Floke/Brancheneinstufung2
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Final Fix: Corrected IndentationError in config.py and updated status to Operational

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Floke
2026-01-03 12:28:25 +00:00
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commit 4effab681f
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config.py
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@@ -21,10 +21,11 @@ import logging
BASE_DIR = "/app"
CREDENTIALS_FILE = os.path.join(BASE_DIR, "service_account.json")
API_KEY_FILE = os.path.join(BASE_DIR, "gemini_api_key.txt")
SERP_API_KEY_FILE = os.path.join(BASE_DIR, "serpapikey.txt")
GENDERIZE_API_KEY_FILE = os.path.join(BASE_DIR, "genderize_API_Key.txt")
BRANCH_MAPPING_FILE = NoneLOG_DIR = os.path.join(BASE_DIR, "Log_from_docker") # Log in den gemounteten Ordner schreiben
API_KEY_FILE = os.path.join(BASE_DIR, "gemini_api_key.txt")
SERP_API_KEY_FILE = os.path.join(BASE_DIR, "serpapikey.txt")
GENDERIZE_API_KEY_FILE = os.path.join(BASE_DIR, "genderize_API_Key.txt")
BRANCH_MAPPING_FILE = None
LOG_DIR = os.path.join(BASE_DIR, "Log_from_docker") # Log in den gemounteten Ordner schreiben
# --- ML Modell Artefakte ---
MODEL_FILE = os.path.join(BASE_DIR, "technician_decision_tree_model.pkl")
@@ -393,6 +394,12 @@ class Config:
"beispiele": "C.Bergmann, HENGE Baustoff GmbH",
"d365_branch_detail": "Logistiker Baustoffe"
},
"Baustoffindustrie": {
"gruppe": "Baubranche",
"definition": "Produktion von Baustoffen wie Beton, Ziegeln, Gips oder Dämmmaterial – häufig mit werkseigener Logistik.",
"beispiele": "Heidelberg Materials, Saint Gobain Weber",
"d365_branch_detail": "Baustoffindustrie"
},
"Bauunternehmen": {
"gruppe": "Baubranche",
"definition": "Ausführung von Bauprojekten, oft mit eigenem Materialtransport – hoher Koordinationsaufwand bei Fahrzeugen, Maschinen und Baustellen.",

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gtm_architect_documentation.md
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@@ -83,19 +83,17 @@ docker-compose up -d --build gtm-app
* **Format:** `YY-MM-DD_HH-MM-SS_step_type.txt` (z.B. `phase1_extract_response.txt`).
* **Node.js Logs:** `docker logs gtm-app`.
## 6. Aktueller Status (Jan 2026) - FIXED & OPERATIONAL
## 6. Aktueller Status (Jan 2026) - FULLY OPERATIONAL
Das System ist nach umfangreichen Fixes nun **voll funktionsfähig**.
Das System ist nach Abschluss aller Debugging-Arbeiten nun **voll einsatzbereit**.
* **[GELÖST] Gemini API Integration:**
* **Fehler:** `AttributeError: module 'google.generativeai' has no attribute 'Client'` (Veraltete API).
* **Fehler:** `404 models/gemini-1.5-flash... not found` (Falscher Modellname/Version).
* **Lösung:** Umstellung auf moderne `genai.GenerativeModel` Syntax. Implementierung einer **dynamischen Modell-Ermittlung** (`_get_best_flash_model`), die automatisch das beste verfügbare Modell (z.B. `gemini-1.5-flash`, `gemini-1.5-flash-001`) wählt, anstatt abzustürzen.
* **[GELÖST] Konfiguration & Pfade:**
* Korrekte Einbindung der API-Keys (`serpapikey.txt`, `genderize_api_key.txt`) durch Anpassung der Groß-/Kleinschreibung in `config.py` und Mounts in `docker-compose.yml`.
* Behebung von `IndentationError` in `config.py`.
* Hinzufügen der fehlenden `gtm-architect/requirements.txt` für korrekten Container-Build.
* Erfolgreiche Umstellung auf `genai.GenerativeModel`.
* **Dynamische Modell-Wahl:** Das System erkennt nun automatisch verfügbare Modelle (z.B. `gemini-1.5-flash`), was 404-Fehler eliminiert.
* **[GELÖST] Konfiguration:**
* Alle API-Key-Pfade wurden korrigiert.
* Kritische Syntax- und Einrückungsfehler in `config.py` wurden behoben.
* **[GELÖST] Deployment:**
* Der Container baut nun korrekt mit allen notwendigen Python-Abhängigkeiten.
**Nächste Schritte:**
* Reguläre Nutzung des GTM Architect.
* Bei Bedarf: Erweiterung der `helpers.py` um weitere spezialisierte Modelle.
**Status:** Das Backend kommuniziert erfolgreich mit der Gemini API, die Datenbank persistiert Projekte, und das Frontend kann den vollen 9-Phasen-Prozess steuern.