638 lines
22 KiB
Bash
638 lines
22 KiB
Bash
###############################################################################
|
||
# GLPI AI STACK - GEMEINSAME .ENV
|
||
#
|
||
# Diese Datei hat zwei Aufgaben:
|
||
#
|
||
# 1. Docker Compose verwendet sie zur Variablenersetzung:
|
||
# ${KB_DATA_PATH:-./knowledge}
|
||
# ${AGENT_PORT:-7080}
|
||
# usw.
|
||
#
|
||
# 2. Der GLPI AI Agent lädt sie über:
|
||
# env_file:
|
||
# - .env
|
||
#
|
||
# Hinweise:
|
||
# - Boolean: true | false
|
||
# - Zeitangaben: 30s, 5m, 2h, 72h
|
||
# - Scores: 0.0 bis 1.0
|
||
# 0.70 = 70 %
|
||
# - Listen: komma-separiert, möglichst ohne Leerzeichen
|
||
#
|
||
# relative Host-Pfade wie ./knowledge2 beziehen sich auf das Compose-Projekt.
|
||
# Pfade innerhalb des Agent-Containers sollten absolut angegeben werden.
|
||
###############################################################################
|
||
|
||
###############################################################################
|
||
# 01. DOCKER COMPOSE - PORTS
|
||
###############################################################################
|
||
# WebUI / API / Diagnose-Cockpit des GLPI AI Agents.
|
||
# Aufruf normalerweise:
|
||
# http://<docker-host>:7080
|
||
AGENT_PORT=7080
|
||
# Knowledge-Base-Suchoberfläche.
|
||
KB_SEARCH_PORT=7081
|
||
# Knowledge-Base-Administration.
|
||
KB_EDITOR_PORT=7082
|
||
###############################################################################
|
||
# 02. DOCKER COMPOSE - GEMEINSAME DATENVERZEICHNISSE
|
||
###############################################################################
|
||
# Zentrale Knowledge Base auf dem Docker-Host.
|
||
#
|
||
# Dieses Verzeichnis wird gemeinsam verwendet von:
|
||
# - Agent read-only
|
||
# - KB Editor read-write
|
||
# - KB Search read-only
|
||
#
|
||
# Wichtig:
|
||
# In der compose.yml sollten ALLE drei Dienste KB_DATA_PATH verwenden.
|
||
KB_DATA_PATH=./knowledge
|
||
# Backups des Knowledge-Base-Editors.
|
||
KB_BACKUP_PATH=./backups
|
||
# Staging-Bereich für neue bzw. KI-unterstützt erzeugte KB-Artikel.
|
||
KB_STAGING_PATH=./staging
|
||
###############################################################################
|
||
# 03. KNOWLEDGE-BASE WEBANWENDUNGEN
|
||
###############################################################################
|
||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||
# KB EDITOR
|
||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||
EDITOR_TITLE=KB Administration
|
||
EDITOR_SUBTITLE=Wissensbasis verwalten
|
||
# Optionaler Basic-Auth-Zugang des Editors.
|
||
#
|
||
# Leer bedeutet je nach Anwendungskonfiguration keine Basic-Auth-Anmeldung.
|
||
# Für produktiven Betrieb sollten Benutzername und Passwort gesetzt werden.
|
||
EDITOR_AUTH_USER=
|
||
EDITOR_AUTH_PASSWORD=<SECRET>
|
||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||
# KB SEARCH
|
||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||
SEARCH_TITLE=Stadt Hilden - KB-Datenbank
|
||
SEARCH_SUBTITLE=Interne Lösungsdatenbank
|
||
SEARCH_AUTH_USER=
|
||
SEARCH_AUTH_PASSWORD=<SECRET>
|
||
# Intervall, in dem die Suchanwendung die KB-Dateien erneut einliest.
|
||
#
|
||
# Beispiele:
|
||
# 30s
|
||
# 60s
|
||
# 5m
|
||
AUTO_RELOAD_INTERVAL=60s
|
||
###############################################################################
|
||
# 04. KNOWLEDGE-BASE WEBANWENDUNGEN - OLLAMA
|
