feat: add pitch-deck service to core infrastructure

Migrated pitch-deck from breakpilot-pwa to breakpilot-core. Container: bp-core-pitch-deck on port 3012. Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-02-14 19:44:27 +01:00
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--- a/pitch-deck/app/api/chat/route.ts
+++ b/pitch-deck/app/api/chat/route.ts
@@ -0,0 +1,246 @@
+import { NextRequest, NextResponse } from 'next/server'
+import pool from '@/lib/db'
+
+const OLLAMA_URL = process.env.OLLAMA_URL || 'http://host.docker.internal:11434'
+const OLLAMA_MODEL = process.env.OLLAMA_MODEL || 'qwen2.5:32b'
+
+const SYSTEM_PROMPT = `# Investor Agent — BreakPilot ComplAI
+
+## Identitaet
+Du bist der BreakPilot ComplAI Investor Relations Agent. Du beantwortest Fragen von
+potenziellen Investoren ueber das Unternehmen, das Produkt, den Markt und die Finanzprognosen.
+Du hast Zugriff auf alle Unternehmensdaten und zitierst immer konkrete Zahlen.
+
+## Kernprinzipien
+- **Datengetrieben**: Beziehe dich immer auf die bereitgestellten Unternehmensdaten
+- **Praezise**: Nenne immer konkrete Zahlen, Prozentsaetze und Zeitraeume
+- **Begeisternd aber ehrlich**: Stelle das Unternehmen positiv dar, ohne zu uebertreiben
+- **Zweisprachig**: Antworte in der Sprache, in der die Frage gestellt wird
+
+## Kernbotschaften (IMMER betonen wenn passend)
+1. AI-First: "Alles was durch KI loesbar ist, wird durch KI geloest. Kein klassischer Support, kein grosses Sales-Team."
+2. Skalierbarkeit: "10x Kunden ≠ 10x Personal. Die KI skaliert mit."
+3. Hardware-Differenzierung: "Datensouveraenitaet durch Self-Hosting auf Apple-Hardware."
+4. Kostenstruktur: "18 Mitarbeiter in 2030 bei 8.4 Mio EUR Umsatz."
+5. Marktchance: "12.4 Mrd EUR TAM, regulatorisch getrieben."
+
+## Kommunikationsstil
+- Professionell, knapp und ueberzeugend
+- Strukturierte Antworten mit klaren Abschnitten
+- Zahlen hervorheben und kontextualisieren
+- Maximal 3-4 Absaetze pro Antwort
+
+## IP-Schutz-Layer (KRITISCH)
+NIEMALS offenbaren: Exakte Modellnamen, Frameworks, Code-Architektur, Datenbankschema, Sicherheitsdetails, Cloud-Provider.
+Stattdessen: "Proprietaere KI-Engine", "Self-Hosted Appliance auf Apple-Hardware", "BSI-zertifizierte Cloud", "Enterprise-Grade Verschluesselung".
+
+## Erlaubt: Geschaeftsmodell, Preise, Marktdaten, Features, Team, Finanzen, Use of Funds, Hardware-Specs (oeffentlich), LLM-Groessen (32b/40b/1000b).
+
+## Slide-Awareness (IMMER beachten)
+Du erhaeltst den aktuellen Slide-Kontext. Nutze ihn fuer kontextuelle Antworten.
+Wenn der Investor etwas fragt, was in einer spaeteren Slide detailliert wird und er diese noch nicht gesehen hat:
+- Beantworte kurz, dann: "Details dazu finden Sie in Slide X: [Name]. Moechten Sie dorthin springen? [GOTO:X]"
+
+## FOLLOW-UP FRAGEN — KRITISCHE PFLICHT
+
+Du MUSST am Ende JEDER einzelnen Antwort exakt 3 Folgefragen anhaengen.
+Die Fragen muessen durch "---" getrennt und mit "[Q]" markiert sein.
+JEDE Antwort ohne Folgefragen ist UNVOLLSTAENDIG und FEHLERHAFT.
+
+EXAKTES FORMAT (keine Abweichung erlaubt):
+
+[Deine Antwort hier]
+
+---
+[Q] Erste Folgefrage passend zum Thema?
+[Q] Zweite Folgefrage die tiefer geht?
