Update

.gitignore

@@ -0,0 +1,8 @@
+.env
+*.log
+__pycache__
+*.pyc
+cloudflared-config.yml
+credentials.json
+npm-data/
+open-webui-data/

QUICKSTART.md

@@ -0,0 +1,122 @@
+# TobiichiGPT - 快速設定指南
+
+## 📦 一鍵啟動
+
+```powershell
+# 進入 docker-stack 目錄
+cd docker-stack
+
+# 啟動所有服務
+docker-compose up -d
+```
+
+## 🌐 服務清單
+
+| 服務 | 網址 | 用途 |
+|------|------|------|
+| Open WebUI | http://localhost:3000 | 用戶對話介面 |
+| 管理員後台 | http://localhost:8000/admin | 真人回覆訊息 |
+| NPM 管理面板 | http://localhost:82 | 反向代理設定 |
+| Cloudflare Tunnel | 自動連線 | 公開訪問（需設定） |
+
+## ⚙️ Open WebUI 設定步驟
+
+1. 開啟 http://localhost:3000
+2. 進入 **Settings** → **Connections**
+3. 點擊 **+ Add OpenAI Connection**
+4. 填入：
+   - **API Base URL**: `http://human-reply-server:8000/v1`
+   - **API Key**: `sk-human` (隨便填)
+5. 模型列表會出現 **human-admin**
+
+## 💬 使用流程
+
+### 用戶端
+1. 在 Open WebUI 選擇 `human-admin` 模型
+2. 輸入訊息後送出
+3. 等待管理員回覆（畫面會轉圈）
+
+### 管理員端
+1. 訪問 http://localhost:8000/admin
+2. 看到新訊息通知
+3. 在文字框輸入回覆
+4. 點擊「送出回覆」
+
+## 🔒 設定 HTTPS
+
+### 方法 1: 使用 NPM（本機 NPM）
+
+1. 訪問 http://localhost:82
+2. 登入（預設帳密：admin@example.com / changeme）
+3. 首次登入會要求更改密碼
+4. 新增 Proxy Host：
+   - **Domain Names**: 你的網域 (例如: chat.example.com)
+   - **Forward Hostname**: `open-webui`
+   - **Forward Port**: `8080`
+   - 勾選 **SSL** → 申請 Let's Encrypt 憑證
+
+### 方法 2: 使用 Cloudflare Tunnel（推薦）
+
+1. 前往 https://one.dash.cloudflare.com/
+2. 建立 Tunnel 並複製 Token
+3. 編輯 `docker-stack/.env`，填入 Token
+4. 在 Cloudflare 設定 Public Hostname：
+   - `chat.yourdomain.com` → `open-webui:8080`
+   - `admin.yourdomain.com` → `human-reply-server:8000`
+5. 自動獲得 HTTPS + DDoS 保護
+
+## 🛠️ 常用指令
+
+```powershell
+# 查看服務狀態
+docker-compose ps
+
+# 查看日誌
+docker-compose logs -f
+
+# 重啟服務
+docker-compose restart
+
+# 停止服務
+docker-compose down
+
+# 完全移除（包含資料）
+docker-compose down -v
+```
+
+## 🐛 疑難排解
+
+### Open WebUI 連不到人工回覆伺服器
+- 確認 API URL 使用 `http://human-reply-server:8000/v1`（容器名稱）
+- 不要使用 `localhost:8000`
+
+### 管理員後台打不開
+- 確認容器是否正常運行：`docker ps`
+- 查看錯誤日誌：`docker logs tobiichi-gpt`
+
+### NPM 無法訪問
+- 確認 port 81 沒有被佔用
+- Windows 防火牆可能需要開放 port
+
+## 📝 Port 對應
+
+### 本機訪問
+
+| 容器內 Port | 本機 Port | 服務 |
+|------------|----------|------|
+| 8080 | 3000 | Open WebUI |
+| 8000 | 8000 | 人工回覆 API |
+| 80 | 8080 | 本專案 NPM HTTP |
+| 443 | 8443 | 本專案 NPM HTTPS |
+| 81 | 82 | 本專案 NPM 管理 |
+
+### 與現有 NPM 共存
+
+| 服務 | Port | 說明 |
+|------|------|------|
+| 現有 NPM | 80/443/81 | 原有的 NPM 實例 |
+| 本專案 NPM | 8080/8443/82 | TobiichiGPT 專用 NPM |
+
+### 透過 Cloudflare Tunnel
+
+無需開放 Port，直接使用網域訪問（需設定 `.env` 檔案）

