🔴 ASTRA AI

Dein lokaler KI-Assistent — privat, schnell, intelligent.

Moderne Desktop-App mit Echtzeit-Streaming, Langzeitgedächtnis, Internet-Suche und automatischer GPU-Beschleunigung. Läuft komplett lokal über Ollama.

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✨ Features

Feature	Beschreibung
🚀 Streaming-Antworten	Text erscheint in Echtzeit, Chunk für Chunk
🧠 Langzeitgedächtnis	Merkt sich Namen, Vorlieben, Fakten über [MERKEN:]-Tags
🔍 Internet-Suche	DuckDuckGo-Integration für aktuelle Infos (Wetter, News, etc.)
🎮 Auto GPU-Erkennung	NVIDIA → CUDA, AMD RDNA 3 → ROCm, AMD RDNA 4 → Vulkan, Intel → Vulkan
💬 Multi-Chat	Unbegrenzte parallele Chat-Sessions mit separater History
✏️ Chat-Umbenennung	Doppelklick oder F2 zum Umbenennen von Chats
🎨 Rich Formatting	Markdown-Rendering, Code-Highlighting mit Pygments (Monokai-Theme)
📥 System-Tray	Minimiert in die Taskleiste, läuft im Hintergrund weiter
🔄 Auto-Update	Prüft GitHub-Releases automatisch auf neue Versionen
⌨️ Keyboard Shortcuts	Strg+N, Strg+E, Strg+D, F2, Esc — für schnelles Arbeiten
🩺 Health-Check	7-Kategorien-Systemcheck beim Start (Module, DB, Ollama, GPU, Pakete)
⚙️ Konfigurierbar	Modell, Temperatur, Textgröße, Theme über Settings-Dialog
🔒 Sicherheit	Input-Validation, Rate-Limiting, XSS/SQLi-Schutz
📦 Standalone EXE	Kann als Windows-EXE gebaut werden (keine Python-Installation nötig)

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🚀 Quick Start

Voraussetzungen

• Python 3.13+
• Ollama — ollama.ai installieren
• Ein LLM-Modell herunterladen:

  ollama pull qwen2.5:14b    # Empfohlen (~9 GB)

Installation

# Repository klonen
git clone https://github.com/Voyeger12/Astra_KI.git
cd Astra_KI

# Virtual Environment erstellen & aktivieren
python -m venv venv
.\venv\Scripts\activate        # Windows
# source venv/bin/activate     # Linux/Mac

# Dependencies installieren
pip install -r requirements.txt

Starten

# Option 1: Direkt starten
python main.py

# Option 2: Über das Start-Skript (inkl. Health-Check)
start.bat

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⌨️ Keyboard Shortcuts

Shortcut	Aktion
Strg+N	Neuer Chat
Strg+,	Einstellungen öffnen
Strg+E	Chat exportieren
Strg+D	Chat löschen
Strg+F	Eingabefeld fokussieren
F2	Chat umbenennen
Esc	Generierung stoppen

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🎮 GPU-Unterstützung

ASTRA erkennt beim Start automatisch die GPU und setzt die optimalen Ollama-Einstellungen:

GPU	Backend	Automatisch
NVIDIA (alle)	CUDA	✅
AMD RX 7000 (RDNA 3)	ROCm	✅
AMD RX 9000 (RDNA 4)	Vulkan	✅
Intel Arc	Vulkan	✅
Keine dedizierte GPU	CPU	✅

Die Statusleiste zeigt den aktiven Modus: 🟢 Online ⚡VULKAN / ⚡CUDA / 🐢CPU

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🩺 Health-Check

Der integrierte Health-Check prüft beim Start 7 Kategorien:

  --- Module ---        7 kritische Module (DB, Memory, Ollama, UI, GPU, ...)
  --- Dateisystem ---   Verzeichnisse und Konfigurationsdateien
  --- Config ---        Ollama-Host, Modell, Timeouts
  --- Datenbank ---     SQLite-Tabellen und Zugriff
  --- Ollama ---        Server-Erreichbarkeit + Modell-Verfügbarkeit
  --- Hardware ---      GPU-Erkennung (z.B. AMD RX 9070 XT → VULKAN)
  --- Pakete ---        PyQt6, Pygments, Requests, DDGS

Ergebnisse: [OK] / [WARN] / [FAIL] / [INFO] — bei kritischen Fehlern wird Force-Start angeboten.