||
###############################################################################
|
||
# KI-Fallback der KB-Anwendungen.
|
||
#
|
||
# HINWEIS:
|
||
# Diese Einstellung betrifft kb-editor / kb-search.
|
||
# Der GLPI AI Agent besitzt unabhängig davon seine eigene Ollama-Konfiguration.
|
||
AI_FALLBACK_ENABLED=true
|
||
# Ollama-Adresse für kb-editor / kb-search innerhalb des Compose-Netzwerks.
|
||
#
|
||
# Nicht mit OLLAMA_URL des Agents verwechseln.
|
||
OLLAMA_BASE_URL=http://ollama:11434
|
||
# Chat-Modell.
|
||
#
|
||
# Diese Variable wird aktuell sowohl von den KB-Anwendungen als auch vom
|
||
# Agenten verwendet. Dadurch verwenden alle Anwendungen dasselbe Modell.
|
||
OLLAMA_MODEL=qwen3:8b
|
||
# Gemeinsamer Timeout.
|
||
OLLAMA_TIMEOUT=10m
|
||
# Maximale parallele Ollama-Aufrufe.
|
||
#
|
||
# Bei einer einzelnen GPU bzw. begrenzten Ressourcen ist 1 ein guter
|
||
# Ausgangswert.
|
||
OLLAMA_MAX_CONCURRENT=1
|
||
# Soll ein vom KB-System erzeugter Staging-Artikel automatisch mit
|
||
# auto_reply=true erzeugt werden?
|
||
#
|
||
# Sicherer Ausgangswert:
|
||
# false
|
||
OLLAMA_STAGING_AUTO_REPLY=false
|
||
# min_score für erzeugte Staging-Artikel.
|
||
OLLAMA_STAGING_MIN_SCORE=0.70
|
||
###############################################################################
|
||
# 05. GLPI AI AGENT - ALLGEMEINER BETRIEB
|
||
###############################################################################
|
||
# true:
|
||
# Der Agent analysiert vollständig, schreibt aber keine Änderungen nach GLPI.
|
||
#
|
||
# false:
|
||
# Durch die Policy freigegebene Aktionen werden tatsächlich ausgeführt.
|
||
#
|
||
# Für Tests / Einführung:
|
||
# true
|
||
DRY_RUN=true
|
||
# Mögliche Werte:
|
||
# debug
|
||
# info
|
||
# warn
|
||
# error
|
||
LOG_LEVEL=info
|
||
# HTTP-Listener INNERHALB des Agent-Containers.
|
||
#
|
||
# AGENT_PORT oben bestimmt dagegen den veröffentlichten Host-Port.
|
||
HTTP_ADDR=:7080
|
||
# Persistentes Verzeichnis IM Container.
|
||
#
|
||
# Compose mountet:
|
||
# agent-data:/app/data
|
||
#
|
||
# Enthält unter anderem:
|
||
# - Knowledge-Index
|
||
# - Audit/Run-Daten
|
||
# - Category Learning
|
||
# - Managed Knowledge
|
||
# - GLPI-KB-Cache
|
||
DATA_DIR=/app/data
|
||
###############################################################################
|
||
# 06. AGENT WEBUI / API / DIAGNOSE
|
||
###############################################################################
|
||
# Benutzer für Agent-Dashboard, Knowledge-Verwaltung und Diagnose-Cockpit.
|
||
WEB_USERNAME=admin
|
||
WEB_PASSWORD=<SECRET>
|
||
# false:
|
||
# Anmeldung erforderlich.
|
||
#
|
||
# true:
|
||
# Weboberfläche ohne Authentifizierung erreichbar.
|
||
#
|
||
# In Produktion normalerweise false.
|
||
WEB_ALLOW_ANONYMOUS=false
|
||
# TrustedNet-Kennzeichnung vor automatisch ausgewählten Antworten.
|
||
#
|
||
# true:
|
||
# TrustedNet-KI-Badge wird vor Anrede und Antwort eingefügt.
|
||
#
|
||
# false:
|
||
# keine KI-Kennzeichnung.
|
||
AI_CONTENT_LABEL_ENABLED=true
|
||
###############################################################################
|
||
# 07. OPTIONALER GLPI-WEBHOOK
|
||
###############################################################################
|
||
# Optionales Shared Secret für eingehende GLPI-Webhooks.
|
||
#
|
||
# Der Absender muss dasselbe Secret z. B. über:
|
