisper`, `fastapi`, `uvicorn`
- **OPENROUTER_API_KEY** als Umgebungsvariable im Environment verfügbar (für die Secret-Generierung
  in Schritt 2)
- **`ufw`** (falls als Firewall aktiv) — Standardrichtlinie „deny incoming“ wird vorausgesetzt
- **`openssl`**, **`ffmpeg`**, **`curl`**, **`python3`**

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## 2. Installation

### 2.1 Repository

```bash
cd ~/open-notebook   # bzw. Zielverzeichnis
git status           # falls schon vorhanden: prüfen statt neu klonen
```

### 2.2 Secrets erzeugen (`.env`)

```bash
ENC_KEY=$(openssl rand -base64 32)
DB_PASS=$(openssl rand -base64 24 | tr -d '/+=')
cat > .env <<EOF
OPEN_NOTEBOOK_ENCRYPTION_KEY=${ENC_KEY}
SURREAL_USER=root
SURREAL_PASSWORD=${DB_PASS}
OPENROUTER_API_KEY=${OPENROUTER_API_KEY}
EOF
chmod 600 .env
```

`.env` wird nicht committed (siehe `.gitignore`). `.env.example` ist das Template.

### 2.3 Container starten

```bash
docker compose pull
docker compose up -d
docker compose ps        # beide Container sollten "Up" sein
```

Web-UI: `http://localhost:8502` · REST-API: `http://localhost:5055` (beide nur `127.0.0.1`).

### 2.4 Firewall öffnen für TTS/STT

Die TTS/STT-Wrapper laufen auf dem Host; der Docker-Container erreicht sie über die
Docker-Bridge, was bei aktiver `ufw`-Firewall (Standard: deny incoming) explizit erlaubt werden muss —
analog zur bestehenden Regel für Ollama (`11434/tcp`):

```bash
sudo ufw allow 8901/tcp comment 'open-notebook TTS (chatterbox)'
sudo ufw allow 8902/tcp comment 'open-notebook STT (faster-whisper)'
```

Ohne diesen Schritt bleiben TTS/STT vom Container aus unerreichbar (Timeout), obwohl sie lokal
laufen und funktionieren.

### 2.5 TTS/STT-Server einrichten

```bash
./scripts/start_services.sh
```

Installiert `services/systemd/*.service` nach `~/.config/systemd/user/`, aktiviert `linger`
(damit die Dienste auch ohne aktive Login-Session laufen) und startet beide. Sie laufen auf
GPU 2 — nicht GPU 0/1, um die Desktop-GPU und Ollamas Chat-Modell nicht zu verdrängen.

Das Skript ist idempotent und **überlebt Reboots**: die Dienste starten automatisch mit. Status
und Logs:

```bash
systemctl --user status open-notebook-tts open-notebook-stt
journalctl --user -u open-notebook-tts -f
```

> Der erste Start dauert bis zu einer Minute, weil whisper `large-v3` geladen wird.

Für Stimmklonung mindestens eine Referenz-WAV in `services/voices/default.wav` ablegen (z. B.
Symlink auf eine eigene Sprachaufnahme, 10–30s, WAV) — siehe
[`BEDIENUNGSANLEITUNG.md`](BEDIENUNGSANLEITUNG.md#stimmklonung).

### 2.6 KI-Provider und Modelle registrieren

```bash
./scripts/setup_models.sh
```

Richtet automatisch ein:
- Ollama-Credential (Chat + Embedding) mit `num_ctx=98304` — **wichtig**, siehe Warnkasten unten
- Kuratierte Ollama-Modelle: `qwen3.5:27b` (Standard für Chat/Tools/großer Kontext),
  `nomic-embed-text` (Standard-Embedding), `qwen3-coder-30b-128k` (optional für Code)
- OpenRouter-API-Key aus `.env`/Environment in die verschlüsselte Datenbank migriert
- Kuratierte OpenRouter-Modelle (Claude Sonnet 5, Qwen3-Max, Gemini 3.5 Flash)
- Lokale TTS/STT-Wrapper als `openai_compatible`-Credentials + Standardmodelle

