Die Wartung und Reparatur von Schiffen ist einer der komplexesten Bereiche der maritimen Industrie. Hunderte von technischen Handbüchern, Tausende von Ersatzteilen und unzählige Vorschriften der verschiedenen Klassifikationsgesellschaften machen den Alltag von Werftpersonal zu einer enormen Herausforderung. In diesem Tutorial zeige ich Ihnen Schritt für Schritt, wie der HolySheep 船舶维修知识库 Agent Ihnen dabei hilft, diese Komplexität zu bewältigen – von der Analyse von Klassifikationsgesellschaft-Handbüchern bis hin zur Erkennung von Bauteilen auf Fotos.
Was Sie in diesem Artikel lernen:
- Wie Sie den HolySheep Ship Maintenance Agent grundlegend einrichten
- Wie Kimi automatisch Klassifikationsgesellschaft-Handbücher analysiert
- Wie GPT-4o Bauteile auf Fotos identifiziert
- Wie das Multi-Model-Fallback-System für maximale Zuverlässigkeit sorgt
- Praxisnahe Code-Beispiele zum sofortigen Loslegen
Hinweis: Für die Code-Beispiele verwenden wir die HolySheep AI API mit der Basis-URL https://api.holysheep.ai/v1. Wenn Sie noch kein Konto haben, können Sie sich hier kostenlos registrieren und Startguthaben erhalten.
Was ist der Ship Maintenance Knowledge Base Agent?
Stellen Sie sich vor, Sie haben ein Schiff vor sich, das repariert werden muss. Früher müssten Sie:
- Regale voller Handbücher durchsuchen
- Stundenlang nach dem richtigen Ersatzteil suchen
- Unzählige Anrufe bei Experten tätigen
Der HolySheep Ship Maintenance Agent automatisiert diesen Prozess. Er kombiniert drei leistungsstarke KI-Modelle:
- Kimi – für das Verstehen und Parsen komplexer Klassifikationsgesellschaft-Handbücher (z.B. DNV, Lloyd's Register, ABS)
- GPT-4o – für die präzise Erkennung von Bauteilen auf Fotos
- Multi-Model-Fallback – für maximale Zuverlässigkeit, falls ein Modell nicht verfügbar ist
Architektur des Multi-Model-Systems
Bevor wir in die praktischen Beispiele einsteigen, möchte ich Ihnen die Architektur erklären. Der HolySheep Agent nutzt ein intelligentes Routing-System:
+------------------------------------------+
| Ship Maintenance Agent |
| (Orchestriert alle Modelle) |
+------------------------------------------+
|
+---------------+---------------+
| | |
v v v
+------+ +--------+ +-----------+
| Kimi | | GPT-4o | | Fallback |
| (OCR | | (Bild- | | (Backup) |
| & | | erkennung) | |
| PDF) | | | | |
+------+ +--------+ +-----------+
| | |
+---------------+---------------+
|
v
+--------------------+
| Knowledge Base |
| (Strukturierte |
| Antworten) |
+--------------------+
Der Clou: Falls Kimi oder GPT-4o einmal nicht verfügbar sein sollte, schaltet das System automatisch auf Backup-Modelle um. Das nennt man Fallback und sorgt dafür, dass Ihre Arbeit nie ins Stocken gerät.
Voraussetzungen und Erste Schritte
Für dieses Tutorial brauchen Sie:
- Ein HolySheep AI Konto (Hier kostenlos registrieren)
- Einen API-Schlüssel aus Ihrem Dashboard
- Python 3.8+ oder eine andere Programmiersprache mit HTTP-Bibliothek
- Optional: Ein Klassifikationsgesellschaft-Handbuch (PDF) und/oder Fotos von Schiffskomponenten
Python-Umgebung einrichten
Zunächst installieren wir dasHolySheep Python-SDK:
# Installation des HolySheep SDK
pip install holysheep-ai
Oder alternativ mit pip3
pip3 install holysheep-ai
Überprüfung der Installation
python -c "import holysheep; print(holysheep.__version__)"
Beispiel 1: Klassifikationsgesellschaft-Handbuch parsen mit Kimi
Klassifikationsgesellschaft-Handbücher sind oft hunderte Seiten lang und in technischem Fachchinesisch verfasst. Kimi wurde speziell für solche Aufgaben trainiert und kann:
- Struktur aus komplexen PDF-Dokumenten extrahieren
- Technische Begriffe korrekt interpretieren
- Wartungsintervalle und Vorschriften identifizieren
- Querverweise zwischen verschiedenen Abschnitten erkennen
Hier ist ein vollständiges Beispiel, wie Sie ein DNV- oder Lloyd's-Register-Handbuch hochladen und analysieren:
import requests
import json
============================================
SCHRITT 1: API-Konfiguration
============================================
WICHTIG: Verwenden Sie IMMER api.holysheep.ai/v1
NIEMALS api.openai.com oder api.anthropic.com
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" # Aus Ihrem Dashboard
HEADERS = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
============================================
SCHRITT 2: PDF-Handbuch hochladen
============================================
def upload_classification_manual(file_path, society="DNV"):
"""
Lädt ein Klassifikationsgesellschaft-Handbuch hoch
und analysiert es mit Kimi.
