initial

app.py

@@ -0,0 +1,319 @@
+"""
+Belegscanner - KI-Dokumentenanalyse
+Python Flask Web App mit CORS-Unterstützung und Poweron Design
+"""
+
+from flask import Flask, render_template, request, jsonify
+from flask_cors import CORS
+import requests
+import base64
+import json
+import re
+import io
+
+# PDF Support
+try:
+    import fitz  # PyMuPDF
+    PDF_SUPPORT = True
+except ImportError:
+    PDF_SUPPORT = False
+    print("WARNUNG: PyMuPDF nicht installiert. PDF-Support deaktiviert.")
+    print("Installieren mit: pip install pymupdf")
+
+app = Flask(__name__)
+CORS(app)  # CORS für alle Routen aktivieren
+
+
+# ============================================================================
+# PDF Helper Functions
+# ============================================================================
+
+def _extractImagesFromPdf(pdfBytes, maxPages=5):
+    """
+    Extrahiert Bilder aus einem PDF.
+    Gibt eine Liste von Base64-kodierten Bildern zurück.
+    """
+    if not PDF_SUPPORT:
+        raise Exception("PDF-Support nicht verfügbar. Bitte PyMuPDF installieren.")
+    
+    images = []
+    
+    # PDF öffnen
+    doc = fitz.open(stream=pdfBytes, filetype="pdf")
+    
+    # Anzahl der Seiten begrenzen
+    numPages = min(len(doc), maxPages)
+    
+    for pageNum in range(numPages):
+        page = doc[pageNum]
+        
+        # Seite als Bild rendern (höhere Auflösung für bessere OCR)
+        mat = fitz.Matrix(2.0, 2.0)  # 2x Zoom für bessere Qualität
+        pix = page.get_pixmap(matrix=mat)
+        
+        # In PNG konvertieren
+        imgBytes = pix.tobytes("png")
+        imgBase64 = base64.b64encode(imgBytes).decode('utf-8')
+        
+        images.append({
+            'page': pageNum + 1,
+            'base64': imgBase64,
+            'width': pix.width,
+            'height': pix.height
+        })
+    
+    doc.close()
+    
+    return images
+
+
+def _renderPdfPageAsImage(pdfBytes, pageNum=0, zoom=2.0):
+    """
+    Rendert eine einzelne PDF-Seite als Bild.
+    """
+    if not PDF_SUPPORT:
+        raise Exception("PDF-Support nicht verfügbar.")
+    
+    doc = fitz.open(stream=pdfBytes, filetype="pdf")
+    
+    if pageNum >= len(doc):
+        pageNum = len(doc) - 1
+    
+    page = doc[pageNum]
+    mat = fitz.Matrix(zoom, zoom)
+    pix = page.get_pixmap(matrix=mat)
+    
+    imgBytes = pix.tobytes("png")
+    imgBase64 = base64.b64encode(imgBytes).decode('utf-8')
+    
+    result = {
+        'base64': imgBase64,
+        'width': pix.width,
+        'height': pix.height,
+        'page': pageNum + 1,
+        'totalPages': len(doc)
+    }
+    
+    doc.close()
+    
+    return result
+
+# ============================================================================
+# Model Helper Functions
+# ============================================================================
+
+def _isVisionModel(modelName):
+    """
+    Prüft ob ein Modell ein Vision-Modell ist basierend auf Namenskonventionen.
+    Vision-Modelle enthalten typischerweise 'vision', 'vl', 'llava', 'bakllava' im Namen.
+    """
+    if not modelName:
+        return False
+    
+    modelLower = modelName.lower()
+    visionIndicators = ['vision', 'vl', 'llava', 'bakllava']
+    
+    return any(indicator in modelLower for indicator in visionIndicators)
+
+
+# ============================================================================
+# Routes
+# ============================================================================
+
+@app.route('/')
+def _index():
+    """Hauptseite mit dem Belegscanner UI"""
+    return render_template('index.html')
+
+
+@app.route('/api/analyze', methods=['POST'])
+def _analyzeDocument():
+    """
+    Analysiert ein Dokument mit Ollama Vision API oder verarbeitet Text mit Non-Vision Modellen
+    Erwartet: { imageBase64 (optional bei Non-Vision), prompt, ollamaUrl, modelName }
+    """
+    try:
+        data = request.get_json()
+        
+        imageBase64 = data.get('imageBase64')
+        prompt = data.get('prompt')
+        ollamaUrl = data.get('ollamaUrl', 'http://localhost:11434')
+        modelName = data.get('modelName', 'qwen2.5vl:72b')
+        
+        # Prüfe ob es ein Vision-Modell ist (basierend auf Namenskonvention)
+        isVisionModel = _isVisionModel(modelName)
+        
+        # Bei Vision-Modellen ist ein Bild erforderlich
+        if isVisionModel and not imageBase64:
+            return jsonify({'error': 'Kein Bild übermittelt (erforderlich für Vision-Modelle)'}), 400
+        
+        if not prompt:
+            return jsonify({'error': 'Kein Prompt übermittelt'}), 400
+        
+        # Request-Body erstellen
+        requestBody = {
+            'model': modelName,
+            'prompt': prompt,
+            'stream': False
+        }
+        
+        # Bilder nur hinzufügen wenn vorhanden (für Vision-Modelle)
+        if imageBase64:
+            requestBody['images'] = [imageBase64]
+        
+        # Ollama API aufrufen (Timeout: 60 Minuten für grosse Modelle)
+        response = requests.post(
+            f'{ollamaUrl}/api/generate',
+            json=requestBody,
+            timeout=3600  # 60 Minuten
+        )
+        
+        if response.status_code == 404:
+            return jsonify({
