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LXC-Frontend (FastAPI + HTML/JS): - Audio-Upload (MP3/WAV/M4A/MP4/OGG/FLAC, max. 500 MB) - SQLite Job-Store, BackgroundTask-Pipeline - Job-Liste mit Live-Status, Downloads (DOCX + JSON) - Mac-Health-Indicator im UI Mac-Worker (FastAPI): - /api/transcribe (lightning-whisper-mlx | faster-whisper | mock) - /api/summarize + /api/protocol via Ollama (llama3.1:8b) - /api/export/docx via python-docx Deploy: - systemd-Service, Nginx Reverse-Proxy - deploy/install.sh: idempotentes LXC-Setup Doku: README.md, lxc-frontend/README.md, mac-worker/README.md
1.3 KiB
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Voice-Agent — LXC-Frontend
FastAPI + statisches HTML/JS. Läuft im LXC-Container, stellt die Weboberfläche, verwaltet Jobs (SQLite) und ruft den Mac-Worker per HTTP an. Macht selbst keine AI-Verarbeitung.
Lokal starten (Entwicklung)
cd lxc-frontend
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env
# Für lokalen Test ohne Mac kann der Mac-Worker mit WHISPER_ENGINE=mock laufen
uvicorn app.main:app --reload --port 8000
Öffnen: http://localhost:8000
Auf LXC deployen
deploy/install.sh macht alles: Repo klonen, venv anlegen, systemd-Service und Nginx einrichten. Siehe Haupt-README.md.
API
| Methode | Pfad | Zweck |
|---|---|---|
| GET | / |
Web-UI |
| GET | /health |
LXC-Health |
| GET | /api/mac/health |
Mac-Worker-Erreichbarkeit |
| POST | /api/jobs |
multipart: audio, title → Job anlegen |
| GET | /api/jobs |
Liste aller Jobs |
| GET | /api/jobs/{id} |
Job-Detail |
| GET | /api/jobs/{id}/download/{kind} |
kind ∈ docx, transcript, summary, protocol |
Datenfluss
Upload → SQLite-Job → BackgroundTask
→ Mac: /api/transcribe (multipart)
→ Mac: /api/summarize (JSON)
→ Mac: /api/protocol (JSON)
→ Mac: /api/export/docx (JSON) → DOCX
→ Ergebnisse landen in /var/lib/voice-agent/results/{job_id}/