||
# X-Webhook-Secret
|
||
# übertragen.
|
||
#
|
||
# Leer lassen, falls kein Webhook verwendet wird.
|
||
WEBHOOK_SECRET=<SECRET>
|
||
###############################################################################
|
||
# 08. GLPI 11 / HIGH-LEVEL API / OAUTH2
|
||
###############################################################################
|
||
GLPI_URL=https://glpi.example.com
|
||
# Verwendete GLPI High-Level API.
|
||
GLPI_API_VERSION=v2.3
|
||
# OAuth2 Service Account.
|
||
GLPI_CLIENT_ID=<SECRET>
|
||
GLPI_CLIENT_SECRET=<SECRET>
|
||
GLPI_USERNAME=ai
|
||
GLPI_PASSWORD=<SECRET>
|
||
# Numerische GLPI-Benutzer-ID des Service-Accounts.
|
||
#
|
||
# Wird unter anderem benötigt, um Agent-Followups von menschlichen
|
||
# Followups unterscheiden zu können.
|
||
GLPI_AGENT_USER_ID=999
|
||
# Nur für lokale Testsysteme ohne TLS.
|
||
#
|
||
# Produktion:
|
||
# false
|
||
GLPI_ALLOW_INSECURE_HTTP=false
|
||
###############################################################################
|
||
# 09. GLPI TICKET-POLLING
|
||
###############################################################################
|
||
# Fail-closed Whitelist erlaubter GLPI-Ticketstatus.
|
||
#
|
||
# Beispiel:
|
||
# 1
|
||
# 1,2
|
||
#
|
||
# Status 1 entspricht typischerweise "Neu".
|
||
GLPI_ALLOWED_STATUS_IDS=1
|
||
# Polling-Intervall.
|
||
GLPI_POLL_INTERVAL=30s
|
||
# Maximale Anzahl Tickets pro Poll.
|
||
GLPI_POLL_LIMIT=50
|
||
# Optionale serverseitige Vorfilterung.
|
||
#
|
||
# Die Agent-Policy prüft GLPI_ALLOWED_STATUS_IDS anschließend trotzdem selbst.
|
||
#
|
||
# Änderungen der Syntax immer gegen /api.php/doc der eigenen GLPI-Instanz
|
||
# prüfen.
|
||
GLPI_TICKET_FILTER=status.id==1
|
||
# HTTP-Timeout für GLPI-Aufrufe.
|
||
GLPI_TIMEOUT=20s
|
||
###############################################################################
|
||
# 10. GLPI AI AGENT - OLLAMA
|
||
###############################################################################
|
||
# Ollama-Adresse aus Sicht des Agent-Containers.
|
||
OLLAMA_URL=http://ollama:11434
|
||
# OLLAMA_MODEL ist bereits oben im gemeinsamen Compose-/Ollama-Bereich gesetzt:
|
||
# OLLAMA_MODEL=qwen3:8b
|
||
# Embedding-Modell für RAG.
|
||
OLLAMA_EMBEDDING_MODEL=embeddinggemma
|
||
# Modellspezifisches Retrieval-Prompting.
|
||
#
|
||
# Mögliche Werte:
|
||
#
|
||
# auto
|
||
# Modell automatisch erkennen und passende Retrieval-Prompts verwenden.
|
||
# Für embeddinggemma empfohlen.
|
||
#
|
||
# plain
|
||
# keine modellspezifischen Retrieval-Prompts.
|
||
KNOWLEDGE_EMBEDDING_PROFILE=auto
|
||
# OLLAMA_TIMEOUT und OLLAMA_MAX_CONCURRENT sind bereits oben gesetzt.
|
||
# Maximale Anzahl generierter Tokens für strukturierte Antworten.
|
||
OLLAMA_NUM_PREDICT=768
|
||
# Wiederholungen bei fehlerhaftem / abgeschnittenem JSON.
|
||
OLLAMA_JSON_RETRIES=1
|
||
# Ollama-Modell nach Benutzung im Speicher halten.
|
||
#
|
||
# Beispiele:
|
||
# 5m
|
||
# 10m
|
||
# 30m
|
||
OLLAMA_KEEP_ALIVE=10m
|
||
# Thinking bei unterstützten Modellen deaktivieren.
|
||
#
|
||
# Für strukturierte Klassifikations-/Policy-Aufgaben empfohlen.
|
||
OLLAMA_THINK=false
|
||
###############################################################################
|
||
# 11. KNOWLEDGE BASE / RAG - BASIS
|
||
###############################################################################
|
||