Parameter:
- file_path: Pfad zur PDF-Datei
- society: "DNV", "Lloyd's", "ABS", "BV" oder "CCS"
"""
# Datei vorbereiten
with open(file_path, "rb") as f:
files = {
"file": (file_path, f, "application/pdf")
}
# Upload-Endpoint
upload_url = f"{BASE_URL}/files/upload"
upload_response = requests.post(
upload_url,
headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
files=files
)
if upload_response.status_code != 200:
raise Exception(f"Upload fehlgeschlagen: {upload_response.text}")
file_id = upload_response.json()["id"]
print(f"✓ Handbuch hochgeladen. File-ID: {file_id}")
# ============================================
# SCHRITT 3: Analyse mit Kimi starten
# ============================================
analysis_payload = {
"model": "kimi-v3", # Kimi für Textanalyse
"file_id": file_id,
"task": "extract_maintenance_procedures",
"classification_society": society,
"extract": [
"wartungsintervalle",
"sicherheitsvorschriften",
"ersatzteil_spezifikationen",
"inspektions_checklisten"
],
"language": "de" # Deutsche Ausgabe
}
analysis_url = f"{BASE_URL}/chat/completions"
response = requests.post(
analysis_url,
headers=HEADERS,
json=analysis_payload
)
if response.status_code != 200:
raise Exception(f"Analyse fehlgeschlagen: {response.text}")
result = response.json()
return result
============================================
BEISPIELAUFRUF
============================================
try:
result = upload_classification_manual(
file_path="./dnv_maintenance_manual.pdf",
society="DNV"
)
print("=== ANALYSE ERGEBNIS ===")
print(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False))
except Exception as e:
print(f"Fehler: {e}")
Was passiert hier?
- Upload: Das PDF wird auf den HolySheep-Server hochgeladen und erhält eine eindeutige ID
- Analyse: Kimi durchsucht das Dokument nach spezifischen Informationen
- Strukturierte Ausgabe: Die Ergebnisse werden als JSON zurückgegeben, das Sie direkt in Ihre Software integrieren können
Beispielausgabe der Analyse
{
"status": "success",
"model_used": "kimi-v3",
"document": "dnv_maintenance_manual.pdf",
"extracted_data": {
"wartungsintervalle": [
{
"komponente": "Hauptmotor",
"intervall": "2000 Betriebsstunden",
"naechster_termin": "2026-07-15",
"vorgaben": "Ölwechsel, Filterreinigung, Zündkerzenprüfung"
},
{
"komponente": "Propellerwelle",
"intervall": "5000 Betriebsstunden",
"naechster_termin": "2026-11-20",
"vorgaben": "Lagerinspektion, Dichtheitsprüfung"
}
],
"sicherheitsvorschriften": [
"Tragen von Schutzbrillen bei Wartungsarbeiten",
"Absperrung des Arbeitsbereichs bei laufendem Motor",
"Dokumentation aller Wartungsarbeiten im Schiffstagebuch"
]
},
"processing_time_ms": 2340,
"cost_usd": 0.042
}
Die Latenz beträgt hier ca. 2,3 Sekunden – bemerkenswert schnell für ein so komplexes Dokument!
Beispiel 2: Bauteilerkennung auf Fotos mit GPT-4o
Der zweite zentrale Use-Case ist die Erkennung von Bauteilen auf Fotos. Wenn Sie z.B. ein defektes Teil fotografieren, kann GPT-4o es identifizieren und Ihnen sagen:
- Exakte Bezeichnung und Teilenummer
- Kompatibilität mit Ihrem Schiffstyp
- Lieferanten und ungefähre Kosten
- Einbauanleitung
import base64
import requests
def identify_component_from_photo(image_path):
"""
Erkennt ein Schiffbauteil auf einem Foto.
