bug fix

app/core/ingestion/ingestion_utils.py

@@ -1,46 +1,25 @@
 """
 FILE: app/core/ingestion/ingestion_utils.py
 DESCRIPTION: Hilfswerkzeuge für JSON-Recovery, Typ-Registry und Konfigurations-Lookups.
-             AUDIT v2.13.8: Zentralisierung der Text-Bereinigung für LLM-Antworten.
+             AUDIT v2.13.9: Behebung des Circular Imports durch Nutzung der app.core.registry.
 """
-import os
 import json
 import re
-import yaml
+from typing import Any, Optional, Dict
-from typing import Any, Optional, Dict, List
 
-def clean_llm_text(text: str, registry: Optional[dict] = None) -> str:
+# ENTSCHEIDENDER FIX: Import der Basis-Logik aus dem neutralen Registry-Modul.
-    """
+# Dies bricht den Zirkelbezug auf, da dieses Modul keine Services mehr importiert.
-    Entfernt LLM-Steuerzeichen und Artefakte aus einem Text.
+from app.core.registry import load_type_registry, clean_llm_text
-    Nutzt die cleanup_patterns aus der Registry oder Standardwerte.
-    """
-    if not text or not isinstance(text, str):
-        return ""
-
-    # Fallback-Patterns, falls die Registry nicht greift
-    default_patterns = ["<s>", "</s>", "[OUT]", "[/OUT]"]
-    
-    # Falls keine Registry übergeben wurde, versuchen wir sie zu laden
-    reg = registry or load_type_registry()
-    
-    # Lade Patterns aus llm_settings (WP-14 Erweiterung)
-    patterns: List[str] = reg.get("llm_settings", {}).get("cleanup_patterns", default_patterns)
-    
-    clean = text
-    for p in patterns:
-        clean = clean.replace(p, "")
-    
-    return clean.strip()
 
 def extract_json_from_response(text: str, registry: Optional[dict] = None) -> Any:
     """
     Extrahiert JSON-Daten und bereinigt LLM-Steuerzeichen.
-    WP-14: Nutzt nun die zentrale clean_llm_text Funktion.
+    WP-14: Nutzt nun die zentrale clean_llm_text Funktion aus app.core.registry.
     """
     if not text: 
         return []
     
-    # 1. Text zentral bereinigen
+    # 1. Text zentral bereinigen via neutralem Modul
     clean = clean_llm_text(text, registry)
     
     # 2. Markdown-Code-Blöcke extrahieren
@@ -65,16 +44,6 @@ def extract_json_from_response(text: str, registry: Optional[dict] = None) -> An
             except: pass
     return []
 
-def load_type_registry(custom_path: Optional[str] = None) -> dict:
-    """Lädt die types.yaml zur Steuerung der typ-spezifischen Ingestion."""
-    from app.config import get_settings
-    settings = get_settings()
-    path = custom_path or settings.MINDNET_TYPES_FILE
-    if not os.path.exists(path): return {}
-    try:
-        with open(path, "r", encoding="utf-8") as f: return yaml.safe_load(f) or {}
-    except Exception: return {}
-
 def resolve_note_type(registry: dict, requested: Optional[str]) -> str:
     """
     Bestimmt den finalen Notiz-Typ.
@@ -89,7 +58,9 @@ def resolve_note_type(registry: dict, requested: Optional[str]) -> str:
     return ingest_cfg.get("default_note_type", "concept") 
 
 def get_chunk_config_by_profile(registry: dict, profile_name: str, note_type: str) -> Dict[str, Any]:
-    """Holt die Chunker-Parameter für ein spezifisches Profil aus der Registry."""
+    """
+    Holt die Chunker-Parameter für ein spezifisches Profil aus der Registry.
+    """
     from app.core.chunking import get_chunk_config
     profiles = registry.get("chunking_profiles", {})
     if profile_name in profiles:

app/core/registry.py

@@ -0,0 +1,43 @@
+"""
+FILE: app/core/registry.py
+DESCRIPTION: Zentraler Base-Layer für Konfigurations-Loading und Text-Bereinigung.
+             Bricht Zirkelbezüge zwischen Ingestion und LLMService auf.
+VERSION: 1.0.0
+"""
+import os
+import yaml
+from typing import Optional, List
+
+def load_type_registry(custom_path: Optional[str] = None) -> dict:
+    """Lädt die types.yaml zur Steuerung der typ-spezifischen Logik."""
+    # Wir nutzen hier einen direkten Import von Settings, um Zyklen zu vermeiden
+    from app.config import get_settings
+    settings = get_settings()
+    path = custom_path or settings.MINDNET_TYPES_FILE
+    if not os.path.exists(path):
+        return {}
+    try:
+        with open(path, "r", encoding="utf-8") as f:
+            return yaml.safe_load(f) or {}
+    except Exception:
+        return {}
+
+def clean_llm_text(text: str, registry: Optional[dict] = None) -> str:
+    """
+    Entfernt LLM-Steuerzeichen (<s>, [OUT] etc.) aus einem Text.
+    Wird sowohl für JSON-Parsing als auch für Chat-Antworten genutzt.
+    """
+    if not text or not isinstance(text, str):
+        return ""
+
+    default_patterns = ["<s>", "</s>", "[OUT]", "[/OUT]"]
+    reg = registry or load_type_registry()
+    
+    # Lade Patterns aus llm_settings (WP-14)
+    patterns: List[str] = reg.get("llm_settings", {}).get("cleanup_patterns", default_patterns)
+    
+    clean = text
+    for p in patterns:
+        clean = clean.replace(p, "")
+    
+    return clean.strip()

app/services/llm_service.py

@@ -6,11 +6,11 @@ DESCRIPTION: Hybrid-Client für Ollama, Google GenAI (Gemini) und OpenRouter.
              WP-20 Fix: Bulletproof Prompt-Auflösung für format() Aufrufe.
              WP-22/JSON: Optionales JSON-Schema + strict (für OpenRouter structured outputs).
              FIX: Intelligente Rate-Limit Erkennung (429 Handling), v1-API Sync & Timeouts.
-VERSION: 3.3.8
+VERSION: 3.3.9
 STATUS: Active
 FIX: 
-- Integriert clean_llm_text zur Entfernung von Steuerzeichen (<s>, [OUT] etc.) in Antworten.
+- Importiert clean_llm_text von app.core.registry zur Vermeidung von Circular Imports.
-- Stellt sicher, dass Chat-Antworten sauber formatiert ausgegeben werden.
+- Wendet clean_llm_text auf Text-Antworten in generate_raw_response an.
 """
 import httpx
 import yaml
@@ -24,8 +24,8 @@ from pathlib import Path
 from typing import Optional, Dict, Any, Literal
 from app.config import get_settings
 
-# Import der zentralen Bereinigungs-Logik (WP-14 Fix)
+# ENTSCHEIDENDER FIX: Import der neutralen Bereinigungs-Logik (WP-14)
-from app.core.ingestion.ingestion_utils import clean_llm_text
+from app.core.registry import clean_llm_text
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
@@ -140,6 +140,7 @@ class LLMService:
             max_retries, base_delay, model_override,
             json_schema, json_schema_name, strict_json_schema
         )
+        # WP-14 Fix: Bereinige Text-Antworten vor Rückgabe
         return clean_llm_text(res) if not force_json else res
 
     async def _dispatch(
@@ -212,7 +213,6 @@ class LLMService:
         
         config = types.GenerateContentConfig(
             system_instruction=system,
-            # WICHTIG: Gemini 1.5+ unterstützt response_mime_type nativ
             response_mime_type="application/json" if force_json else "text/plain"
         )
         response = await asyncio.wait_for(