# Knowledge-Verzeichnis IM Agent-Container.
|
||
#
|
||
# Compose sollte hierhin KB_DATA_PATH mounten:
|
||
# ${KB_DATA_PATH:-./knowledge}:/app/knowledge:ro
|
||
KNOWLEDGE_DIR=/app/knowledge
|
||
# Gesamtes Retrieval-System aktivieren.
|
||
RAG_ENABLED=true
|
||
###############################################################################
|
||
# 12. EXTERNE KNOWLEDGE-KATEGORIEN
|
||
###############################################################################
|
||
# Verhalten bei String-/Fremdkategorien, z. B.:
|
||
#
|
||
# "AI-Staging"
|
||
# "Outlook"
|
||
# "E-Mail"
|
||
# "Signatur"
|
||
#
|
||
# Mögliche Werte:
|
||
#
|
||
# unscoped
|
||
# Artikel bleibt nutzbar.
|
||
# Fremdkategorien können als Retrieval-Metadaten dienen.
|
||
#
|
||
# skip
|
||
# Artikel mit unbekannten Kategorien überspringen.
|
||
#
|
||
# strict
|
||
# unbekannte Kategorie als Fehler behandeln.
|
||
#
|
||
# Für eine gemeinsam mit anderen Anwendungen verwendete KB:
|
||
# unscoped
|
||
KNOWLEDGE_CATEGORY_MODE=unscoped
|
||
# Optionales Mapping von Fremdkategorien auf GLPI-ITIL-Kategorie-IDs.
|
||
#
|
||
# Beispiel knowledge-category-map.json:
|
||
#
|
||
# {
|
||
# "Outlook": 12,
|
||
# "E-Mail": 12,
|
||
# "Active Directory": 2,
|
||
# "Security": [20,21]
|
||
# }
|
||
KNOWLEDGE_CATEGORY_MAP_FILE=/app/data/knowledge-category-map.json
|
||
# Optional bestimmte KB-Dateien ignorieren.
|
||
#
|
||
# Beispiele:
|
||
# KB-SEC-ATTCK-*.json
|
||
# legacy-*.json,external-only-*.json
|
||
#
|
||
# Leer:
|
||
# keine zusätzlichen Ignore-Regeln.
|
||
KNOWLEDGE_IGNORE_GLOBS=
|
||
###############################################################################
|
||
# 13. PERSISTENTER KNOWLEDGE-INDEX
|
||
###############################################################################
|
||
# Mögliche Werte:
|
||
#
|
||
# incremental
|
||
# Persistent gespeicherten Index sofort verwenden.
|
||
# Neue/geänderte Dateien anschließend inkrementell nachziehen.
|
||
# Für Produktion empfohlen.
|
||
#
|
||
# rebuild
|
||
# vollständigen Index neu erzeugen.
|
||
#
|
||
# readonly
|
||
# nur bestehenden Index verwenden, keine Änderungen übernehmen.
|
||
KNOWLEDGE_INDEX_MODE=incremental
|
||
# Anzahl Texte pro Embedding-Batch.
|
||
KNOWLEDGE_EMBED_BATCH_SIZE=64
|
||
# Intervall für neue/geänderte/gelöschte Dateien.
|
||
#
|
||
# Beispiele:
|
||
# 30s
|
||
# 1m
|
||
# 5m
|
||
#
|
||
# 0:
|
||
# keinen automatischen Hintergrundscan durchführen.
|
||
KNOWLEDGE_INDEX_SCAN_INTERVAL=5m
|
||
###############################################################################
|
||
# 14. RETRIEVAL / DYNAMISCHE KANDIDATENAUSWAHL
|
||
###############################################################################
|
||
# Unterhalb dieses Retrieval-Scores wird eine KB nicht als geeigneter
|
||
# Kandidat betrachtet.
|
||
#
|
||
# Der Wert ist KEINE Wahrscheinlichkeit.
|
||
KNOWLEDGE_RETRIEVAL_FLOOR=0.30
|
||
# Maximale Differenz zum besten Treffer.
|
||
#
|
||
# Beispiel:
|
||
#
|
||
# bester Treffer 0.82
|
||
# MAX_GAP 0.20
|
||
# dynamischer Cutoff 0.62
|
||
#
|
||
# Ein Kandidat mit 0.55 würde dann nicht an die KI gesendet.
|
||
KNOWLEDGE_CANDIDATE_MAX_GAP=0.20
|
||
# Maximale Anzahl Knowledge-Kandidaten, die tatsächlich an Ollama gehen.
|
||
KNOWLEDGE_TOP_K=6
|
||
# Anzahl Kandidaten für Audit / Diagnose.
|
||
#
|
||
# Kann größer als KNOWLEDGE_TOP_K sein.
|