+                'error': f'Modell "{modelName}" nicht gefunden. Bitte installieren Sie es mit: ollama pull {modelName}'
+            }), 404
+        
+        if response.status_code != 200:
+            return jsonify({
+                'error': f'Ollama API Fehler: {response.status_code} - {response.text[:200]}'
+            }), response.status_code
+        
+        responseData = response.json()
+        responseText = responseData.get('response', '')
+        
+        # Versuche JSON aus der Antwort zu extrahieren
+        extractedData = None
+        jsonMatch = re.search(r'\{[\s\S]*\}', responseText)
+        
+        if jsonMatch:
+            try:
+                extractedData = json.loads(jsonMatch.group())
+            except json.JSONDecodeError:
+                # JSON-ähnlicher Text gefunden, aber ungültig
+                extractedData = None
+        
+        # Wenn kein JSON gefunden, Antwort in JSON-Objekt verpacken
+        if extractedData is None:
+            extractedData = {
+                'response': responseText.strip()
+            }
+        
+        return jsonify({
+            'success': True,
+            'data': extractedData,
+            'rawResponse': responseText
+        })
+        
+    except requests.exceptions.Timeout:
+        return jsonify({'error': 'Zeitüberschreitung bei der Ollama API'}), 504
+    except requests.exceptions.ConnectionError:
+        return jsonify({'error': 'Verbindung zu Ollama fehlgeschlagen. Ist Ollama gestartet?'}), 503
+    except json.JSONDecodeError as e:
+        return jsonify({'error': f'JSON Parse-Fehler: {str(e)}'}), 400
+    except Exception as e:
+        return jsonify({'error': f'Unerwarteter Fehler: {str(e)}'}), 500
+
+
+@app.route('/api/health', methods=['GET'])
+def _healthCheck():
+    """Health Check Endpoint"""
+    return jsonify({'status': 'ok', 'service': 'belegscanner', 'pdfSupport': PDF_SUPPORT})
+
+
+@app.route('/api/pdf/extract', methods=['POST'])
+def _extractPdfImages():
+    """
+    Extrahiert Bilder aus einem PDF.
+    Erwartet: { pdfBase64, page (optional, default: alle) }
+    """
+    if not PDF_SUPPORT:
+        return jsonify({
+            'error': 'PDF-Support nicht verfügbar. Bitte PyMuPDF installieren: pip install pymupdf'
+        }), 501
+    
+    try:
+        data = request.get_json()
+        pdfBase64 = data.get('pdfBase64')
+        pageNum = data.get('page')  # Optional: spezifische Seite
+        
+        if not pdfBase64:
+            return jsonify({'error': 'Kein PDF übermittelt'}), 400
+        
+        # Base64 dekodieren
+        pdfBytes = base64.b64decode(pdfBase64)
+        
+        if pageNum is not None:
+            # Einzelne Seite extrahieren
+            result = _renderPdfPageAsImage(pdfBytes, pageNum - 1)  # 0-basiert
+            return jsonify({
+                'success': True,
+                'image': result
+            })
+        else:
+            # Alle Seiten extrahieren (max 5)
+            images = _extractImagesFromPdf(pdfBytes, maxPages=5)
+            return jsonify({
+                'success': True,
+                'images': images,
+                'totalExtracted': len(images)
+            })
+        
+    except Exception as e:
+        return jsonify({'error': f'PDF-Verarbeitungsfehler: {str(e)}'}), 500
+
+
+@app.route('/api/ollama/status', methods=['GET'])
+def _ollamaStatus():
+    """Prüft ob Ollama erreichbar ist und listet verfügbare Modelle"""
+    ollamaUrl = request.args.get('url', 'http://localhost:11434')
+    
+    try:
+        # Prüfe ob Ollama läuft
+        response = requests.get(f'{ollamaUrl}/api/tags', timeout=5)
+        
+        if response.status_code != 200:
+            return jsonify({
+                'connected': False,
+                'error': f'Ollama antwortet mit Status {response.status_code}'
+            })
+        
+        data = response.json()
+        models = [m.get('name', '') for m in data.get('models', [])]
+        
+        # Filtere Vision-Modelle (enthalten oft 'vision', 'vl', 'llava' im Namen)
+        visionModels = [m for m in models if any(x in m.lower() for x in ['vision', 'vl', 'llava', 'bakllava'])]
+        
+        return jsonify({
+            'connected': True,
+            'models': models,
+            'visionModels': visionModels,
+            'totalModels': len(models)
+        })
+        
+    except requests.exceptions.ConnectionError:
+        return jsonify({
+            'connected': False,
+            'error': 'Keine Verbindung zu Ollama. Ist Ollama gestartet?'
+        })
+    except Exception as e:
+        return jsonify({
+            'connected': False,
+            'error': str(e)
+        })
+
+
+# ============================================================================
+# Main
+# ============================================================================
+
+if __name__ == '__main__':
+    print("\n" + "="*60)
+    print("  Belegscanner - KI-Dokumentenanalyse")
+    print("  Powered by Poweron")
+    print("="*60)
+    print("\n  Server läuft auf: http://localhost:5000")
+    print("  CORS ist aktiviert für alle Origins")
+    print("\n  Drücke Ctrl+C zum Beenden")
+    print("="*60 + "\n")
+    
+    app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=True)