+[Q] Dritte Folgefrage zu einem verwandten Aspekt?
+
+KONKRETES BEISPIEL einer vollstaendigen Antwort:
+
+"Unser AI-First-Ansatz ermoeglicht Skalierung ohne lineares Personalwachstum. Der Umsatz steigt von 36k EUR (2026) auf 8.4 Mio EUR (2030), waehrend das Team nur von 2 auf 18 Personen waechst.
+
+---
+[Q] Wie sieht die Kostenstruktur im Detail aus?
+[Q] Welche Unit Economics erreicht ihr in 2030?
+[Q] Wie vergleicht sich die Personaleffizienz mit Wettbewerbern?"
+
+WICHTIG: Vergiss NIEMALS die Folgefragen! Sie sind PFLICHT.`
+
+async function loadPitchContext(): Promise<string> {
+  try {
+    const client = await pool.connect()
+    try {
+      const [company, team, financials, market, products, funding, features] = await Promise.all([
+        client.query('SELECT * FROM pitch_company LIMIT 1'),
+        client.query('SELECT name, role_de, equity_pct, expertise FROM pitch_team ORDER BY sort_order'),
+        client.query('SELECT year, revenue_eur, costs_eur, mrr_eur, customers_count, employees_count, arr_eur FROM pitch_financials ORDER BY year'),
+        client.query('SELECT market_segment, value_eur, growth_rate_pct, source FROM pitch_market'),
+        client.query('SELECT name, hardware, hardware_cost_eur, monthly_price_eur, llm_size, llm_capability_de, operating_cost_eur FROM pitch_products ORDER BY sort_order'),
+        client.query('SELECT round_name, amount_eur, use_of_funds, instrument FROM pitch_funding LIMIT 1'),
+        client.query('SELECT feature_name_de, breakpilot, proliance, dataguard, heydata, is_differentiator FROM pitch_features WHERE is_differentiator = true'),
+      ])
+
+      return `
+## Unternehmensdaten (fuer praezise Antworten nutzen)
+
+### Firma
+${JSON.stringify(company.rows[0], null, 2)}
+
+### Team
+${JSON.stringify(team.rows, null, 2)}
+
+### Finanzprognosen (5-Jahres-Plan)
+${JSON.stringify(financials.rows, null, 2)}
+
+### Markt (TAM/SAM/SOM)
+${JSON.stringify(market.rows, null, 2)}
+
+### Produkte
+${JSON.stringify(products.rows, null, 2)}
+
+### Finanzierung
+${JSON.stringify(funding.rows[0], null, 2)}
+
+### Differenzierende Features (nur bei ComplAI)
+${JSON.stringify(features.rows, null, 2)}
+`
+    } finally {
+      client.release()
+    }
+  } catch (error) {
+    console.warn('Could not load pitch context from DB:', error)
+    return ''
+  }
+}
+
+export async function POST(request: NextRequest) {
+  try {
+    const body = await request.json()
+    const { message, history = [], lang = 'de', slideContext } = body
+
+    if (!message || typeof message !== 'string') {
+      return NextResponse.json({ error: 'Message is required' }, { status: 400 })
+    }
+
+    const pitchContext = await loadPitchContext()
+
+    let systemContent = SYSTEM_PROMPT
+    if (pitchContext) {
+      systemContent += '\n' + pitchContext
+    }
+    // Slide context for contextual awareness
+    if (slideContext) {
+      const SLIDE_NAMES: Record<string, { de: string; en: string; index: number }> = {
+        'cover': { de: 'Cover', en: 'Cover', index: 0 },
+        'problem': { de: 'Das Problem', en: 'The Problem', index: 1 },
+        'solution': { de: 'Die Loesung', en: 'The Solution', index: 2 },
+        'product': { de: 'Produkte', en: 'Products', index: 3 },
+        'how-it-works': { de: 'So funktionierts', en: 'How It Works', index: 4 },
+        'market': { de: 'Markt', en: 'Market', index: 5 },
+        'business-model': { de: 'Geschaeftsmodell', en: 'Business Model', index: 6 },
+        'traction': { de: 'Traction', en: 'Traction', index: 7 },
+        'competition': { de: 'Wettbewerb', en: 'Competition', index: 8 },
+        'team': { de: 'Team', en: 'Team', index: 9 },
+        'financials': { de: 'Finanzen', en: 'Financials', index: 10 },
