LOCAL AI SEO-AGENT SCAFFOLD

import ollama
import json
import csv
import os

# Konfiguration
OLLAMA_ENDPOINT = "http://localhost:11434"
MODEL_NAME = "qwen2.5-coder:7b"
SYSTEM_PROMPT = """Du bist ein erfahrener SEO-Experte. Generiere für den übergebenen URL-Pfad und Inhalt eine ansprechende, klickstarke Meta-Description. Die Länge MUSS zwischen 130 und 150 Zeichen liegen. Antworte AUSSCHLIESSLICH mit der fertigen Description und keinem weiteren Text drumherum."""

# Client initialisieren (nutzt standardmäßig localhost)
client = ollama.Client(host=OLLAMA_ENDPOINT)

def process_seo_task(input_text: str) -> str:
    try:
        response = client.generate(
            model=MODEL_NAME,
            system=SYSTEM_PROMPT,
            prompt=input_text,
            options={
                "temperature": 0.3, # Niedrige Temp für konsistente Ausgaben
                "num_predict": 150  # Limit der Antwortlänge
            }
        )
        return response['response'].strip()
    except Exception as e:
        print(f"Fehler bei API-Aufruf: {e}")
        return ""

def run_batch_processing(csv_file_path: str):
    if not os.path.exists(csv_file_path):
        print(f"Datei {csv_file_path} nicht gefunden. Erstelle eine Beispiel-CSV...")
        with open(csv_file_path, "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
            writer = csv.writer(f)
            writer.writerow(["InputData"])
            writer.writerow(["/blog/contao-5-routing - Wie man Routing in Contao 5 einrichtet"])
            writer.writerow(["/services/webdesign - Modernes und klickstarkes Webdesign aus Rügen"])
            
    print(f"Starte Batch-Verarbeitung von: {csv_file_path}")
    results = []
    
    with open(csv_file_path, mode="r", encoding="utf-8") as infile:
        reader = csv.DictReader(infile)
        for idx, row in enumerate(reader):
            input_val = row.get("InputData", "")
            if not input_val:
                continue
            
            print(f"[{idx+1}] Verarbeite: {input_val[:40]}...")
            output_val = process_seo_task(input_val)
            print(f" -> Ergebnis: {output_val}")
            
            row["SEO_Output"] = output_val
            results.append(row)
            
    # Ergebnisse in neue Datei schreiben
    output_file = csv_file_path.replace(".csv", "_optimized.csv")
    if results:
        with open(output_file, mode="w", newline="", encoding="utf-8") as outfile:
            writer = csv.DictWriter(outfile, fieldnames=results[0].keys())
            writer.writeheader()
            writer.writerows(results)
        print(f"Batch abgeschlossen. Ergebnisse gespeichert in: {output_file}")

if __name__ == "__main__":
    # Starte Testlauf
    run_batch_processing("seo_inputs.csv")