Nutzt GPT-4o für präzise Bildanalyse.
Parameter:
- image_path: Pfad zum Foto (JPG, PNG)
Rückgabe:
- Dictionary mit Bauteil-Informationen
"""
# ============================================
# BILD FÜR API KONVERTIEREN
# ============================================
with open(image_path, "rb") as image_file:
# Bild in Base64 kodieren
encoded_image = base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8")
# Dateityp bestimmen
if image_path.lower().endswith(".png"):
mime_type = "image/png"
else:
mime_type = "image/jpeg"
data_url = f"data:{mime_type};base64,{encoded_image}"
# ============================================
# GPT-4o BILDERKENNUNGS-ANFRAGE
# ============================================
payload = {
"model": "gpt-4o", # GPT-4o für Bildanalyse
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": """Analysiere dieses Foto eines Schiffbauteils und gib zurück:
1. Bauteilbezeichnung (deutsch und englisch)
2. Geschätzte Teilenummer
3. Material und Spezifikationen
4. Mögliche Hersteller
5. Geschätzter Preisbereich (EUR)
6. Bezugsquellen
7. Komplexität der Reparatur (1-5)
8. Dringlichkeit (sofort/zeitnah/kann warten)"""
},
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": data_url,
"detail": "high" # Hochauflösende Analyse
}
}
]
}
],
"max_tokens": 1500,
"temperature": 0.3 # Niedrige Temperatur für präzise Fakten
}
api_url = f"{BASE_URL}/chat/completions"
response = requests.post(
api_url,
headers=HEADERS,
json=payload
)
if response.status_code != 200:
raise Exception(f"Fotoanalyse fehlgeschlagen: {response.text}")
result = response.json()
# ============================================
# ERGEBNIS PARSEN
# ============================================
ai_response = result["choices"][0]["message"]["content"]
# Kosten und Latenz aus Response-Metadaten
usage = result.get("usage", {})
cost_info = {
"input_tokens": usage.get("prompt_tokens", 0),
"output_tokens": usage.get("completion_tokens", 0),
"total_cost_usd": calculate_cost(usage, "gpt-4o")
}
return {
"analysis": ai_response,
"confidence": result.get("confidence", "high"),
"model": "gpt-4o",
"processing_time_ms": result.get("latency_ms", 0),
"cost": cost_info
}
def calculate_cost(usage, model):
"""
Berechnet die Kosten basierend auf dem Modell.
Stand 2026:
- GPT-4.1: $8.00 / 1M Token
- GPT-4o: $15.00 / 1M Token
- Claude Sonnet 4.5: $15.00 / 1M Token
- Gemini 2.5 Flash: $2.50 / 1M Token
- DeepSeek V3.2: $0.42 / 1M Token
"""
pricing = {
"gpt-4o": 15.00,
"gpt-4.1": 8.00,
"claude-sonnet-4.5": 15.00,
"gemini-2.5-flash": 2.50,
"deepseek-v3.2": 0.42
}
rate = pricing.get(model, 15.00)
total_tokens = usage.get("prompt_tokens", 0) + usage.get("completion_tokens", 0)
return (total_tokens / 1_000_000) * rate
============================================
BEISPIELAUFRUF
============================================
if __name__ == "__main__":
try:
result = identify_component_from_photo(
image_path="./defektes_lager_foto.jpg"
)
print("=== KOMPONENTEN-ERKANNUNG ERFOLGREICH ===")
print(f"Modell: {result['model']}")
print(f"Latenz: {result['processing_time_ms']}ms")
print(f"Kosten: ${result['cost']['total_cost_usd']:.4f}")
print("\n" + "="*50)
print(result["analysis"])
except Exception as e:
print(f"Fehler bei der Bauteilerkennung: {e}")
Beispielausgabe der Fotoanalyse
=== KOMPONENTEN-ERKANNUNG ERFOLGREICH ===
Modell: gpt-4o
Latenz: 1247ms
Kosten: $0.0185
==================================================
**Bauteil:** Wellenlagerbuchse (Shaft Bearing Bush)
**Bezeichnung:**
- Deutsch: Bronzelagerschale für Propellerwelle
- Englisch: Bronze Propeller Shaft Bearing
**Teilenummer (geschätzt):** DNV-SB-450-BZ-2024
**Spezifikationen:**
- Material: Aluminum-Bronze (CuAl10Ni5Fe5)
- Durchmesser: 450mm
- Wandstärke: 25mm
- Max. Betriebstemperatur: 150°C
- Druckfestigkeit: 250 MPa
**Hersteller:**
- ABS (American Bureau of Shipping) zugelassen
- Ähnlich: MAN Energy Solutions, Wärtsilä
**Preisbereich:** €850 - €1.200 (je nach Zertifizierung)
**Lieferzeit:** 3-5 Werktage (Express: 24h gegen Aufpreis)
**Reparatur-Komplexität:** 3/5
- Erfordert Ausbau der Welle
- Spezialwerkzeug notwendig
- Wasserabdichtung erneuern
**Dringlichkeit:** SOFORT
- Fortgeschrittene Korrosion sichtbar
- Risiko für Wellenschaden bei Weiterfahrt
Die Latenz beträgt hier ca. 1,2 Sekunden – schnell genug für den Einsatz in einer Werkstatt.
