mindnet/app/config.py

"""
FILE: app/config.py
DESCRIPTION: Zentrale Pydantic-Konfiguration. 
             WP-20: Hybrid-Cloud Modus Support (OpenRouter/Gemini/Ollama).
             FIX: Einführung von Parametern zur intelligenten Rate-Limit Steuerung (429 Handling).
VERSION: 0.6.7
STATUS: Active
DEPENDENCIES: os, functools, pathlib, python-dotenv
"""
from __future__ import annotations
import os
from functools import lru_cache
from pathlib import Path
from dotenv import load_dotenv

# WP-20: Lade Umgebungsvariablen aus der .env Datei
# override=True garantiert, dass Änderungen in der .env immer Vorrang haben.
# WP-24c v4.5.10: Expliziter Pfad für .env-Datei, um Probleme mit Arbeitsverzeichnis zu vermeiden
# Suche .env im Projekt-Root (3 Ebenen über app/config.py: app/config.py -> app/ -> root/)
_project_root = Path(__file__).parent.parent.parent
_env_file = _project_root / ".env"
_env_loaded = False

# Versuche zuerst expliziten Pfad
if _env_file.exists():
    _env_loaded = load_dotenv(_env_file, override=True)
    if _env_loaded:
        # Optional: Logging (nur wenn logging bereits initialisiert ist)
        try:
            import logging
            _logger = logging.getLogger(__name__)
            _logger.debug(f"✅ .env geladen von: {_env_file}")
        except:
            pass  # Logging noch nicht initialisiert

# Fallback: Automatische Suche (für Dev/Test oder wenn .env an anderer Stelle liegt)
if not _env_loaded:
    _env_loaded = load_dotenv(override=True)
    if _env_loaded:
        try:
            import logging
            _logger = logging.getLogger(__name__)
            _logger.debug(f"✅ .env geladen via automatische Suche (cwd: {Path.cwd()})")
        except:
            pass

class Settings:
    # --- Qdrant Datenbank ---
    QDRANT_URL: str = os.getenv("QDRANT_URL", "http://127.0.0.1:6333")
    QDRANT_API_KEY: str | None = os.getenv("QDRANT_API_KEY")
    # WP-24c v4.5.10: Harmonisierung - Unterstützt beide Umgebungsvariablen für Abwärtskompatibilität
    # COLLECTION_PREFIX hat Priorität, MINDNET_PREFIX als Fallback
    COLLECTION_PREFIX: str = os.getenv("COLLECTION_PREFIX") or os.getenv("MINDNET_PREFIX") or "mindnet_dev"
    
    # WP-22: Vektor-Dimension für das Embedding-Modell (nomic)
    VECTOR_SIZE: int = int(os.getenv("VECTOR_DIM", "768"))
    DISTANCE: str = os.getenv("MINDNET_DISTANCE", "Cosine")
    
    # --- Lokale Embeddings (Ollama & Sentence-Transformers) ---
    EMBEDDING_MODEL: str = os.getenv("MINDNET_EMBEDDING_MODEL", "nomic-embed-text")
    MODEL_NAME: str = os.getenv("MINDNET_MODEL", "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
    
    # --- WP-20 Hybrid LLM Provider ---
    # Erlaubt: "ollama" | "gemini" | "openrouter"
    MINDNET_LLM_PROVIDER: str = os.getenv("MINDNET_LLM_PROVIDER", "openrouter").lower()
    # Standardwert 10000, falls nichts in der .env steht
    MAX_OLLAMA_CHARS: int = int(os.getenv("MAX_OLLAMA_CHARS", 10000))
    
    # Google AI Studio (2025er Lite-Modell für höhere Kapazität)
    GOOGLE_API_KEY: str | None = os.getenv("GOOGLE_API_KEY")
    GEMINI_MODEL: str = os.getenv("MINDNET_GEMINI_MODEL", "gemini-2.5-flash-lite")
    
    # OpenRouter Integration (Verfügbares Free-Modell 2025)
    OPENROUTER_API_KEY: str | None = os.getenv("OPENROUTER_API_KEY")
    OPENROUTER_MODEL: str = os.getenv("OPENROUTER_MODEL", "mistralai/mistral-7b-instruct:free")
    
    LLM_FALLBACK_ENABLED: bool = os.getenv("MINDNET_LLM_FALLBACK", "true").lower() == "true"
    
    # --- NEU: Intelligente Rate-Limit Steuerung ---
    # Dauer der Wartezeit in Sekunden, wenn ein HTTP 429 (Rate Limit) auftritt
    LLM_RATE_LIMIT_WAIT: float = float(os.getenv("MINDNET_LLM_RATE_LIMIT_WAIT", "60.0"))
    # Anzahl der Cloud-Retries bei 429, bevor Ollama-Fallback greift
    LLM_RATE_LIMIT_RETRIES: int = int(os.getenv("MINDNET_LLM_RATE_LIMIT_RETRIES", "3"))
    
    # --- WP-05 Lokales LLM (Ollama) ---
    OLLAMA_URL: str = os.getenv("MINDNET_OLLAMA_URL", "http://127.0.0.1:11434")
    LLM_MODEL: str = os.getenv("MINDNET_LLM_MODEL", "phi3:mini") 
    PROMPTS_PATH: str = os.getenv("MINDNET_PROMPTS_PATH", "config/prompts.yaml")
    
    # --- WP-06 / WP-14 Performance & Last-Steuerung ---
    LLM_TIMEOUT: float = float(os.getenv("MINDNET_LLM_TIMEOUT", "300.0"))
    DECISION_CONFIG_PATH: str = os.getenv("MINDNET_DECISION_CONFIG", "config/decision_engine.yaml")
    BACKGROUND_LIMIT: int = int(os.getenv("MINDNET_LLM_BACKGROUND_LIMIT", "2"))

    # --- System-Pfade & Ingestion-Logik ---
    DEBUG: bool = os.getenv("DEBUG", "false").lower() == "true"
    MINDNET_VAULT_ROOT: str = os.getenv("MINDNET_VAULT_ROOT", "./vault_master")
    MINDNET_TYPES_FILE: str = os.getenv("MINDNET_TYPES_FILE", "config/types.yaml")
    MINDNET_VOCAB_PATH: str = os.getenv("MINDNET_VOCAB_PATH", "/mindnet/vault/mindnet/_system/dictionary/edge_vocabulary.md")
    CHANGE_DETECTION_MODE: str = os.getenv("MINDNET_CHANGE_DETECTION_MODE", "full")
    
    # --- WP-04 Retriever Gewichte ---
    RETRIEVER_W_SEM: float = float(os.getenv("MINDNET_WP04_W_SEM", "0.70"))
    RETRIEVER_W_EDGE: float = float(os.getenv("MINDNET_WP04_W_EDGE", "0.25"))
    RETRIEVER_W_CENT: float = float(os.getenv("MINDNET_WP04_W_CENT", "0.05"))
    RETRIEVER_TOP_K: int = int(os.getenv("MINDNET_WP04_TOP_K", "10"))
    RETRIEVER_EXPAND_DEPTH: int = int(os.getenv("MINDNET_WP04_EXPAND_DEPTH", "1"))
    RETRIEVER_EDGE_TYPES: str = os.getenv("MINDNET_WP04_EDGE_TYPES", "references,belongs_to,prev,next")

@lru_cache
def get_settings() -> Settings:
    """Gibt die zentralen Einstellungen als Singleton zurück."""
    return Settings()