podcast-mindmap/Dockerfile

FROM python:3.12-slim

WORKDIR /app

# Install dependencies
COPY backend/requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# Copy backend code
COPY backend/ .

# Copy webapp as static files
COPY webapp/index.html webapp/d3.v7.min.js /static/
COPY webapp/manifest.json webapp/sw.js /static/
COPY webapp/icon-192.png webapp/icon-512.png /static/

EXPOSE 8000

CMD ["uvicorn", "app:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]
Phase 1+2: FastAPI-Backend, SQLite, Embeddings, Semantische Suche Phase 1: - FastAPI-Backend (backend/app.py) mit REST-API - SQLite-Datenbank für Podcasts, Episoden, Absätze, Zitate - Auto-Import aus mindmap_data.json + srt_index.json beim Start - Webapp als SPA: API-first mit Static-File-Fallback - Audio als gemountetes Volume statt im Docker-Image - Docker-Compose mit Traefik-Labels Phase 2: - Qwen text-embedding-v3 via DashScope (1024-dim Vektoren) - Embedding aller Transkript-Absätze (728 für NEU DENKEN) - Semantische Suche: /api/semantic-search?q=... - Similarity-API: /api/similar/{podcast}/{episode}/{paragraph} - Cosine-Similarity auf normalisierten Vektoren, <100ms - Findet thematisch verwandte Stellen über Episoden hinweg, auch bei komplett unterschiedlicher Wortwahl Vorbereitet für Multi-Podcast (#10): Datenstruktur unterstützt mehrere Podcasts, Cross-Podcast-Similarity ist ein Parameter. Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com> 2026-04-20 10:24:53 +02:00			`FROM python:3.12-slim`

			`WORKDIR /app`

			`# Install dependencies`
			`COPY backend/requirements.txt .`
			`RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt`

			`# Copy backend code`
			`COPY backend/ .`

			`# Copy webapp as static files`
			`COPY webapp/index.html webapp/d3.v7.min.js /static/`
#8 Multi-Podcast-Dashboard, #9 PWA, #10 Cross-Podcast-Links, #12 Wort-Timestamps - Backend: /api/compare Endpoint für Podcast-Vergleich (Stats, gemeinsame Topics, Top-Querverbindungen), /api/.../words Endpoint für Wort-Timestamps - Frontend: Podcast-Vergleichsansicht mit Statistiken und Cross-Links, Cross-Podcast-Suche-Toggle, semantische Links im Transkript (lazy-loaded), Podcast-Switcher mit Zurück-Navigation - PWA: manifest.json, Service Worker (stale-while-revalidate für Assets, network-first für API, cache-on-success für Audio), Icons - Scripts: transcribe_words.py (mlx-whisper Batch-Transkription mit Wort-Timestamps), import_words.py (Wort-Timestamps in DB importieren) - Dockerfile: PWA-Assets in Container kopieren Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com> 2026-04-23 20:53:06 +02:00			`COPY webapp/manifest.json webapp/sw.js /static/`
			`COPY webapp/icon-192.png webapp/icon-512.png /static/`
Phase 1+2: FastAPI-Backend, SQLite, Embeddings, Semantische Suche Phase 1: - FastAPI-Backend (backend/app.py) mit REST-API - SQLite-Datenbank für Podcasts, Episoden, Absätze, Zitate - Auto-Import aus mindmap_data.json + srt_index.json beim Start - Webapp als SPA: API-first mit Static-File-Fallback - Audio als gemountetes Volume statt im Docker-Image - Docker-Compose mit Traefik-Labels Phase 2: - Qwen text-embedding-v3 via DashScope (1024-dim Vektoren) - Embedding aller Transkript-Absätze (728 für NEU DENKEN) - Semantische Suche: /api/semantic-search?q=... - Similarity-API: /api/similar/{podcast}/{episode}/{paragraph} - Cosine-Similarity auf normalisierten Vektoren, <100ms - Findet thematisch verwandte Stellen über Episoden hinweg, auch bei komplett unterschiedlicher Wortwahl Vorbereitet für Multi-Podcast (#10): Datenstruktur unterstützt mehrere Podcasts, Cross-Podcast-Similarity ist ein Parameter. Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com> 2026-04-20 10:24:53 +02:00
			`EXPOSE 8000`

			`CMD ["uvicorn", "app:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]`