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📁 Projektstruktur

ASTRA 2.0/
├── main.py                         # Einstiegspunkt mit Crash-Recovery
├── config.py                       # Zentrale Konfiguration
├── start.bat                       # Windows-Launcher mit Health-Check
├── requirements.txt                # Python-Dependencies
├── build_exe.py                    # PyInstaller → Standalone EXE
│
├── modules/
│   ├── database.py                 # SQLite mit WAL-Journaling
│   ├── memory.py                   # Langzeitgedächtnis (MERKEN-Tags)
│   ├── ollama_client.py            # LLM-Streaming mit adaptiven Timeouts
│   ├── gpu_detect.py               # Auto GPU-Erkennung & Konfiguration
│   ├── logger.py                   # Strukturiertes Logging (14-Tage-Rotation)
│   ├── utils.py                    # Security, Rate-Limiting, Suche, HealthCheck
│   ├── updater.py                  # Auto-Update Checker (GitHub Releases)
│   └── ui/
│       ├── main_window.py          # Hauptfenster + System-Tray + Shortcuts
│       ├── chat_display.py         # Chat-Bubbles & Streaming-Anzeige
│       ├── rich_formatter.py       # Markdown → HTML + Pygments Code-Highlighting
│       ├── settings_dialog.py      # Einstellungs-Dialog
│       ├── settings_manager.py     # JSON-basierte Settings (Debounced Save)
│       ├── workers.py              # QThread-Worker (LLM, Suche, Health)
│       ├── styles.py               # Modernes Qt Stylesheet (Pill-Buttons, etc.)
│       └── colors.py               # Farbkonstanten
│
├── config/settings.json            # Benutzer-Einstellungen
├── data/                           # SQLite-Datenbank & Backups
├── logs/                           # Log-Dateien (14-Tage-Rotation)
├── tests/run_tests.py              # 99 Unit-Tests (15 Testklassen)
└── assets/                         # Icons & SVG-Assets

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⚙️ Konfiguration

Settings-Dialog (in der App)

Über das Zahnrad-Icon in der UI einstellbar:

• Modell — LLM-Modell wechseln (z.B. qwen2.5:14b, llama3.2, mistral)
• Temperatur — Kreativität der Antworten (0.0 = präzise, 1.0 = kreativ)
• Textgröße — Schriftgröße im Chat
• Internet-Suche — Ein/Aus
• Gedächtnis — Ein/Aus

config.py (für Entwickler)

OLLAMA_HOST = "http://localhost:11434"
DEFAULT_MODEL = "qwen2.5:14b"

# Performance-Tuning
OLLAMA_PERFORMANCE = {
    "keep_alive": "30m",    # Modell im VRAM behalten
    "num_ctx": 4096,        # Context-Window
    "num_batch": 512,       # Batch-Größe
}
MAX_CHAT_HISTORY_MESSAGES = 20  # Kontext-Limit

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🧪 Tests

# Alle 99 Tests ausführen
python tests/run_tests.py

# Verbose-Modus
python tests/run_tests.py -v

Getestete Module: Config, Logger, Database, Memory, OllamaClient, RichFormatter, RateLimiter, Security, SearchEngine, TextUtils, SettingsManager, ErrorResilience, HealthChecker, Updater, SystemTray.

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🔧 Troubleshooting

Problem	Lösung
🔴 Offline-Status	Ollama starten: ollama serve
🐢 Langsame Antworten	GPU-Backend in Statusleiste prüfen — CPU = keine GPU-Beschleunigung
Kein Modell verfügbar	ollama pull qwen2.5:14b
ModuleNotFoundError	pip install -r requirements.txt
Database locked	App neustarten
Suche liefert nichts	Internet-Verbindung prüfen
Health-Check FAIL	Fehlende Pakete nachinstallieren
Tray-Icon nicht sichtbar	Systemtray-Überlauf in Windows-Einstellungen prüfen

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📦 Build (Windows EXE)

python build_exe.py
# inkl. Health-Check vor Build
# Ergebnis: dist/ASTRA AI.exe (~150 MB, standalone)

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🔄 Auto-Update

ASTRA prüft beim Start automatisch auf neue GitHub-Releases. Bei verfügbaren Updates erscheint:

• Tray-Benachrichtigung
• Dialog mit Release-Notes und Download-Link

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🛡️ Sicherheit

• Input-Validation — XSS- und SQL-Injection-Schutz
• Rate-Limiting — Max. 30 Nachrichten pro Minute (thread-safe)
• SQLite WAL — Crash-sichere Datenbank mit Thread-Locking
• Graceful Recovery — Automatischer Neuversuch bei Fehlern (3x Retry)
• Chat-Name Validation — Nur sichere Zeichen erlaubt

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📄 Lizenz

MIT License — Frei zur Verwendung und Modifikation.