Beispiel 3: Multi-Model-Fallback-System
Das Fallback-System ist das Herzstück der Zuverlässigkeit. Was passiert, wenn Kimi oder GPT-4o momentarily nicht verfügbar sind? Das System schaltet automatisch auf Backup-Modelle um:
import time
from enum import Enum
from typing import Optional, Dict, Any
class ModelPriority(Enum):
"""Prioritäten für verschiedene Aufgabentypen"""
CLASSIFICATION_PARSING = ["kimi-v3", "deepseek-v3.2", "gemini-2.5-flash"]
IMAGE_RECOGNITION = ["gpt-4o", "gpt-4.1", "gemini-2.5-flash"]
GENERAL_QUERY = ["gpt-4.1", "claude-sonnet-4.5", "deepseek-v3.2"]
class HolySheepFallbackClient:
"""
Intelligenter API-Client mit automatischem Fallback.
Funktionsweise:
1. Probiere primäres Modell (z.B. Kimi für PDF-Analyse)
2. Falls fehlerhaft → automatisch zweites Modell
3. Falls wieder fehlerhaft → drittes Modell
4. Gibt transparente Fehlermeldung, falls alles fehlschlägt
"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1" # IMMER diese URL!
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
def chat_with_fallback(
self,
prompt: str,
task_type: str = "general",
max_retries: int = 3
) -> Dict[str, Any]:
"""
Führt eine Anfrage mit automatischem Fallback aus.
Parameter:
- prompt: Die Benutzeranfrage
- task_type: "parsing", "image", "general"
- max_retries: Maximale Anzahl an Modellwechseln
"""
# Wähle Modell-Prioritätsliste basierend auf Aufgabentyp
if task_type == "parsing":
model_list = ModelPriority.CLASSIFICATION_PARSING.value
elif task_type == "image":
model_list = ModelPriority.IMAGE_RECOGNITION.value
else:
model_list = ModelPriority.GENERAL_QUERY.value
# Probiere jedes Modell der Reihe nach
for attempt, model in enumerate(model_list):
print(f"Versuche Modell {attempt + 1}/{len(model_list)}: {model}")
try:
result = self._call_model(model, prompt)
# Erfolg!
print(f"✓ Modell {model} erfolgreich")
return {
"success": True,
"model_used": model,
"response": result,
"fallback_attempts": attempt
}
except Exception as e:
error_msg = str(e)
print(f"✗ Modell {model} fehlgeschlagen: {error_msg}")
# Prüfe, ob es ein vorübergehender Fehler ist
if "rate_limit" in error_msg.lower():
# Warte kurz und versuche es erneut
wait_time = 2 ** attempt # Exponentielles Backoff
print(f" Warte {wait_time} Sekunden...")
time.sleep(wait_time)
continue
elif "unavailable" in error_msg.lower():
# Modell ist nicht verfügbar → sofort nächster Fallback
continue
else:
# Unerwarteter Fehler → abbrechen
raise
# Alle Modelle sind fehlgeschlagen
return {
"success": False,
"model_used": None,
"response": None,
"error": "Alle Modelle sind temporär nicht verfügbar. Bitte versuchen Sie es später erneut.",
"fallback_attempts": max_retries
}
def _call_model(self, model: str, prompt: str) -> str:
"""
Interner API-Aufruf für ein einzelnes Modell.
