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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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3.4 KiB
Python
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Python
import unittest
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from astra.core import Settings, build_request, local_origin_allowed, trim_messages
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class CoreTests(unittest.TestCase):
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def test_thinking_is_disabled_in_every_native_request(self):
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request = build_request(Settings(), [{"role": "user", "content": "Hallo"}])
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self.assertIs(request["think"], False)
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self.assertIs(request["stream"], True)
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self.assertEqual(request["model"], "qwen3.5:latest")
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self.assertNotIn("think", request["options"])
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self.assertEqual(request["options"]["num_ctx"], 4096)
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def test_history_stays_bounded_and_preserves_system_and_latest_user(self):
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messages = [{"role": "system", "content": "Deutsch"}]
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for i in range(40):
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messages.extend(
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[
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{"role": "user", "content": f"Frage {i}"},
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{"role": "assistant", "content": "Antwort " * 100},
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]
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)
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messages.append({"role": "user", "content": "Neueste Frage"})
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trimmed = trim_messages(messages, max_chars=5000)
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self.assertEqual(trimmed[0], messages[0])
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self.assertEqual(trimmed[1]["role"], "user")
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self.assertEqual(trimmed[-1], messages[-1])
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self.assertLessEqual(sum(len(m["content"]) for m in trimmed), 5000)
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self.assertEqual(len(messages), 82)
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def test_rejects_foreign_web_origins(self):
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self.assertTrue(local_origin_allowed("http://localhost:7860"))
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self.assertTrue(local_origin_allowed("http://127.0.0.1:7860"))
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self.assertFalse(local_origin_allowed("https://evil.example"))
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self.assertFalse(local_origin_allowed("http://localhost.evil.example:7860"))
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self.assertFalse(local_origin_allowed("null"))
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def test_huge_last_message_is_bounded(self):
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trimmed = trim_messages(
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[
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{"role": "system", "content": "Deutsch"},
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{"role": "user", "content": "x" * 20000},
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],
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max_chars=5000,
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)
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self.assertLessEqual(sum(len(m["content"]) for m in trimmed), 5000)
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def test_tool_round_trip_survives_trimming(self):
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messages = [
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{"role": "system", "content": "Deutsch"},
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{"role": "user", "content": "Zeig mir ein Bild von einer Katze."},
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{
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"role": "assistant",
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"content": "",
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"tool_calls": [{"function": {"name": "generate_image", "arguments": {}}}],
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},
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{"role": "tool", "content": '{"status": "ok"}', "tool_call_id": "call_1"},
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{"role": "assistant", "content": "Fertig, schau mal!"},
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]
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trimmed = trim_messages(messages, max_chars=5000)
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roles = [m["role"] for m in trimmed]
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self.assertEqual(roles, ["system", "user", "assistant", "tool", "assistant"])
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self.assertEqual(trimmed[2]["tool_calls"][0]["function"]["name"], "generate_image")
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self.assertEqual(trimmed[3]["tool_call_id"], "call_1")
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def test_image_attachment_survives_trimming(self):
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messages = [
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{"role": "system", "content": "Deutsch"},
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{
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"role": "user",
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"content": '[Hochgeladenes Bild "katze.png"]',
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"images": ["base64data"],
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},
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]
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trimmed = trim_messages(messages, max_chars=5000)
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self.assertEqual(trimmed[1]["images"], ["base64data"])
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if __name__ == "__main__":
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unittest.main()
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