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PHP-Code:

ChatGPT:

lles klar, hier ist eine grobe Roadmap für dein Projekt — von der Basis bis zur „echten“ KI mit Persönlichkeit, Web-Integration und mehr:

Roadmap für dein KI-Projekt „Dorena AI“


1. Basis: Lokales Sprachmodell & Wissensspeicher

    Modell lokal laufen lassen (z.B. sentence-transformers oder kleinere Transformer)

    Eigenes Gedächtnis: lokale Datenbank oder JSON-Datei für Fragen und Antworten

    Einfaches Matching: Suche zuerst im eigenen Gedächtnis nach Antworten

    Webserver mit Flask/FastAPI für Web-Interface

2. Erweiterung: Online-Abfragen & Verifikation

    API-Anbindung an externe Wissensquellen:

        Wikipedia API

        Discogs API (für Musik)

        Nachrichten-APIs (Spiegel, ARD, andere)

    Automatisches Nachladen neuer Infos bei unbekannten oder veralteten Themen

    Mechanismus zur regelmäßigen Verifikation / Aktualisierung des eigenen Gedächtnisses

3. Persönlichkeit & Ausdrucksstil

    Entwicklung eines Persönlichkeitsprompts oder Feintuning eines Modells

    Flexible Antwortmodi:

        freundlich, neutral, mal frech/unfreundlich, Dirtytalk (optional, sicherheitsbewusst implementiert)

    Speichern von Charaktereigenschaften im Gedächtnis

    Persönlichkeit beeinflusst Antworten, Reaktionen, Tonfall

4. Verbesserte Lernfähigkeit

    Automatisches Lernen aus User-Feedback und Interaktionen

    Speicherung von neu erlernten Fakten und Kontexten ins Gedächtnis

    Selbstständige Überprüfung und Korrektur von gespeicherten Fakten

5. Skalierung & Serverbetrieb

    Deployment auf einem stabilen Server mit WSGI (z.B. Gunicorn)

    Sicherer und performanter Betrieb (CORS, Authentifizierung, Logging)

    Optional: Containerisierung mit Docker

6. Integration in virtuelle Welten & andere Plattformen

    OpenSim NPC:

        Schnittstellenprogrammierung für Chat und Aktionen

    Chatbots in Messenger, Discord, Webchat, evtl. eigene Desktop-/Mobile-App

    Bild- und Medienintegration (KI-Bilder, GIFs, Videos)

7. Langfristig: Eigenständige KI / Digitales Erbe

    Kontinuierliche Weiterentwicklung der Persönlichkeit und Wissensbasis

    Autonome Aktionen, Erinnerungen, Selbstreflektion

    Eventuelle Integration von Sprach- und Bildverarbeitung

    Langzeitarchivierung und Sicherung deiner KI als digitales Erbe

Empfohlene Tools & Bibliotheken

    Python-Bibliotheken:

        sentence-transformers (Embeddings, semantische Suche)

        transformers (für komplexere Sprachmodelle)

        Flask oder FastAPI (Webserver)

        SQLAlchemy / TinyDB (für Wissensspeicher)

        requests / httpx (API-Abfragen)

    APIs / Datenquellen:

        Wikipedia API

        Discogs API

        News-APIs (Spiegel, ARD, NewsAPI etc.)

    Server & Deployment:

        gunicorn / uvicorn

        Docker

        ggf. Cloud-Plattformen (AWS, GCP, Azure)

Wenn du möchtest, kann ich dir für jeden Schritt eine genauere To-Do-Liste machen oder Beispielcode schreiben — einfach Bescheid geben!


Ich bin auf jeden Fall bereit, dich Schritt für Schritt zu begleiten. :)

Code:

Backend (app.py) finalisieren und prüfen:



    Sicherstellen, dass der Chat-Endpunkt /chat korrekt auf JSON-POSTs reagiert.



    Die Funktion generate_response() muss die Anfrage aus der Query-Manager-Schicht mit den Quellen (OpenRouter, DuckDuckGo, DB) sauber abarbeiten.



    Die Session muss die Chat-Historie verwalten.



    Fehlerbehandlung und Stimmungsfunktion (apply_mood) korrekt implementiert und aufgerufen.



Query-Manager (query_manager.py):



    Funktion fetch_from_sources() muss alle Quellen in der korrekten Reihenfolge abfragen und das Ergebnis zurückgeben.



    Vorhandene API-Schlüssel direkt aus .env ohne unnötige Checks nutzen.



    Resultate in die lokale Datenbank speichern.



Memory-Modul (chat_memory.py oder memory.py) korrekt exportieren:



    Funktionen save_knowledge und query_knowledge müssen exportiert werden und Datenbanktabellen müssen vollständig vorhanden sein.



    Es darf keine Namensverwirrung geben zwischen memory.py und chat_memory.py.



Datenbank:



    Die DB knowledge.db (oder knowledge_base.db) muss die Tabelle knowledge mit korrekten Spalten haben.



    Keine doppelten DB-Versionen / Pfadprobleme.



Frontend-Integration:



    index.html so wie gesendet nutzen.



    Animation und Chatblöcke funktionieren.



    POST /chat liefert JSON mit reply.