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Torsten Schulz (local) 71d5922409

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Details

feat(bisaya-course): refine phase 4 didactics and enhance course content generation

- Corrected grammatical errors and improved the phrasing in the BISAYA_PHASE4_DIDACTICS, ensuring clarity and accuracy in the learning materials.
- Updated the course content generation script to include lessons from phase 5, enhancing the overall structure and flow of the course.
- Introduced a new vocabulary course content synchronization process, improving the integration of vocabulary resources across different modules.
- Enhanced the VocabService to dynamically adjust temperature settings based on the mode, optimizing response generation for different contexts.
- Added new localized titles and vocabulary entries in multiple languages, enriching the learning experience for users.

2026-04-17 16:00:41 +02:00

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Ollama fuer den Sprachassistenten einrichten (kostenlos lokal)

Diese Anleitung zeigt, wie du den Sprachassistenten ohne API-Kosten mit Ollama nutzt.

Ziel

Lokales KI-Modell auf dem eigenen Rechner
Keine laufenden API-Kosten
1-Klick-Preset in den Einstellungen der App

1) Ollama installieren

Linux

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Danach pruefen:

ollama --version

2) Modell laden

Empfohlen fuer freien Schreib- und Korrekturmodus (CPU-freundlich):

ollama pull qwen2.5:3b-instruct

Optional groessere Alternative (bessere Qualitaet, aber langsamer auf CPU):

ollama pull qwen2.5:7b-instruct

3) Ollama-Server starten

ollama serve

Der Server laeuft dann standardmaessig auf:

http://127.0.0.1:11434

4) In der App aktivieren (1-Klick)

Zu Einstellungen -> Sprachassistent & KI gehen.
Auf Kostenlos lokal (Ollama) klicken.
Auf Speichern klicken.

Der Preset setzt:

Base URL: http://127.0.0.1:11434/v1
Modell: qwen2.5:3b-instruct
API-Key: nicht erforderlich

5) Funktionstest

In einer Vokabellektion im Assistenten-Bereich eine kurze Nachricht senden, z. B.:

"Korrigiere: Ich habe morgen ein Termin."

Wenn die Antwort kommt, ist alles korrekt verbunden.

Troubleshooting

Keine Verbindung zum Sprachassistenten

Pruefen, ob ollama serve laeuft.
Pruefen, ob Base URL exakt http://127.0.0.1:11434/v1 ist.
Falls Docker/Remote-Setup: Netzwerkzugriff auf Port 11434 sicherstellen.

Modell nicht gefunden

Modell erneut laden:

ollama pull qwen2.5:3b-instruct

Antwort langsam (haeufig bei CPU-only Servern)

qwen2.5:3b-instruct als Standard nutzen
Andere GPU/CPU-Auslastung reduzieren

Hinweise fuer A2-Ziel

Ollama reicht gut fuer:

freie Schreibuebungen
kurze situative Dialoge
gezielte Fehlerkorrektur

Empfehlung:

taeglich 10-20 Minuten "frei schreiben + korrigieren lassen"
pro Woche 2-3 laengere Aufgaben (80-120 Woerter)
Korrekturen aktiv in eigene neue Saetze uebertragen

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