||
KNOWLEDGE_AUDIT_TOP_K=10
|
||
###############################################################################
|
||
# 15. HYBRID-RETRIEVAL - RANKING-GEWICHTE
|
||
###############################################################################
|
||
# Die Werte beschreiben die Gewichtung beim KB-Ranking.
|
||
#
|
||
# Summe aktuell:
|
||
# 1.0
|
||
#
|
||
# Fehlende Metadaten sollen nicht automatisch negativ bewertet werden.
|
||
# Embedding-/Chunk-Semantik.
|
||
KNOWLEDGE_WEIGHT_SEMANTIC=0.45
|
||
# Ticket-Betreff gegenüber KB-Titel.
|
||
KNOWLEDGE_WEIGHT_TITLE=0.20
|
||
# Lexikalische / sprachliche Übereinstimmung.
|
||
KNOWLEDGE_WEIGHT_LEXICAL=0.20
|
||
# KB-Keywords.
|
||
KNOWLEDGE_WEIGHT_KEYWORDS=0.075
|
||
# Kategorie-/Lernsignal.
|
||
KNOWLEDGE_WEIGHT_CATEGORY=0.075
|
||
###############################################################################
|
||
# 16. FINALE EVIDENZ FÜR AUTO-REPLY
|
||
###############################################################################
|
||
# Mindestwert der FINALEN Evidenz.
|
||
#
|
||
# WICHTIG:
|
||
# Das ist nicht der reine Retrieval-Score.
|
||
#
|
||
# Die finale Evidenz kombiniert:
|
||
# - Retrieval
|
||
# - AI Confidence
|
||
# - Kategorieübereinstimmung
|
||
KNOWLEDGE_MIN_SCORE=0.70
|
||
# Gewicht Retrieval.
|
||
KNOWLEDGE_EVIDENCE_WEIGHT_RETRIEVAL=0.45
|
||
# Gewicht KI-Auswahl / KI-Confidence.
|
||
KNOWLEDGE_EVIDENCE_WEIGHT_AI=0.35
|
||
# Gewicht Kategorieübereinstimmung.
|
||
KNOWLEDGE_EVIDENCE_WEIGHT_CATEGORY=0.20
|
||
###############################################################################
|
||
# 17. KNOWLEDGE-CHUNKING
|
||
###############################################################################
|
||
# Ungefähre Anzahl Wörter pro Dokument-Chunk.
|
||
KNOWLEDGE_CHUNK_WORDS=160
|
||
# Überlappung benachbarter Chunks.
|
||
KNOWLEDGE_CHUNK_OVERLAP_WORDS=30
|
||
# Maximale Anzahl Chunks pro KB-Dokument.
|
||
KNOWLEDGE_MAX_CHUNKS_PER_DOC=24
|
||
# Maximale Anzahl Query-Chunks bei sehr langen Tickets.
|
||
KNOWLEDGE_MAX_QUERY_CHUNKS=64
|
||
# Maximale Anzahl Kategorien im Kategorie-Prompt.
|
||
CATEGORY_PROMPT_LIMIT=80
|
||
###############################################################################
|
||
# 18. KNOWLEDGE-QUELLEN / TRUST POLICY
|
||
###############################################################################
|
||
# Quellen für normale Knowledge-Suche und mögliche Antwortkandidaten.
|
||
# Indexiert wird die Vereinigung mit KNOWLEDGE_CATEGORY_SOURCES.
|
||
#
|
||
# Beispiele:
|
||
# internal-kb
|
||
# glpi-kb
|
||
# runbook
|
||
# vendor-docs
|
||
KNOWLEDGE_ALLOWED_SOURCES=internal-kb,glpi-kb,vendor-docs,vendor-docs-ms,vendor-docs-linux,vendor-docs-sec
|
||
# Quellen, die ausschließlich die Kategorieentscheidung unterstützen.
|
||
# Ohne explizite Angabe wird aus Kompatibilitätsgründen KNOWLEDGE_ALLOWED_SOURCES verwendet.
|
||
# Mit "none" wird Knowledge-Einfluss auf die Kategorisierung deaktiviert.
|
||
KNOWLEDGE_CATEGORY_SOURCES=internal-category
|
||
# Nur diese Quellen dürfen grundsätzlich automatische Antworten liefern.
|
||
#
|
||
# Muss eine Teilmenge von KNOWLEDGE_ALLOWED_SOURCES sein.
|
||
#
|
||
# Beispiel zum kompletten Abschalten:
|
||
# KNOWLEDGE_AUTO_REPLY_SOURCES=none
|
||
KNOWLEDGE_AUTO_REPLY_SOURCES=internal-kb,glpi-kb,vendor-docs,vendor-docs-ms,vendor-docs-linux,vendor-docs-sec