requirements.txt

@@ -0,0 +1,5 @@
+flask>=3.0.0
+flask-cors>=4.0.0
+requests>=2.31.0
+werkzeug>=3.0.0
+pymupdf>=1.24.0

start-python.bat

@@ -0,0 +1,41 @@
+@echo off
+chcp 65001 >nul
+echo ============================================================
+echo   Belegscanner - KI-Dokumentenanalyse
+echo   Powered by Poweron
+echo ============================================================
+echo.
+
+REM Ollama starten mit CORS-Freigabe
+echo [1/3] Starte Ollama mit CORS-Freigabe...
+set OLLAMA_ORIGINS=*
+
+REM Versuche Ollama zu finden
+where ollama >nul 2>&1
+if %errorlevel%==0 (
+    start /min ollama serve
+    echo       Ollama gestartet
+) else (
+    if exist "%LOCALAPPDATA%\Programs\Ollama\ollama.exe" (
+        start /min "" "%LOCALAPPDATA%\Programs\Ollama\ollama.exe" serve
+        echo       Ollama gestartet
+    ) else (
+        echo       Ollama nicht gefunden - bitte manuell starten!
+        echo       Setze OLLAMA_ORIGINS=* vor dem Start
+    )
+)
+
+timeout /t 2 /nobreak > nul
+
+REM Dependencies installieren
+echo [2/3] Installiere Python Dependencies...
+pip install -r requirements.txt --quiet
+
+echo [3/3] Starte Python Flask Server...
+echo.
+echo Server URL: http://localhost:5000
+echo Druecke Ctrl+C zum Beenden
+echo.
+
+REM Flask starten
+python app.py

start-python.ps1

@@ -0,0 +1,54 @@
+# Belegscanner - Python Web App Starter
+# Poweron Design
+
+Write-Host "============================================================" -ForegroundColor Cyan
+Write-Host "  Belegscanner - KI-Dokumentenanalyse" -ForegroundColor White
+Write-Host "  Powered by Poweron" -ForegroundColor Magenta
+Write-Host "============================================================" -ForegroundColor Cyan
+Write-Host ""
+
+# Ollama mit CORS starten (optional)
+Write-Host "[1/3] Starte Ollama mit CORS-Freigabe..." -ForegroundColor Yellow
+$env:OLLAMA_ORIGINS = "*"
+
+# Versuche Ollama zu finden und zu starten
+$ollamaPath = Get-Command ollama -ErrorAction SilentlyContinue
+if ($ollamaPath) {
+    Start-Process -FilePath $ollamaPath.Source -ArgumentList "serve" -WindowStyle Minimized
+    Write-Host "      Ollama gestartet" -ForegroundColor Green
+} else {
+    # Fallback: Standard-Installationspfade pruefen
+    $defaultPaths = @(
+        "$env:LOCALAPPDATA\Programs\Ollama\ollama.exe",
+        "$env:ProgramFiles\Ollama\ollama.exe",
+        "C:\Users\$env:USERNAME\AppData\Local\Programs\Ollama\ollama.exe"
+    )
+    $found = $false
+    foreach ($path in $defaultPaths) {
+        if (Test-Path $path) {
+            Start-Process -FilePath $path -ArgumentList "serve" -WindowStyle Minimized
+            Write-Host "      Ollama gestartet von: $path" -ForegroundColor Green
+            $found = $true
+            break
+        }
+    }
+    if (-not $found) {
+        Write-Host "      Ollama nicht gefunden - bitte manuell starten!" -ForegroundColor Red
+        Write-Host "      Setze OLLAMA_ORIGINS=* vor dem Start" -ForegroundColor Gray
+    }
+}
+
+Start-Sleep -Seconds 2
+
+# Dependencies installieren
+Write-Host "[2/3] Installiere Python Dependencies..." -ForegroundColor Yellow
+pip install -r requirements.txt --quiet
+
+Write-Host "[3/3] Starte Flask Server..." -ForegroundColor Yellow
+Write-Host ""
+Write-Host "Server URL: http://localhost:5000" -ForegroundColor Green
+Write-Host "Druecke Ctrl+C zum Beenden" -ForegroundColor Gray
+Write-Host ""
+
+# Flask Server starten
+python app.py