.idea/jsLibraryMappings.xml

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+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="JavaScriptLibraryMappings">
+    <includedPredefinedLibrary name="Node.js Core" />
+  </component>
+</project>

README.md

@@ -0,0 +1,56 @@
+
+
+# Lokaler Deepseek Chatbot mit Ollama
+
+Dieses Projekt stellt einen lokalen Chatbot bereit, der das Deepseek LLM (7B Chat) Modell über Ollama nutzt. Die Kommunikation erfolgt über eine PHP-API.
+
+## Voraussetzungen
+
+- PHP (empfohlen: >= 7.4)
+- [Ollama](https://ollama.com/) mit Deepseek-LLM-7B-Chat Modell
+- Optional: [LM Studio](https://lmstudio.ai/) für Modellverwaltung
+- Optional: Postman für API-Tests [Postman collection](https://danielgraf-5846927.postman.co/workspace/Daniel-Graf's-Workspace~471f4bdd-8623-4b95-8d73-aacd2f6a771a/collection/45973825-cc4e1b49-0480-47b1-ab78-292ec8dc7c98?action=share&source=copy-link&creator=45973825)
+## Installation
+
+1. Stelle sicher, dass PHP installiert ist.
+2. Installiere Ollama und lade das Modell `deepseek-llm-7b-chat` herunter.
+3. Klone dieses Repository und wechsle ins Projektverzeichnis.
+
+## Starten des Servers
+
+Starte den PHP-Server im Projektverzeichnis:
+
+```bash
+php -S localhost:8000
+```
+
+## API-Endpunkt
+
+**POST** `/api/chatbot.php`
+
+### Anfrage
+
+Sende eine JSON-Anfrage mit folgendem Format:
+
+```json
+{
+  "question": "Wer bist du?"
+}
+```
+
+### Beispiel mit `curl`
+
+```bash
+curl -X POST -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{"question": "Wer bist du?"}' \
+  http://localhost:8000/api/chatbot.php
+```
+
+### Antwort
+
+Die API gibt eine JSON-Antwort mit der Antwort des Chatbots zurück.
+
+## Hinweise
+
+- Stelle sicher, dass Ollama und das Modell laufen, bevor du Anfragen stellst.
+- Für die Modellverwaltung kann LM Studio genutzt werden.