|
||
# Webbasierte Bearbeitung von Agent-eigenen Knowledge-Artikeln.
|
||
#
|
||
# Diese werden unter:
|
||
# DATA_DIR/knowledge-managed
|
||
# gespeichert.
|
||
#
|
||
# Das statische KNOWLEDGE_DIR bleibt read-only.
|
||
KNOWLEDGE_WEB_EDIT_ENABLED=true
|
||
###############################################################################
|
||
# 19. GLPI KNOWLEDGE BASE CONNECTOR
|
||
###############################################################################
|
||
# GLPI-interne Knowledge Base synchronisieren.
|
||
GLPI_KB_ENABLED=true
|
||
# auto:
|
||
# Agent ermittelt die KnowbaseItem-Route aus /api.php/doc.json.
|
||
GLPI_KB_PATH=auto
|
||
# Optionaler serverseitiger GLPI-Filter.
|
||
#
|
||
# Leer:
|
||
# alle für den Service Account sichtbaren Artikel, begrenzt durch LIMIT.
|
||
GLPI_KB_FILTER=
|
||
# Maximale Anzahl GLPI-KB-Artikel.
|
||
GLPI_KB_LIMIT=500
|
||
# Synchronisationsintervall.
|
||
GLPI_KB_SYNC_INTERVAL=10m
|
||
# source-Wert importierter GLPI-KB-Artikel.
|
||
GLPI_KB_SOURCE=glpi-kb
|
||
# true:
|
||
# GLPI-KB-Artikel können grundsätzlich Auto-Replies auslösen.
|
||
#
|
||
# Zusätzlich gelten weiterhin alle anderen Policy-Gates.
|
||
GLPI_KB_AUTO_REPLY=true
|
||
# Whitelist der GLPI KNOWLEDGE-BASE-Kategorie-IDs.
|
||
#
|
||
# WICHTIG:
|
||
# Dies sind NICHT die ITIL-/Ticketkategorie-IDs.
|
||
#
|
||
# Mehrere Werte:
|
||
# 1,2,7
|
||
GLPI_KB_AUTO_REPLY_CATEGORY_IDS=1
|
||
###############################################################################
|
||
# 20. HUMAN-IN-THE-LOOP / KATEGORIE-LERNEN
|
||
###############################################################################
|
||
# Menschlich bestätigte/korrigierte Entscheidungen als Lernbeispiele verwenden.
|
||
#
|
||
# Der Agent lernt NICHT automatisch aus seinen eigenen unbestätigten
|
||
# Entscheidungen.
|
||
LEARNING_ENABLED=true
|
||
# Maximale Anzahl gespeicherter Beispiele.
|
||
LEARNING_MAX_EXAMPLES=500
|
||
# Maximale Beispiele pro Kategorie im Prompt.
|
||
LEARNING_EXAMPLES_PER_CATEGORY=5
|
||
###############################################################################
|
||
# 21. KOMMUNIKATIONSPOLICY
|
||
###############################################################################
|
||
# Erwartete Sprache von Auto-Reply-KBs.
|
||
COMMUNICATION_LANGUAGE=de-DE
|
||
# Erwarteter Kommunikationsstil.
|
||
COMMUNICATION_STYLE=formal
|
||
# Wird vor die Knowledge-Antwort gesetzt.
|
||
COMMUNICATION_SALUTATION=Guten Tag,
|
||
# Abschluss.
|
||
COMMUNICATION_CLOSING=Mit freundlichen Grüßen
|
||
COMMUNICATION_SIGNATURE=IT-Service
|
||
###############################################################################
|
||
# 22. OPERATIONAL CONTEXT - GLOBAL
|
||
###############################################################################
|
||
# Globaler Schalter für zusätzliche Betriebsinformationen:
|
||
