glpi-ai-deployment/.env.example

###############################################################################
# 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.
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###############################################################################
# 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
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# 10. GLPI AI AGENT - OLLAMA
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# 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
###############################################################################
# Nur Knowledge-Dokumente mit diesen source-Werten werden indexiert/gesucht.
#
# 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
# 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
###############################################################################
# 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