omp
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Causa do 'Provedor de LLM indisponível' no ambiente com Ollama local foi externa: OLLAMA_BASE_URL exportada no shell (http://localhost:11434/v1) vence o .env na interpolação do docker-compose, e localhost dentro do container é o próprio container. Nada no app indicava a URL em uso. Dois defeitos de código que tornavam isso indetectável — e um deles produziria a mesma mensagem mesmo com a URL correta: - _BaseProvider criava o httpx.AsyncClient com o atributo de classe (120 s) e as subclasses atribuíam self.timeout depois. O httpx congela o timeout na construção, então os 300 s pedidos pelo Ollama nunca valeram: um primeiro atendimento com modelo frio era cortado em 120 s com exatamente a mensagem 'provedor indisponível'. O timeout agora é passado ao super(). - LLMProviderError de conexão não citava o endereço tentado; o log dizia só 'All connection attempts failed'. Passa a incluir a endpoint, com credenciais user:pass@ redigidas. /api/health expõe llm_endpoint para comparação direta com o .env. README e .env.example documentam a precedência shell > .env, o fato de /v1 ser a superfície OpenAI-compatível (o adaptador usa /api/chat nativo) e a latência medida do primeiro atendimento.
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1.6 KiB
Python
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Python
"""Schemas Pydantic de entrada e saída da API."""
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from __future__ import annotations
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from typing import Literal
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from pydantic import BaseModel, Field
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class ChatMessage(BaseModel):
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role: Literal["user", "assistant"]
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content: str = Field(min_length=1, max_length=8000)
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class ChatRequest(BaseModel):
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message: str = Field(min_length=1, max_length=4000)
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history: list[ChatMessage] = Field(default_factory=list)
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class Source(BaseModel):
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"""Trecho bíblico recuperado, exibido no accordion de fontes."""
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reference: str
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text: str
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book: str
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chapter: int
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verse: int
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file: str
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score: float = 0.0
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class StatusResponse(BaseModel):
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state: Literal["ready", "indexing", "error"]
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sources_total: int = 0
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sources_indexed: int = 0
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chunks: int = 0
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model: str = ""
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last_indexed_at: str | None = None
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errors: list[str] = Field(default_factory=list)
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verses_indexed: int = 0
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verses_total: int = 0
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current_file: str | None = None
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class HealthResponse(BaseModel):
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status: Literal["ok"] = "ok"
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llm_provider: str
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indexing: Literal["ready", "indexing", "error"]
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# A URL realmente em uso. Uma `OLLAMA_BASE_URL` herdada do shell pode
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# sobrescrever o `.env` silenciosamente; sem este campo o operador não tem
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# como perceber que o backend está apontando para outro lugar.
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llm_endpoint: str | None = None
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version: str = "1.0.0"
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class ReindexResponse(BaseModel):
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state: Literal["indexing"] = "indexing"
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class SourcesResponse(BaseModel):
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sources: list[Source] = Field(default_factory=list)
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