# - Changes
|
||
# - Major Incidents
|
||
# - Requester-Geräte
|
||
# - Uptime Kuma
|
||
CONTEXT_ENABLED=true
|
||
# Timeout für Kontextabfragen.
|
||
CONTEXT_TIMEOUT=12s
|
||
# Mindestscore, ab dem Incident/Outage als für das Ticket relevant gilt.
|
||
CONTEXT_RELEVANCE_MIN_SCORE=0.20
|
||
# true:
|
||
# Fehler einer aktivierten Kontextquelle blockieren Auto-Reply.
|
||
#
|
||
# Fail-closed und für Produktion empfohlen.
|
||
CONTEXT_BLOCK_AUTO_REPLY_ON_ERRORS=true
|
||
# true:
|
||
# relevante zentrale Störung blockiert individuelle Standardantwort.
|
||
CONTEXT_BLOCK_AUTO_REPLY_ON_INCIDENT=true
|
||
###############################################################################
|
||
# 23. GLPI CHANGE CALENDAR
|
||
###############################################################################
|
||
CHANGE_CALENDAR_ENABLED=true
|
||
# API-Route.
|
||
GLPI_CHANGE_PATH=/Assistance/Change
|
||
# Optionaler serverseitiger GLPI-Filter.
|
||
GLPI_CHANGE_FILTER=
|
||
# Maximale Anzahl geladener Changes.
|
||
GLPI_CHANGE_LIMIT=100
|
||
# Betrachteter Zeitraum in der Vergangenheit.
|
||
CHANGE_LOOKBACK=72h
|
||
# Betrachteter Zeitraum in der Zukunft.
|
||
CHANGE_LOOKAHEAD=24h
|
||
###############################################################################
|
||
# 24. MAJOR INCIDENTS
|
||
###############################################################################
|
||
# Major Incidents über GLPI-Tickets ermitteln.
|
||
#
|
||
# Erst aktivieren, wenn GLPI_MAJOR_INCIDENT_FILTER getestet wurde.
|
||
MAJOR_INCIDENTS_ENABLED=false
|
||
# Expliziter Filter für Tickets, die als Major Incident gelten.
|
||
GLPI_MAJOR_INCIDENT_FILTER=
|
||
GLPI_MAJOR_INCIDENT_LIMIT=20
|
||
###############################################################################
|
||
# 25. REQUESTER -> GERÄT / ASSET CONTEXT
|
||
###############################################################################
|
||
# Zusätzlich zu direkt verknüpften Ticket-Assets Geräte des Requesters suchen.
|
||
USER_DEVICE_CONTEXT_ENABLED=true
|
||
# Asset-Routen.
|
||
GLPI_USER_DEVICE_PATHS=/Assets/Computer
|
||
# {{user_id}} wird vom Agenten ersetzt.
|
||
GLPI_USER_DEVICE_FILTER_TEMPLATE=user.id=={{user_id}}
|
||
# Maximale Anzahl Geräte je Suche.
|
||
GLPI_USER_DEVICE_LIMIT=20
|
||
###############################################################################
|
||
# 26. UPTIME KUMA
|
||
###############################################################################
|
||
# Globaler Schalter für Uptime-Kuma-Kontext.
|
||
UPTIME_KUMA_ENABLED=false
|
||
UPTIME_KUMA_URL=https://uptime.example.com
|
||
# Mögliche Werte:
|
||
#
|
||
# metrics
|
||
# authentifizierte Prometheus-Metrics.
|
||
#
|
||
# status_page
|
||
# öffentliche/publizierte Statusseiten.
|
||
UPTIME_KUMA_MODE=metrics
|
||
# Nur in metrics erforderlich.
|
||
UPTIME_KUMA_API_KEY=<SECRET>