README.md

@@ -1,2 +1,251 @@
-# tobiichiGPT
+# TobiichiGPT - 人工回覆系統
 
+將 AI 對話系統改造成由真人管理員回覆的極簡方案。
+
+## 🎯 特色
+
+- ✅ **零修改** - 不需要修改 Open WebUI 程式碼
+- ✅ **極簡化** - 單一 Python 檔案即可運行
+- ✅ **即插即用** - 偽裝成 OpenAI API，直接在 Open WebUI 設定中使用
+- ✅ **視覺化後台** - 美觀的網頁介面供管理員回覆
+
+## 🚀 快速開始
+
+### 方法 1: Docker (推薦)
+
+```powershell
+# 進入 docker-stack 目錄
+cd docker-stack
+
+# 設定環境變數（首次使用）
+Copy-Item .env.example .env
+notepad .env  # 填入 Cloudflare Tunnel Token（若要使用）
+
+# 使用 Docker Compose 啟動
+docker-compose up -d
+
+# 查看日誌
+docker-compose logs -f
+
+# 停止服務
+docker-compose down
+```
+
+### 方法 2: 直接執行
+
+```powershell
+# 1. 進入 docker 目錄
+cd docker
+
+# 2. 安裝依賴
+pip install -r requirements.txt
+
+# 3. 啟動伺服器
+python human_reply_server.py
+```
+
+啟動後會看到：
+```
+🚀 人工回覆伺服器啟動中...
+📌 管理員後台: http://localhost:8000/admin
+📌 API 端點: http://localhost:8000/v1
+```
+
+## 🌐 服務訪問
+
+啟動後可訪問以下服務：
+
+| 服務 | 網址 | 說明 |
+|------|------|------|
+| **Open WebUI** | http://localhost:3000 | 用戶對話介面 |
+| **管理員後台** | http://localhost:8000/admin | 真人回覆訊息 |
+| **NPM 管理面板** | http://localhost:82 | Nginx Proxy Manager |
+| **Cloudflare Tunnel** | 自動連線 | 無需手動訪問 |
+
+預設帳號密碼（NPM）：
+- Email: `admin@example.com`
+- Password: `changeme`
+
+### 在 Open WebUI 中設定
+
+1. 開啟 http://localhost:3000
+2. 進入 **Settings** → **Connections**
+3. 點擊 **+ Add OpenAI Connection**
+4. 填入設定：
+   - **API Base URL**: `http://human-reply-server:8000/v1`
+   - **API Key**: 隨便填 (例如: `sk-human`)
+5. 儲存後，模型列表會出現 **human-admin**
+
+### 開始使用
+
+1. **用戶端**: 在 Open WebUI (http://localhost:3000) 選擇 `human-admin` 模型，發送訊息
+2. **管理員**: 訪問 http://localhost:8000/admin，查看並回覆訊息
+3. **自動刷新**: 後台每 5 秒自動刷新，顯示新訊息
+
+## 📋 運作流程
+
+```
+用戶發送訊息
+    ↓
+Open WebUI 調用 API (轉圈圈等待)
+    ↓
+訊息進入待處理隊列
+    ↓
+管理員在後台看到訊息
+    ↓
+管理員輸入並送出回覆
+    ↓
+API 回傳給 Open WebUI
+    ↓
+用戶收到回覆
+```
+
+## 🔧 技術架構
+
+- **FastAPI**: 輕量級 Python Web 框架
+- **AsyncIO**: 異步等待管理員回覆
+- **偽裝 OpenAI API**: 
+  - `/v1/models` - 模型列表
+  - `/v1/chat/completions` - 聊天完成端點
+
+## 🐳 Docker 部署
+
+### 檔案結構
+```
+tobiichiGPT/
+├── docker/                   # Docker 相關檔案
+│   ├── human_reply_server.py # 主程式
+│   ├── requirements.txt      # Python 依賴
+│   ├── Dockerfile            # Docker 映像檔
+│   └── .dockerignore         # Docker 忽略檔案
+├── docker-stack/             # Docker Compose 配置
+│   ├── docker-compose.yml    # 服務編排檔案
+│   └── .env.example          # 環境變數範例
+├── README.md                 # 專案說明
+├── QUICKSTART.md             # 快速開始指南
+└── LICENSE                   # 授權檔案
+```
+
+### Docker 指令
+
+```powershell
+# 建立映像檔
+cd docker
+docker build -t tobiichi-gpt .
+
+# 直接執行容器
+docker run -d -p 8000:8000 --name tobiichi-gpt tobiichi-gpt
