mirror of
https://github.com/Jeuners/astra-vision.git
synced 2026-09-09 15:02:35 +02:00
Zwei neue, sauber getrennte Fähigkeiten, jede in ihrem eigenen Modul: - astra/comfyui.py: async HTTP-Client für einen lokalen ComfyUI-Server (z-image-turbo-Workflow), kennt nichts von der Pipeline. - astra/documents.py: PDF-Textextraktion via pypdf, keine Netzwerkzugriffe. - astra/tools.py: verdrahtet generate_image als natives Ollama-Tool-Call — Qwen 3.5 unterstützt Tools und Vision bereits nativ laut `ollama show`. Dafür wurde astra/services.py so erweitert, dass NativeOllamaService Ollamas native tool_calls im Streaming-Response erkennt und als ChatCompletionChunk-Deltas an Pipecats bereits vorhandene, generische Function-Calling-Maschinerie (_process_context/run_function_calls) weiterreicht — die musste dafür nicht angefasst werden. trim_messages in core.py bewahrt jetzt Tool-Roundtrips und Bild-Anhänge vollständig statt sie auf role/content zu reduzieren. Neuer Upload-Button im UI (Bild oder PDF, während eines laufenden Gesprächs): PDFs gehen als Text, Bilder als Base64 über Qwens Vision in den Gesprächskontext ein. Generierte Bilder werden über /api/media/<id> ausgeliefert und per Datenkanal im Transkript angezeigt. Kompletter Function-Calling-Roundtrip end-to-end gegen echtes Ollama und echtes ComfyUI verifiziert (Modell ruft generate_image korrekt auf, Bild wird erzeugt und im media_store abgelegt). Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01LVgSHNHdRx3UNTBodFmhRA
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5.8 KiB
Python
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Python
"""Configuration and pure request policy, independent of audio hardware."""
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import os
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from dataclasses import dataclass
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@dataclass(frozen=True)
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class Settings:
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model: str = "qwen3.5:latest"
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ollama_url: str = "http://127.0.0.1:11434"
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stt_model: str = "mlx-community/nemotron-3.5-asr-streaming-0.6b-8bit"
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tts_language: str = "german"
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voice: str = "alba"
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port: int = 7860
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context_tokens: int = 4096
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tailnet_host: str | None = None
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comfyui_url: str = "http://100.125.107.123:8000"
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@classmethod
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def from_env(cls):
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return cls(
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model=os.getenv("ASTRA_MODEL", cls.model),
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ollama_url=os.getenv("ASTRA_OLLAMA_URL", cls.ollama_url).rstrip("/"),
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stt_model=os.getenv("ASTRA_STT_MODEL", cls.stt_model),
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tts_language=os.getenv("ASTRA_TTS_LANGUAGE", cls.tts_language),
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voice=os.getenv("ASTRA_VOICE", cls.voice),
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port=int(os.getenv("ASTRA_PORT", cls.port)),
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tailnet_host=os.getenv("ASTRA_TAILNET_HOST", cls.tailnet_host),
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comfyui_url=os.getenv("ASTRA_COMFYUI_URL", cls.comfyui_url).rstrip("/"),
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)
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VOICES = (
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{"name": "alba", "display_name": "Alba", "gender": "weiblich"},
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{"name": "anna", "display_name": "Anna", "gender": "weiblich"},
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{"name": "azelma", "display_name": "Azelma", "gender": "weiblich"},
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{"name": "bill_boerst", "display_name": "Bill Boerst", "gender": "männlich"},
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{"name": "caro_davy", "display_name": "Caro Davy", "gender": "weiblich"},
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{"name": "charles", "display_name": "Charles", "gender": "männlich"},
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|
{"name": "cosette", "display_name": "Cosette", "gender": "weiblich"},
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{"name": "eponine", "display_name": "Eponine", "gender": "weiblich"},
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{"name": "estelle", "display_name": "Estelle", "gender": "weiblich"},
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{"name": "eve", "display_name": "Eve", "gender": "weiblich"},
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{"name": "fantine", "display_name": "Fantine", "gender": "weiblich"},
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{"name": "george", "display_name": "George", "gender": "männlich"},
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{"name": "giovanni", "display_name": "Giovanni", "gender": "männlich"},
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{"name": "jane", "display_name": "Jane", "gender": "weiblich"},
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{"name": "javert", "display_name": "Javert", "gender": "männlich"},
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|
{"name": "jean", "display_name": "Jean", "gender": "männlich"},
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|
{"name": "juergen", "display_name": "Juergen", "gender": "männlich"},
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{"name": "lola", "display_name": "Lola", "gender": "weiblich"},
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{"name": "marius", "display_name": "Marius", "gender": "männlich"},
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{"name": "mary", "display_name": "Mary", "gender": "weiblich"},
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|
