Floke
adafab61ae
This commit resolves all outstanding issues with the AI Insights feature.
- Corrects the transcript formatting logic in to properly handle the database JSON structure, ensuring the AI receives the correct context.
- Fixes the Gemini API client by using the correct model name ('gemini-2.0-flash') and the proper client initialization.
- Updates to securely pass the API key as an environment variable to the container.
- Cleans up the codebase by removing temporary debugging endpoints.
- Adds script for programmatic updates.
- Updates documentation with troubleshooting insights from the implementation process.
2.5 KiB
2.5 KiB
Zusammenfassung: Task [2f388f42] - Promptdatabase integrieren
Der Task wurde erfolgreich abgeschlossen. Das "Meeting Assistant (Transcription Tool)" verfügt nun über eine "AI Insights"-Funktion, mit der Benutzer auf Knopfdruck Meeting-Protokolle, Aufgabenlisten und rollenbasierte Zusammenfassungen aus Transkripten generieren können.
Implementierte Features
- Prompt-Datenbank (
prompt_library.py): Eine zentrale Bibliothek für KI-Anweisungen wurde erstellt, um verschiedene Analyse-Typen (Protokoll, Action Items, Sales Summary) zu steuern. - Insights Service (
insights_service.py): Eine neue Backend-Logik wurde entwickelt, die das Transkript aus der Datenbank abruft, formatiert und zusammen mit dem passenden Prompt an die Gemini 2.0 Flash API sendet. - Neuer API-Endpunkt: Der Endpunkt
POST /api/meetings/{id}/insightswurde implementiert, um die Analyse-Generierung anzustoßen. - Frontend-Integration: Die Benutzeroberfläche wurde um ein "AI Insights"-Panel erweitert. Benutzer können über Buttons die verschiedenen Analysen anfordern. Die Ergebnisse werden in einem Modal-Fenster angezeigt und können in die Zwischenablage kopiert werden.
- Caching: Die generierten Ergebnisse werden in der Datenbank gespeichert. Um eine Neugenerierung zu Testzwecken zu ermöglichen, wird ein bereits vorhandenes Ergebnis gelöscht und neu erstellt, wenn die Analyse erneut angefordert wird.
Debugging-Prozess & Gelöste Probleme
Die Implementierung erforderte einen intensiven Debugging-Prozess, um mehrere aufeinanderfolgende Fehler zu beheben:
ModuleNotFoundError: Ein anfänglicher Importfehler wurde behoben, indem eine eigenständigegemini_client.pyfür den Microservice erstellt wurde.- Fehlender API-Schlüssel: Der Dienst wurde so angepasst, dass er den API-Schlüssel aus einer Umgebungsvariable liest, die über
docker-compose.ymlbereitgestellt wird. - Falsche API-Initialisierung: Ein Programmierfehler bei der Verwendung der Gemini-Bibliothek wurde korrigiert.
- Falscher Modellname: Der API-Aufruf wurde auf das korrekte, im Projekt etablierte
gemini-2.0-flash-Modell umgestellt. - Fehlerhafte Transkript-Formatierung: Das Kernproblem, das zu leeren KI-Antworten führte, wurde durch die korrekte Interpretation der
absolute_secondsaus der Datenbank und eine robustere Formatierungslogik gelöst.
Ergebnis
Das Feature ist nun voll funktionsfähig und liefert korrekte, inhaltsbasierte Analysen. Der Code wurde bereinigt, dokumentiert und die Änderungen wurden committed.