"""
payload = {
"model": model,
"messages": [
{"role": "user", "content": prompt}
],
"max_tokens": 2000,
"temperature": 0.7
}
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=self.headers,
json=payload,
timeout=30 # 30 Sekunden Timeout
)
if response.status_code == 200:
return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
elif response.status_code == 429:
raise Exception("rate_limit_exceeded")
elif response.status_code == 503:
raise Exception("model_unavailable")
else:
raise Exception(f"api_error_{response.status_code}")
============================================
BEISPIEL: AUTOMATISCHES FALLBACK TESTEN
============================================
if __name__ == "__main__":
client = HolySheepFallbackClient("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
# Test 1: Normale Anfrage mit Fallback
print("=== TEST 1: Klassifikationsgesellschaft-Abfrage ===")
result = client.chat_with_fallback(
prompt="Was sind die Wartungsvorschriften für Anoden?",
task_type="general"
)
if result["success"]:
print(f"Erfolgreich mit Modell: {result['model_used']}")
print(f"Fallback-Versuche: {result['fallback_attempts']}")
print(f"Antwort: {result['response'][:200]}...")
else:
print(f"Fehlgeschlagen: {result['error']}")
# Test 2: Mit explizitem Aufgabentyp
print("\n=== TEST 2: PDF-Parsing ===")
result2 = client.chat_with_fallback(
prompt="Extrahiere alle Sicherheitsvorschriften aus Abschnitt 5.",
task_type="parsing"
)
if result2["success"]:
print(f"✓ Parsing erfolgreich mit: {result2['model_used']}")
else:
print(f"✗ {result2['error']}")
Wie funktioniert das Fallback im Detail?
Das System folgt einer klaren Logik:
+----------------------------------------------------------+
| FALLBACK-LOGIK |
+----------------------------------------------------------+
| |
| Anfrage: "Was bedeutet Abschnitt 5.2.3 im DNV-Handbuch?" |
| | |
| v |
| +----------------------------------+ |
| | Versuch 1: Kimi (primär) | |
| | Status: ✓ Verfügbar | |
| | → ANTWORT GELIEFERT | |
| +----------------------------------+ |
| |
| --- ODER FALLS KIMI NICHT GEHT: --- |
| |
| +----------------------------------+ |
| | Versuch 1: Kimi | |
| | Status: ✗ Rate Limited | |
| | Aktion: Warte 2s, weiter | |
| +----------------------------------+ |
| | |
| v |
| +----------------------------------+ |
| | Versuch 2: DeepSeek V3.2 (Backup) | |
| | Status: ✓ Antwortet | |
| | → ANTWORT GELIEFERT | |
| +----------------------------------+ |
| |
| --- ODER FALLS AUCH DAS NICHT GEHT: --- |
| |
| +----------------------------------+ |
| | Versuch 3: Gemini 2.5 Flash | |
| | Status: ✓ Funktioniert | |
| | → ANTWORT GELIEFERT | |
| +----------------------------------+ |
| |
| --- FALLS ALLES SCHEITERT: --- |
| |
| +----------------------------------+ |
| | FEHLER: Alle Modelle nicht | |
| | verfügbar. Bitte später | |
| | erneut versuchen. | |
| +----------------------------------+ |
| |
+----------------------------------------------------------+
Häufige Fehler und Lösungen
Aus meiner Praxiserfahrung mit dem HolySheep Ship Maintenance Agent habe ich die häufigsten Stolpersteine identifiziert und wie Sie diese umgehen:
Fehler 1: "Invalid API Key" oder "Authentication Failed"
Symptom: Sie erhalten die Fehlermeldung 401 Unauthorized oder "Invalid API key provided".
Ursache:
- Falscher API-Schlüssel (z.B. Leerzeichen am Anfang/Ende)
- Schlüssel wurde widerrufen
- Verwendung eines OpenAI- oder Anthropic-Schlüssels bei HolySheep
Lösung:
# ============================================
LÖSUNG: API-Schlüssel korrekt setzen
============================================
FALSCH ❌
API_KEY = " sk-xxxxxxxxxxxx " # Leerzeichen!
API_KEY = "your-openai-key" # Falscher Anbieter!
RICHTIG ✓
API_KEY = "hs_live_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" # Aus HolySheep Dashboard
oder für Tests:
API_KEY = "hs_test_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" # Test-Schlüssel
WICHTIG: Schlüssel aus Umgebungsvariable laden
import os
API_KEY = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY")
Falls nicht gesetzt,Fehlermeldung ausgeben
if not API_KEY:
raise ValueError("""
⚠️ HOLYSHEEP_API_KEY nicht gefunden!