{"name": "michael", "display_name": "Michael", "gender": "männlich"},
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|
{"name": "paul", "display_name": "Paul", "gender": "männlich"},
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|
{"name": "peter_yearsley", "display_name": "Peter Yearsley", "gender": "männlich"},
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|
{"name": "rafael", "display_name": "Rafael", "gender": "männlich"},
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|
{"name": "stuart_bell", "display_name": "Stuart Bell", "gender": "männlich"},
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{"name": "vera", "display_name": "Vera", "gender": "weiblich"},
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)
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VOICE_NAMES = frozenset(voice["name"] for voice in VOICES)
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SYSTEM_PROMPT = (
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"Du bist Astra, ein freundlicher deutschsprachiger Gesprächsassistent. "
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"Antworte natürlich und knapp, normalerweise in ein bis drei kurzen Sätzen. "
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"Deine Antwort wird vorgelesen: kein Markdown, keine Sternchen, keine Listen. "
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"Sprich Zahlen und Abkürzungen verständlich aus. Stelle bei Bedarf eine kurze Rückfrage. "
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"Du hast keinen Internetzugang und keinen Zugriff auf Dateien oder Apps, außer den dir "
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"explizit gegebenen Werkzeugen. Behaupte nicht, andere Aktionen ausgeführt zu haben. "
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"Wenn der Nutzer ein Bild, eine Grafik oder eine Illustration möchte, rufe sofort das "
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"Werkzeug generate_image auf, statt das Bild nur in Worten zu beschreiben. "
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"Wenn der Nutzer ein Bild, ein Dokument oder ein PDF hochlädt, geht dessen Inhalt oder "
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"eine Textzusammenfassung als Nachricht in dieses Gespräch ein."
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)
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def trim_messages(messages: list[dict], max_chars: int = 10000) -> list[dict]:
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"""Retain recent whole turns within a conservative context character budget.
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Preserves tool round-trips (assistant tool_calls + matching tool result)
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and vision attachments (an "images" field) intact instead of reducing
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every kept message down to a bare role/content pair.
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"""
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system = [dict(m) for m in messages if m["role"] == "system"][:1]
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if system:
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system[0]["content"] = system[0]["content"][: max_chars // 2]
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budget = max_chars - sum(len(m["content"]) for m in system)
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turns = []
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for message in reversed(messages):
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if message["role"] not in ("user", "assistant", "tool"):
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continue
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content = message.get("content")
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text = content if isinstance(content, str) else ""
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if not text and not message.get("tool_calls") and not message.get("images"):
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continue
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if len(text) > budget:
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if not turns:
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turns.append({**message, "content": text[-budget:]})
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break
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turns.append(message)
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budget -= len(text)
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turns.reverse()
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while turns and turns[0]["role"] != "user":
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turns.pop(0)
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return system + turns
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def build_request(settings: Settings, messages: list[dict]) -> dict:
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return {
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"model": settings.model,
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"messages": trim_messages(messages),
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"think": False,
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"stream": True,
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"keep_alive": -1,
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"options": {
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"num_ctx": settings.context_tokens,
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"num_predict": 256,
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"temperature": 0.6,
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},
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}
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def local_origin_allowed(origin: str, port: int = 7860, tailnet_host: str | None = None) -> bool:
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allowed = {f"http://localhost:{port}", f"http://127.0.0.1:{port}"}
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if tailnet_host:
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allowed.add(f"https://{tailnet_host}")
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return origin in allowed
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