feat(libs): integrate Ollama and Whisper clients with config models

- Add `AppConfig` and `PresetConfig` models using Pydantic for config validation
- Refactor `read_configurations` to return an `AppConfig` instance
- Implement `OllamaClient` for chat-based server interaction
- Implement `WhisperClient` for transcription via Whisper CLI
- Migrate notification utilities to `libs` directory
- Update tray application to use new clients and config structure
- Simplify Whisper and Ollama integration logic in `WhisperWorker`

Signed-off-by: Max P. <Mail@MPassarello.de>

src/pyvtt/libs/ollama.py

@@ -0,0 +1,67 @@
+import requests
+from typing import Union, List, Optional
+
+from pyvtt.libs.notify import notify
+from pyvtt.models.config import AppConfig, PresetConfig
+
+
+class OllamaClient:
+    def __init__(self, config: AppConfig):
+        """
+        Initialisiert den Ollama-Client mit der Basis-Konfiguration aus der globalen App-Konfiguration.
+
+        :param config: AppConfig-Instanz mit Host und Port für den Ollama-Server.
+        """
+        self.base_url = config.ollama_url
+        self.port = config.ollama_port
+
+    def send_chat(
+        self,
+        user_message: str,
+        config: PresetConfig,
+    ) -> str:
+        """
+        Sendet eine Chat-Anfrage an den Ollama-Server basierend auf der spezifischen Preset-Konfiguration.
+
+        :param user_message: Der vom Nutzer erzeugte Eingabetext (z. B. Transkript).
+        :param config: PresetConfig-Instanz mit modell-, prompt- und kontextbezogenen Parametern.
+        :return: Der von Ollama zurückgegebene, formatierte Antworttext, die user_message
+                 unverändert zurückgibt, wenn Ollama deaktiviert ist oder none bei einem Fehler.
+        """
+        if config.ollama and config.ollama.lower() == "disable":
+            print("[OllamaClient] Ollama ist im Preset deaktiviert.")
+            print("[OllamaClient] Gebe die Eingabe unverändert zurück.")
+            return user_message
+
+        # Prompt als String aufbereiten – Liste wird zu Zeilen verbunden
+        if isinstance(config.ollama_prompt, list):
+            prompt_str = "\n".join(config.ollama_prompt)
+        else:
+            prompt_str = config.ollama_prompt
+
+        # Payload für die API-Anfrage vorbereiten
+        payload = {
+            "model": config.ollama_model,
+            "messages": [
+                {"role": "system", "content": prompt_str},
+                {"role": "user", "content": user_message}
+            ],
+            "options": {
+                "num_ctx": config.ollama_context,
+            } if config.ollama_context else {},
+            "stream": False
+        }
+
+        endpoint = f"{self.base_url}:{self.port}/api/chat"
+
+        # Anfrage an Ollama senden und Antwort extrahieren
+        try:
+            response = requests.post(endpoint, json=payload)
+            response.raise_for_status()
+            json_response = response.json()
+            content = json_response.get("message", {}).get("content", "").strip()
+            return "\n".join(line.strip() for line in content.splitlines())
+        except requests.exceptions.RequestException as e:
+            print(f"[OllamaClient] HTTP-Fehler: {e}")
+            notify("Fehler", "Ein Fehler bei der Kommunikation mit 'Ollama' ist aufgetreten!")
+            return ""