LinkVault

KI-gestützte Link-Sammlung: Links einfügen → automatisch laden, zusammenfassen, in Kategorien / Hersteller einsortieren und schnell wiederfinden.

Funktionen

🔗 Link hinzufügen – Seite wird geladen und der Textinhalt extrahiert.
🤖 Automatische KI-Analyse (OpenAI) – Titel, Zusammenfassung, Kategorie, Hersteller/Quelle und Tags werden erzeugt. Bestehende Kategorien werden wiederverwendet, damit die Sammlung konsistent bleibt.
🗂️ Filtern nach Kategorie und Hersteller über die Seitenleiste.
🔍 Suche – klassische Textsuche und optionale semantische KI-Suche (findet auch sinnverwandte Treffer via Embeddings).
👥 Mehrbenutzer – Registrierung/Login, jeder Nutzer sieht nur seine Links.

Technik

Backend: FastAPI (Python)
Frontend: HTML + HTMX (kein Node.js nötig)
Datenbank: SQLite (Standard, konfigurierbar über DATABASE_URL)
KI: OpenAI (gpt-4o-mini + text-embedding-3-small, konfigurierbar)

Schnellstart

./run.sh

Das Skript legt eine virtuelle Umgebung an, installiert die Abhängigkeiten, erstellt bei Bedarf eine .env und startet den Server auf http://127.0.0.1:8000.

Danach in .env den OPENAI_API_KEY eintragen und den Server neu starten.

Ohne API-Key läuft die App trotzdem – Links werden dann nur ohne KI-Analyse gespeichert (Kategorie „Sonstiges", keine Zusammenfassung/semantische Suche).

Manuell

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env        # OPENAI_API_KEY eintragen
uvicorn app.main:app --reload --port 8000

Projektstruktur

app/
  main.py        FastAPI-App, Routen, Auth-Sessions
  config.py      Konfiguration aus .env
  database.py    SQLAlchemy Engine/Session
  models.py      User- und Link-Modelle
  security.py    Passwort-Hashing (bcrypt)
  scraper.py     Seiteninhalt laden & extrahieren
  ai.py          OpenAI: Kategorisierung, Zusammenfassung, Embeddings
  search.py      Semantische Suche (Kosinus-Ähnlichkeit)
  templates/     Jinja2 + HTMX Oberfläche

Hinweise für den Produktivbetrieb

Einen zufälligen SECRET_KEY in .env setzen.
Hinter einem HTTPS-Reverse-Proxy betreiben (Session-Cookies).
Für mehr Last statt SQLite z.B. PostgreSQL via DATABASE_URL verwenden.

2.3 KiB Raw Blame History Unescape Escape