Lösung:
1. Gehen Sie zu https://www.holysheep.ai/dashboard
2. Kopieren Sie Ihren API-Schlüssel
3. Setzen Sie die Umgebungsvariable:
export HOLYSHEEP_API_KEY='ihr-schluessel'
Oder fügen Sie direkt ein (nicht für Produktion!):
API_KEY = 'hs_live_ihr-schluessel-hier'
""")
Header korrekt formatieren
HEADERS = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY.strip()}", # .strip() entfernt Leerzeichen
"Content-Type": "application/json"
}
Testen Sie die Verbindung
def test_connection():
response = requests.get(
"https://api.holysheep.ai/v1/models",
headers=HEADERS
)
if response.status_code == 200:
print("✓ API-Verbindung erfolgreich!")
return True
else:
print(f"✗ Verbindungsfehler: {response.status_code}")
print(response.text)
return False
test_connection()
Fehler 2: "File too large" bei PDF-Uploads
Symptom: Beim Hochladen von Klassifikationsgesellschaft-Handbüchern erhalten Sie 413 Payload Too Large.
Ursache: Die meisten Klassifikationsgesellschaft-Handbücher haben 200-500+ Seiten. HolySheep hat ein Limit von 50MB pro Upload.
Lösung:
import os
============================================
LÖSUNG: Große PDFs aufteilen
============================================
def split_large_pdf(input_path, max_pages_per_chunk=50, output_dir="chunks"):
"""
Teilt große PDFs in kleinere Teile für den Upload.
Benötigt: pip install PyPDF2
"""
from PyPDF2 import PdfReader, PdfWriter
# Ausgabeordner erstellen
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
reader = PdfReader(input_path)
total_pages = len(reader.pages)
print(f"Gesamtseiten: {total_pages}")
chunks = []
for i in range(0, total_pages, max_pages_per_chunk):
chunk_num = i // max_pages_per_chunk + 1
start_page = i
end_page = min(i + max_pages_per_chunk, total_pages)
writer = PdfWriter()
for page_num in range(start_page, end_page):
writer.add_page(reader.pages[page_num])
output_path = os.path.join(
output_dir,
f"chunk_{chunk_num:03d}_p{start_page+1}-{end_page}.pdf"
)
with open(output_path, "wb") as f:
writer.write(f)
chunks.append({
"path": output_path,
"chunk_number": chunk_num,
"pages": f"{start_page+1}-{end_page}"
})
print(f" Chunk {chunk_num}: Seiten {start_page+1}-{end_page}")
return chunks
def upload_in_chunks(file_path, api_key):
"""
Lädt eine große PDF seitenweise hoch.
"""
import requests
chunks = split_large_pdf(file_path)
all_results = []
for chunk in chunks:
print(f"\nLade Chunk {chunk['chunk_number']}: {chunk['path']}")
with open(chunk["path"], "rb") as f:
files = {"file": f}
response = requests.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/files/upload",
headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
files=files
)
if response.status_code == 200:
file_id = response.json()["id"]
all_results.append({
"chunk": chunk["chunk_number"],
"file_id": file_id,
"pages": chunk["pages"]
})
print(f" ✓ Chunk {chunk['chunk_number']} hochgeladen: {file_id}")
else:
print(f" ✗ Fehler bei Chunk {chunk['chunk_number']}: {response.text}")
return all_results
============================================
ANWENDUNG
============================================
if __name__ == "__main__":
large_pdf = "./DNV_Handbook_Complete.pdf"
if os.path.getsize(large_pdf) > 50 * 1024 * 1024: # > 50MB
print("PDF ist größer als 50MB. Teile in Chunks auf...")
chunks = upload_in_chunks(
large_pdf,
"YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
)
print(f"\n✓ Alle {len(chunks)} Chunks hochgeladen!")
else:
print("PDF ist klein genug für direkten Upload.")
Fehler 3: "Rate Limit Exceeded" bei hohem Durchsatz
Symptom: Bei der Verarbeitung vieler Anfragen erhalten Sie 429 Too Many Requests.
Ursache: HolySheep hat Rate-Limits zum Schutz der Infrastruktur. Bei Batch-Verarbeitung werden diese leicht erreicht.
Lösung:
import time
import requests
from threading import Semaphore
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
============================================
LÖSUNG: Rate-Limit-geschützter Batch-Client
============================================
class RateLimitedBatchClient:
"""
Client für Batch-Verarbeitung mit automatischer
Rate-Limit-Behandlung und exponentiellem Backoff.
"""
def __init__(self, api_key, max_concurrent=3, requests_per_minute=60):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type":