FH-SWiFty-Chatbot

Beschreibung

Ein intelligenter KI-Chatbot für die FH Südwestfalen (SWF), entwickelt mit LangGraph und Chainlit. Der Chatbot kann Fragen über die Hochschule und ihre Studiengänge beantworten und greift dabei auf die offizielle Website der FH SWF zu.

Projektstatus

• Version: 0.1.3
• Status: In Entwicklung
• Python erforderlich: >=3.13

Technologie-Stack

• LangGraph: Agent-basierte Architektur
• Chainlit: Web-Interface für den Chatbot
• OpenAI GPT-4: Sprachmodell
• Tavily Search: Web-Suche auf der FH SWF Website
• LangChain: Framework für LLM-Anwendungen

Projektstruktur

FH-SWiFty-Chatbot/
├── main.py                              # Haupteingangspunkt
├── pyproject.toml                       # Projektkonfiguration
├── chainlit.md                          # Chainlit-Konfiguration
├── Dockerfile                           # Container-Konfiguration
├── docker-compose.yaml                  # Docker Compose Setup
├── build.sh                             # Build-Skript
├── CHANGELOG.md                         # Änderungsprotokoll
├── release_config.json                  # Release-Konfiguration
├── uv.lock                              # Abhängigkeits-Lockfile
├── public/                              # Statische Assets
│   ├── logo_dark.png                    # Dunkles Logo
│   └── logo_light.png                   # Helles Logo
├── k8s/                                 # Kubernetes-Konfiguration
│   ├── application.yaml                 # K8s-Anwendung
│   ├── deployment.yaml                  # K8s-Deployment
│   ├── ingress.yaml                     # K8s-Ingress
│   ├── kustomization.yaml              # Kustomize-Konfiguration
│   ├── secrets.yaml                     # K8s-Secrets
│   └── service.yaml                     # K8s-Service
└── fh-swifty-chatbot/                   # Haupt-Chatbot-Modul
    ├── agent_langgraph_app.py          # Haupt-Chatbot-Anwendung
    ├── main.py                         # Modul-Eingangspunkt
    ├── helpers/                         # Hilfsfunktionen
    │   ├── prompts.py                  # Prompt-Templates
    │   └── tools.py                    # Web-Such-Tools
    └── notebook/                        # Jupyter Notebooks
        └── web_crawler/
            └── urlLoader.ipynb         # Web-Crawler-Notebook

Installation

Lokale Installation

# Repository klonen
git clone <repository-url>
cd FH-SWiFty-Chatbot

# Abhängigkeiten installieren
pip install -e .

# Chainlit-Anwendung starten
chainlit run fh-swifty-chatbot/agent_langgraph_app.py

Docker Installation

# Mit Docker Compose
docker-compose up

# Oder mit Docker
docker build -t fh-swifty-chatbot .
docker run -p 8000:8000 fh-swifty-chatbot

Verwendung

Nach dem Start ist der Chatbot über den Browser unter http://localhost:8000 erreichbar.

Konfiguration

Der Chatbot benötigt folgende Umgebungsvariablen:

• OPENAI_API_KEY: API-Schlüssel für OpenAI
• TAVILY_API_KEY: API-Schlüssel für Tavily Search

Aktuelle Funktionen

• ✅ Intelligente Gesprächsführung mit GPT-4
• ✅ Web-Suche auf der FH SWF Website
• ✅ Reaktive Agent-Architektur mit LangGraph
• ✅ Modernes Web-Interface mit Chainlit
• ✅ Docker-Containerisierung
• ✅ Automatische Informationsbeschaffung

Entwicklung

Das Projekt verwendet die Python-Packaging-Struktur mit pyproject.toml und moderne LLM-Frameworks für eine skalierbare Chatbot-Architektur.