Floke
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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.
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# Zusammenfassung: Task [2f388f42] - Promptdatabase integrieren
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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.
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## Implementierte Features
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1. **Prompt-Datenbank (`prompt_library.py`):** Eine zentrale Bibliothek für KI-Anweisungen wurde erstellt, um verschiedene Analyse-Typen (Protokoll, Action Items, Sales Summary) zu steuern.
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2. **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.
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3. **Neuer API-Endpunkt:** Der Endpunkt `POST /api/meetings/{id}/insights` wurde implementiert, um die Analyse-Generierung anzustoßen.
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4. **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.
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5. **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.
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## Debugging-Prozess & Gelöste Probleme
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Die Implementierung erforderte einen intensiven Debugging-Prozess, um mehrere aufeinanderfolgende Fehler zu beheben:
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1. **`ModuleNotFoundError`:** Ein anfänglicher Importfehler wurde behoben, indem eine eigenständige `gemini_client.py` für den Microservice erstellt wurde.
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2. **Fehlender API-Schlüssel:** Der Dienst wurde so angepasst, dass er den API-Schlüssel aus einer Umgebungsvariable liest, die über `docker-compose.yml` bereitgestellt wird.
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3. **Falsche API-Initialisierung:** Ein Programmierfehler bei der Verwendung der Gemini-Bibliothek wurde korrigiert.
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4. **Falscher Modellname:** Der API-Aufruf wurde auf das korrekte, im Projekt etablierte `gemini-2.0-flash`-Modell umgestellt.
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5. **Fehlerhafte Transkript-Formatierung:** Das Kernproblem, das zu leeren KI-Antworten führte, wurde durch die korrekte Interpretation der `absolute_seconds` aus der Datenbank und eine robustere Formatierungslogik gelöst.
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## Ergebnis
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Das Feature ist nun voll funktionsfähig und liefert korrekte, inhaltsbasierte Analysen. Der Code wurde bereinigt, dokumentiert und die Änderungen wurden committed.
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