> **Warum `num_ctx` explizit gesetzt werden muss:** Ohne diese Einstellung begrenzt die
> zugrunde liegende Bibliothek (`esperanto`) jede Ollama-Chat-Anfrage stillschweigend auf
> 8192 Tokens Kontext — unabhängig vom eigentlichen Modell-Limit. Größere Chat-Kontexte
> (z. B. ganze Bücher im „Volltext"-Modus) werden dann abgeschnitten, und weil `qwen3.5:27b`
> ein „denkendes" Modell ist, kommt dabei oft eine **leere Antwort statt eines Fehlers**
> heraus. `98304` ist der größte Wert, der auf dieser Hardware (RTX 3090, 24 GB) noch
> vollständig auf der GPU bleibt (`ollama ps` → `100% GPU`). Details:
> [`CLAUDE.md`](CLAUDE.md).

### 2.7 Verifikation

```bash
curl -s http://127.0.0.1:5055/api/models/providers | python3 -m json.tool
```

Erwartung: `"available": ["openrouter", "ollama"]`. TTS/STT-Gesundheit:

```bash
curl -s http://127.0.0.1:8901/health   # Chatterbox TTS
curl -s http://127.0.0.1:8902/health   # faster-whisper STT
```

UI öffnen (`http://localhost:8502`), ein Notebook anlegen, eine Quelle hinzufügen und chatten —
siehe [`BEDIENUNGSANLEITUNG.md`](BEDIENUNGSANLEITUNG.md) für die weitere Bedienung.

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## 3. Alltägliche Befehle

```bash
docker compose up -d              # starten
docker compose down                # stoppen (Daten bleiben erhalten)
docker compose logs -f open_notebook   # Logs verfolgen
docker compose ps                  # Status

systemctl --user status open-notebook-tts open-notebook-stt   # TTS/STT-Status
systemctl --user restart open-notebook-tts                     # z.B. nach neuer Stimme
journalctl --user -u open-notebook-tts -f                      # TTS-Logs
./scripts/start_services.sh        # Units neu installieren + starten (idempotent)

./scripts/prune_podcast_data.py         # Podcast-Datenmüll anzeigen (Trockenlauf)
./scripts/prune_podcast_data.py --yes   # ... und löschen

./scripts/add_video_source.py <url>     # Video als Quelle (auch ohne Untertitel)
```

TTS/STT starten nach einem Reboot von selbst — `start_services.sh` ist nur für die
Ersteinrichtung bzw. nach Änderungen an den Unit-Dateien nötig.

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## 4. Verzeichnisstruktur

```
open-notebook/
├── docker-compose.yml       # SurrealDB + open_notebook
├── .env                     # Secrets (gitignored)
├── .env.example             # Template
├── surreal_data/            # DB-Daten (gitignored)
├── notebook_data/           # Notebook-Dateien/Uploads (gitignored)
├── config/
│   └── content_core.yaml    # content-core (u.a. deutsche YouTube-Transkripte)
├── services/
│   ├── tts_server.py        # Chatterbox-Wrapper (OpenAI-API-kompatibel)
│   ├── stt_server.py        # faster-whisper-Wrapper
│   ├── systemd/              # Unit-Dateien für die beiden Wrapper
│   ├── voices/               # Referenz-WAVs fürs Voice-Cloning (gitignored)
│   └── logs/                 # (gitignored, Altlast der früheren nohup-Variante)
├── scripts/
│   ├── setup_models.sh       # Provider/Modelle einrichten (idempotent)
│   ├── start_services.sh     # TTS/STT als systemd-User-Dienste installieren+starten
│   └── prune_podcast_data.py # verwaiste Podcast-Ordner + Zwischenclips aufräumen
├── README.md                 # diese Datei
├── BEDIENUNGSANLEITUNG.md     # ausführliche Bedienungsanleitung (Deutsch)
└── CLAUDE.md                  # technische Architektur-Doku für Weiterentwicklung
```

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## 5. Bekannte Stolpersteine

Kurzreferenz — Details jeweils in [`CLAUDE.md`](CLAUDE.md):