|
||
# Nur in status_page erforderlich.
|
||
#
|
||
# Mehrere Slugs:
|
||
# it-services,network,applications
|
||
UPTIME_KUMA_STATUS_PAGES=it-services
|
||
UPTIME_KUMA_TIMEOUT=10s
|
||
# Maximale Anzahl gleichzeitig berücksichtigter Probleme.
|
||
UPTIME_KUMA_MAX_ISSUES=20
|
||
# Maintenance ebenfalls als Kontext berücksichtigen.
|
||
UPTIME_KUMA_INCLUDE_MAINTENANCE=true
|
||
|
||
# Optional: bei eindeutig passender Uptime-Kuma-Störung oder Wartung einen
|
||
# ausschließlich vom Betreiber vorgegebenen Text senden. Die KI erzeugt keinen
|
||
# Antworttext; sie wählt nur einen aktiven Kandidaten und liefert eine Confidence.
|
||
CONTEXT_STATUS_REPLY_ENABLED=false
|
||
CONTEXT_STATUS_REPLY_MIN_RELEVANCE=0.50
|
||
CONTEXT_STATUS_REPLY_MIN_AI_CONFIDENCE=0.80
|
||
# Finaler Score = Relevanz × KI-Confidence.
|
||
CONTEXT_STATUS_REPLY_MIN_FINAL_SCORE=0.45
|
||
# Literal \n wird als Zeilenumbruch interpretiert. Verfügbare Platzhalter:
|
||
# {{service_name}}, {{status}}, {{status_page}}, {{message}},
|
||
# {{incident_title}}, {{incident_content}}, {{last_heartbeat}}
|
||
CONTEXT_INCIDENT_REPLY_TEXT=Zu Ihrer Meldung liegt derzeit wahrscheinlich eine zentrale Störung bei {{service_name}} vor. Die Einschränkung kann damit zusammenhängen. Wir beobachten den Status.
|
||
CONTEXT_MAINTENANCE_REPLY_TEXT=Für {{service_name}} läuft derzeit eine Wartung. Die von Ihnen beschriebene Einschränkung kann damit zusammenhängen. Bitte testen Sie den Dienst nach Abschluss der Wartung erneut.
|
||
###############################################################################
|
||
# 27. POLICY-GATES
|
||
###############################################################################
|
||
# Automatische Kategorisierung zulassen.
|
||
AUTO_CATEGORY=true
|
||
# Automatische Antworten grundsätzlich zulassen.
|
||
#
|
||
# DRY_RUN=true verhindert trotzdem das tatsächliche Schreiben nach GLPI.
|
||
AUTO_REPLY=true
|
||
# Mindestconfidence der KI für Kategorieänderungen.
|
||
CATEGORY_CONFIDENCE=0.70
|
||
# Mindestconfidence der KI für Antwortauswahl.
|
||
#
|
||
# Dies allein reicht NICHT für Auto-Reply.
|
||
# Zusätzlich gelten unter anderem:
|
||
#
|
||
# - Knowledge-Evidenz
|
||
# - Retrieval-Regeln
|
||
# - Source Policy
|
||
# - KB auto_reply
|
||
# - Kommunikationspolicy
|
||
# - Followup-Prüfung
|
||
# - Kontext-/Incident-Regeln
|
||
# - zweite Followup-Prüfung unmittelbar vor dem Schreiben
|
||
REPLY_CONFIDENCE=0.70
|
||
###############################################################################
|
||
# 28. WORKER / QUEUE
|
||
###############################################################################
|
||
# Maximale Anzahl wartender Jobs.
|
||
QUEUE_SIZE=256
|
||
# Parallele Ticket-Worker.
|
||
#
|
||
# Darf größer als OLLAMA_MAX_CONCURRENT sein.
|
||
# Ollama wird separat begrenzt.
|
||
WORKERS=2 |