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# LangDoc Connector
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Der LangDoc Connector ermöglicht die Integration der LangDoc API in das PowerOn Gateway System. LangDoc ist eine OpenAI-kompatible API, die verschiedene KI-Modelle bereitstellt.
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## Konfiguration
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### Umgebungsvariablen
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Die folgenden Konfigurationsparameter müssen in den entsprechenden Umgebungsdateien gesetzt werden:
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```ini
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# LangDoc configuration
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Connector_AiLangdoc_API_URL = https://api.langdock.com/v1/chat/completions
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Connector_AiLangdoc_API_SECRET = YOUR_LANGDOC_API_KEY_HERE
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Connector_AiLangdoc_MODEL_NAME = gpt-4o
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Connector_AiLangdoc_TEMPERATURE = 0.2
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Connector_AiLangdoc_MAX_TOKENS = 2000
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```
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### API-Schlüssel erhalten
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1. Melden Sie sich bei Ihrem LangDoc-Konto an
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2. Navigieren Sie zu den API-Einstellungen
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3. Generieren Sie einen neuen API-Schlüssel
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4. Benennen Sie den Schlüssel entsprechend und speichern Sie ihn sicher
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## Verfügbare Funktionen
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### 1. Textgenerierung (`callAiBasic`)
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```python
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from modules.connectors.connectorAiLangdoc import AiLangdoc
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# Connector initialisieren
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langdoc = AiLangdoc()
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# Nachrichten für die API vorbereiten
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messages = [
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{"role": "user", "content": "Erkläre mir die Grundlagen von Machine Learning"}
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]
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# API aufrufen
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response = await langdoc.callAiBasic(messages)
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print(response)
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```
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**Parameter:**
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- `messages`: Liste von Nachrichten im OpenAI-Format (role, content)
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- `temperature`: Temperatur für die Antwortgenerierung (0.0-1.0, optional)
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- `maxTokens`: Maximale Anzahl der Tokens in der Antwort (optional)
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### 2. Bildanalyse (`callAiImage`)
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```python
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# Bildanalyse mit LangDoc Vision
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prompt = "Beschreibe was du auf diesem Bild siehst"
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image_path = "/path/to/image.jpg"
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response = await langdoc.callAiImage(prompt, image_path)
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print(response)
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```
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**Parameter:**
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- `prompt`: Prompt für die Bildanalyse
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- `imageData`: Dateipfad (str) oder Bilddaten (bytes)
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- `mimeType`: MIME-Typ des Bildes (optional)
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### 3. Verfügbare Modelle auflisten (`listModels`)
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```python
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# Alle verfügbaren Modelle auflisten
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models = await langdoc.listModels()
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for model in models:
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print(f"Model: {model['id']}")
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```
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### 4. Modellinformationen abrufen (`getModelInfo`)
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```python
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# Informationen zu einem spezifischen Modell
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model_info = await langdoc.getModelInfo("gpt-4o")
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print(f"Model Details: {model_info}")
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```
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### 5. Verbindung testen (`_testConnection`)
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```python
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# Verbindung zur LangDoc API testen
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is_connected = await langdoc._testConnection()
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if is_connected:
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print("Verbindung erfolgreich!")
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else:
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print("Verbindung fehlgeschlagen!")
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```
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## Unterstützte Modelle
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LangDoc unterstützt verschiedene KI-Modelle, darunter:
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- **GPT-4o**: Neuestes OpenAI-Modell mit Vision-Fähigkeiten
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- **GPT-4**: Hochleistungsmodell für komplexe Aufgaben
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- **GPT-3.5-turbo**: Schnelles und kosteneffizientes Modell
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- **Claude 3.5 Sonnet**: Anthropic-Modell über LangDoc
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- **Gemini Pro**: Google-Modell über LangDoc
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## Verwendung in Workflows
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Der LangDoc Connector kann in PowerOn Workflows verwendet werden:
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```python
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# Beispiel für Workflow-Integration
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async def processWithLangDoc(workflow_data):
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langdoc = AiLangdoc()
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# Textverarbeitung
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messages = [
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{"role": "system", "content": "Du bist ein hilfreicher Assistent."},
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{"role": "user", "content": workflow_data.get("user_input")}
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]
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result = await langdoc.callAiBasic(messages)
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return {"ai_response": result}
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```
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## Fehlerbehandlung
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Der Connector behandelt verschiedene Fehlertypen:
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- **401 Unauthorized**: Ungültiger API-Schlüssel
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- **429 Too Many Requests**: Rate Limit überschritten
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- **400 Bad Request**: Ungültige Anfrage
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- **500 Internal Server Error**: Server-seitige Fehler
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## Sicherheitshinweise
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1. **API-Schlüssel sicher aufbewahren**: Verwenden Sie die Verschlüsselungsfunktionen des Systems
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2. **Rate Limits beachten**: LangDoc hat eigene Rate Limits
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3. **Datenvalidierung**: Validiere alle Eingaben vor dem API-Aufruf
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4. **Logging**: Alle API-Aufrufe werden geloggt für Debugging und Monitoring
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## Beispiel-Anwendungsfälle
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### 1. Dokumentenanalyse
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```python
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# Analyse von Dokumenten
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messages = [
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{"role": "user", "content": f"Analysiere dieses Dokument: {document_text}"}
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]
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analysis = await langdoc.callAiBasic(messages)
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```
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### 2. Code-Generierung
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```python
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# Code-Generierung
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messages = [
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{"role": "user", "content": "Schreibe eine Python-Funktion für die Berechnung von Fibonacci-Zahlen"}
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]
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code = await langdoc.callAiBasic(messages)
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```
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### 3. Übersetzung
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```python
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# Textübersetzung
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messages = [
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{"role": "user", "content": f"Übersetze folgenden Text ins Englische: {german_text}"}
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]
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translation = await langdoc.callAiBasic(messages)
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```
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### 4. Zusammenfassung
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```python
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# Textzusammenfassung
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messages = [
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{"role": "user", "content": f"Fasse folgenden Text zusammen: {long_text}"}
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]
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summary = await langdoc.callAiBasic(messages)
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```
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## Support und Dokumentation
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- **LangDoc API Dokumentation**: https://docs.langdock.com/
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- **LangDoc Website**: https://www.langdock.com/
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- **PowerOn Gateway Dokumentation**: Siehe README.md im Hauptverzeichnis
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