- **Embedding-Modell muss klein sein.** `qwen3-embedding` (ein zweckentfremdetes 8B-LLM,
  ~13 GB geladen) konkurriert mit dem Chat-Modell um GPU-Speicher und fällt dann teilweise auf
  die CPU zurück — einzelne Embeddings dauern dann 40+ Sekunden und reißen Timeouts.
  `nomic-embed-text` (274 MB) ist der Standard hier.
- **`num_ctx` beim Ollama-Chat-Credential ist Pflicht** (siehe Warnkasten in 2.6) — sonst
  leere Chat-Antworten bei größerem Kontext, ohne sichtbaren Fehler.
- **Neue Host-Ports brauchen eine `ufw`-Regel**, sonst kann der Container sie nicht erreichen
  (Timeout, keine Fehlermeldung in Open Notebook selbst).
- **YouTube-Transkripte brauchen `config/content_core.yaml`.** `content-core` sucht Untertitel
  standardmäßig nur in `en`/`es`/`pt` — deutsche Videos landen sonst als **leere Quelle** im
  Notebook (Titel da, Inhalt leer, Fehler nur im Log). Die eingehängte Config setzt Deutsch an
  erste Stelle. Achtung: `CCORE_CONFIG_PATH` ersetzt die Konfiguration komplett (kein Merge) —
  die Datei muss vollständig bleiben, siehe Kopfkommentar darin.
- **Videos ohne Untertitel** gehen über `./scripts/add_video_source.py <url>` (yt-dlp lädt die
  Tonspur, der lokale Whisper-Server transkribiert sie). Dafür ist
  `OPENAI_COMPATIBLE_BASE_URL_STT` in `docker-compose.yml` zwingend: content-core reicht dem
  STT-Modell sonst keine `base_url` durch, fällt auf OpenAI zurück und scheitert mit
  „OpenAI API key not found" — das ist **kein** fehlender Key, sondern eine fehlende URL. Keinen
  `OPENAI_API_KEY` in den Container legen: das schickte Audio in die Cloud, obwohl Whisper lokal
  auf GPU 2 bereitsteht.
- **Episoden löschen räumt nicht auf.** Der Mülleimer-Button (bzw.
  `DELETE /api/podcasts/episodes/{id}`) entfernt nur die finale MP3 und den DB-Eintrag — der
  Ordner `notebook_data/podcasts/episodes/<uuid>/` mit den Einzelclips, `outline.json` und
  `transcript.json` bleibt liegen. Das ist eine Lücke im Upstream-Code, kein lokales
  Konfigurationsproblem. Abhilfe: `./scripts/prune_podcast_data.py`.
- **GPU 2 teilen sich drei Prozesse** (TTS, STT und der separate `chatterbox-tts`-MCP-Dienst auf
  Port 9999) — es bleiben nur ~12 GB Arbeitsspeicher für die Sprachsynthese. Deshalb serialisiert
  `tts_server.py` seine Generierung intern und `TTS_BATCH_SIZE=1` steht in `docker-compose.yml`:
  ohne beides schickt der Podcast-Generator 5 Clips gleichzeitig, die parallel auf der GPU laufen
  und sie mit `CUDA out of memory` sprengen (sichtbar als `HTTP 500` beim Vertonen).
- **Podcast-Sprache** wird über das `language`-Feld des Episode-Profils gesteuert, aber nur
  dank der gepatchten Prompt-Vorlagen unter `prompts/podcast/` (per Bind-Mount in
  `docker-compose.yml` eingehängt) — die Original-Vorlagen im Image ignorieren `language`, was
  englische Podcasts (von der deutsch-fixierten TTS mit Akzent vorgelesen) verursachte. Die
  Vorlagen enthalten zusätzlich `/no_think`, damit `qwen3.5:27b` bei langem Quellinhalt nicht
  durch überlange Reasoning-Blöcke ungültiges JSON liefert. Änderst du die Vorlagen, danach
  `docker compose up -d --force-recreate open_notebook`. Details:
  [`BEDIENUNGSANLEITUNG.md`](BEDIENUNGSANLEITUNG.md#10-troubleshooting) und [`CLAUDE.md`](CLAUDE.md).