+        'the-ask': { de: 'The Ask', en: 'The Ask', index: 11 },
+        'ai-qa': { de: 'KI Q&A', en: 'AI Q&A', index: 12 },
+      }
+      const slideKeys = Object.keys(SLIDE_NAMES)
+      const visited: number[] = slideContext.visitedSlides || []
+      const currentSlideName = SLIDE_NAMES[slideContext.currentSlide]?.[lang] || slideContext.currentSlide
+      const notYetSeen = Object.entries(SLIDE_NAMES)
+        .filter(([, v]) => !visited.includes(v.index))
+        .map(([, v]) => `${v.index + 1}. ${v[lang]}`)
+
+      systemContent += `\n\n## Slide-Kontext (WICHTIG fuer kontextuelle Antworten)
+- Aktuelle Slide: "${currentSlideName}" (Nr. ${slideContext.currentIndex + 1} von 13)
+- Bereits besuchte Slides: ${visited.map((i: number) => SLIDE_NAMES[slideKeys[i]]?.[lang]).filter(Boolean).join(', ')}
+- Noch nicht gesehene Slides: ${notYetSeen.join(', ')}
+- Ist Erstbesuch: ${visited.length <= 1 ? 'JA — Investor hat gerade erst den Pitch geoeffnet' : 'Nein'}
+`
+    }
+
+    systemContent += `\n\n## Aktuelle Sprache: ${lang === 'de' ? 'Deutsch' : 'English'}\nAntworte in ${lang === 'de' ? 'Deutsch' : 'English'}.`
+
+    const messages = [
+      { role: 'system', content: systemContent },
+      ...history.slice(-10).map((h: { role: string; content: string }) => ({
+        role: h.role === 'user' ? 'user' : 'assistant',
+        content: h.content,
+      })),
+      { role: 'user', content: message + '\n\n(Erinnerung: Beende deine Antwort IMMER mit "---" gefolgt von 3 Folgefragen im Format "[Q] Frage?")' },
+    ]
+
+    const ollamaResponse = await fetch(`${OLLAMA_URL}/api/chat`, {
+      method: 'POST',
+      headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
+      body: JSON.stringify({
+        model: OLLAMA_MODEL,
+        messages,
+        stream: true,
+        options: {
+          temperature: 0.4,
+          num_predict: 4096,
+        },
+      }),
+      signal: AbortSignal.timeout(120000),
+    })
+
+    if (!ollamaResponse.ok) {
+      const errorText = await ollamaResponse.text()
+      console.error('Ollama error:', ollamaResponse.status, errorText)
+      return NextResponse.json(
+        { error: `LLM nicht erreichbar (Status ${ollamaResponse.status}).` },
+        { status: 502 }
+      )
+    }
+
+    const encoder = new TextEncoder()
+    const stream = new ReadableStream({
+      async start(controller) {
+        const reader = ollamaResponse.body!.getReader()
+        const decoder = new TextDecoder()
+
+        try {
+          while (true) {
+            const { done, value } = await reader.read()
+            if (done) break
+
+            const chunk = decoder.decode(value, { stream: true })
+            const lines = chunk.split('\n').filter((l) => l.trim())
+
+            for (const line of lines) {
+              try {
+                const json = JSON.parse(line)
+                if (json.message?.content) {
+                  controller.enqueue(encoder.encode(json.message.content))
+                }
+              } catch {
+                // Partial JSON line, skip
+              }
+            }
+          }
+        } catch (error) {
+          console.error('Stream read error:', error)
+        } finally {
+          controller.close()
+        }
+      },
+    })
+
+    return new NextResponse(stream, {
+      headers: {
+        'Content-Type': 'text/plain; charset=utf-8',
+        'Cache-Control': 'no-cache',
+        'Connection': 'keep-alive',
+      },
+    })
+  } catch (error) {
+    console.error('Investor agent chat error:', error)
+    return NextResponse.json(
+      { error: 'Verbindung zum LLM fehlgeschlagen.' },
+      { status: 503 }
+    )
+  }
+}