chore(version): bump to 0.6.0

pyproject.toml

@@ -1,6 +1,6 @@
 [project]
 name = "pyvtt"
-version = "0.4.5"
+version = "0.6.0"
 description = "Python Voice to Text + LLMA"
 authors = [{ name = "Max P.", email = "Mail@MPassarello.de" }]
 license = { text = "MIT" }

pyvtt.settings.sample.json

@@ -2,23 +2,26 @@
     "audio_file": "/tmp/pyvtt_recording.wav",
     "output_file": "/tmp/pyvtt_transcript.txt",
     "whisper_path": "/path/to/whisper-cli",
-    "language": "en",
     "socket_path": "/tmp/pyvtt.sock",
     "ollama_url": "http://localhost",
+    "ollama_path": "/api/chat",
     "ollama_port": 12345,
     "presets": [
         {
             "name": "Default",
             "language": "en",
             "whisper_model": "/path/to/default-whisper-model.bin",
-            "ollama_model": "default-model",
-            "ollama_prompt": "Provide a detailed response to the following text:\n\n"
+            "ollama": "disable"
         },
         {
             "name": "Quick English",
             "whisper_model": "/path/to/quick-whisper-model.bin",
-            "ollama_model": "quick-model",
-            "ollama_prompt": "Quickly correct the following English text for grammar and punctuation:\n\n"
+            "ollama_model": "gemma3:4b",
+            "ollama_context": 131072,
+            "ollama_prompt": [
+                "Quickly correct the following English text for grammar and punctuation:\n",
+                "\n"
+            ]
         },
         {
             "name": "German Correction",

src/pyvtt/libs/ollama.py

@@ -1,3 +1,4 @@
+import json
 import requests
 from typing import Union, List, Optional
 
@@ -8,60 +9,95 @@ 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.
+        Initialisiert den API-Client (Ollama oder llama-swap) mit Basis-Konfiguration.
         """
-        self.base_url = config.ollama_url
+        self.base_url = config.ollama_url.rstrip("/")
         self.port = config.ollama_port
+        self.path = config.ollama_path or "/api/chat"
+        # Falls llama-swap (OpenAI-API-Kompatibel), verwende den OpenAI-Pfad
+        if "v1" in self.path or "completions" in self.path:
+            self.is_llama_swap = True
+        else:
+            self.is_llama_swap = False
 
-    def send_chat(
-        self,
-        user_message: str,
-        config: PresetConfig,
-    ) -> str:
+    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.
+        Sendet eine Chat-Anfrage an Ollama oder llama-swap.
         """
         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)
+        # Prompt aufbereiten
+        prompt_str = (
+            "\n".join(config.ollama_prompt)
+            if isinstance(config.ollama_prompt, list)
+            else str(config.ollama_prompt)
+        )
+
+        # === Payload vorbereiten ===
+        if self.is_llama_swap:
+            # OpenAI-/llama-swap-kompatibles Format
+            payload = {
+                "model": config.ollama_model,
+                "messages": [
+                    {"role": "system", "content": prompt_str},
+                    {"role": "user", "content": user_message},
+                ],
+                "stream": False,
+            }
+            # Kontextgröße optional hinzufügen
+            if config.ollama_context:
+                payload["num_ctx"] = config.ollama_context
         else:
-            prompt_str = config.ollama_prompt
+            # Klassisches Ollama-Format
+            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,
+            }
 
-        # 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}{self.path}"
 
-        endpoint = f"{self.base_url}:{self.port}/api/chat"
-
-        # Anfrage an Ollama senden und Antwort extrahieren
+        # === Anfrage senden ===
         try:
-            response = requests.post(endpoint, json=payload)
+            headers = {"Content-Type": "application/json"}
+            if self.is_llama_swap:
+                headers["Authorization"] = "Bearer no-key"
+
+            response = requests.post(endpoint, headers=headers, data=json.dumps(payload))
             response.raise_for_status()
+
             json_response = response.json()
-            content = json_response.get("message", {}).get("content", "").strip()
+
+            # === Antwort extrahieren ===
+            if self.is_llama_swap:
+                # OpenAI-kompatible Struktur
+                content = (
+                    json_response.get("choices", [{}])[0]
+                    .get("message", {})
+                    .get("content", "")
+                    .strip()
+                )
+            else:
+                # Ollama-eigene Struktur
+                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 ""
+            notify("Fehler", "Kommunikationsfehler mit Ollama / llama-swap!")
+            return ""

src/pyvtt/models/config.py

@@ -20,6 +20,7 @@ class AppConfig(BaseModel):
     whisper_path: str
     socket_path: str
     ollama_url: str
+    ollama_path: str
     ollama_port: int
     journal_path: str
     presets: List[PresetConfig]