+
+# 使用 Docker Compose（推薦）
+cd .\docker-stack
+docker-compose up -d
+
+# 查看容器狀態
+docker ps
+
+# 查看日誌
+docker logs -f tobiichi-gpt
+
+# 停止並移除
+docker-compose down
+```
+
+### 與 Open WebUI 整合
+
+如果 Open WebUI 也在 Docker 中運行，將兩者加入同一網路：
+
+```yaml
+# 在 docker-compose.yml 中加入 Open WebUI
+version: '3.8'
+
+services:
+  human-reply-server:
+    build: .
+    container_name: tobiichi-gpt
+    ports:
+      - "8000:8000"
+    networks:
+      - tobiichi-network
+
+  open-webui:
+    image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main
+    container_name: open-webui
+    ports:
+      - "3000:8080"
+    volumes:
+      - open-webui:/app/backend/data
+    networks:
+      - tobiichi-network
+
+networks:
+  tobiichi-network:
+    driver: bridge
+
+volumes:
+  open-webui:
+```
+
+然後在 Open WebUI 中使用：
+- **API Base URL**: `http://human-reply-server:8000/v1`
+
+## 📝 進階設定
+
+### 修改等待超時時間
+
+編輯 `docker/human_reply_server.py` 第 79 行：
+
+```python
+timeout = 600  # 預設 10 分鐘，可改為其他秒數
+```
+
+### 修改伺服器埠號
+
+**方法 1: 修改 docker-compose.yml**
+```yaml
+# 編輯 docker-stack/docker-compose.yml
+ports:
+  - "9000:8000"  # 本機 9000 對應容器 8000
+```
+
+**方法 2: 修改程式碼**
+```python
+# 編輯 docker/human_reply_server.py
+uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)  # 改為其他埠號
+```
+
+### 設定 Cloudflare Tunnel
+
+詳細設定步驟請參考專案根目錄的說明文件，或參考 `docker-stack/.env.example`：
+
+```powershell
+cd docker-stack
+Copy-Item .env.example .env
+notepad .env  # 填入您的 CLOUDFLARE_TUNNEL_TOKEN
+```
+
+### 支援多管理員
+
+目前版本採「先搶先贏」機制，任何管理員都可以回覆任何訊息。若需要分配機制，可以加入：
+- 管理員登入系統
+- 訊息認領機制
+- 管理員負載平衡
+
+## ⚠️ 注意事項
+
+- 此為**最簡化版本**，適合小規模使用
+- 訊息儲存在記憶體中，重啟會遺失
+- 沒有身份驗證，建議僅在內網使用
+- 若需生產環境，建議加入：
+  - 資料庫持久化
+  - 身份驗證
+  - WebSocket 即時推送
+  - 訊息隊列系統
+
+## 🎨 管理員後台截圖
+
+後台提供：
+- 待處理訊息列表
+- 用戶訊息顯示
+- 回覆文字框
+- 一鍵送出功能
+- 自動刷新

docker-stack/.env.example

@@ -0,0 +1,4 @@
+# Cloudflare Tunnel Token
+# 請到 Cloudflare Zero Trust Dashboard 建立 Tunnel 並取得 Token
+# https://one.dash.cloudflare.com/
+CLOUDFLARE_TUNNEL_TOKEN=your-tunnel-token-here

docker-stack/docker-compose.yml

@@ -0,0 +1,69 @@
+version: '3.8'
+
+services:
+  # 人工回覆伺服器
+  human-reply-server:
+    build: .
+    container_name: tobiichi-gpt
+    ports:
+      - "8000:8000"
+    restart: unless-stopped
+    environment:
+      - TZ=Asia/Taipei
+    networks:
+      - tobiichi-network
+
+  # Open WebUI
+  open-webui:
+    image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main
+    container_name: open-webui
+    ports:
+      - "3000:8080"
+    volumes:
+      - open-webui-data:/app/backend/data
+    environment:
+      - WEBUI_AUTH=False  # 關閉登入驗證（可選）
+      - TZ=Asia/Taipei
+    restart: unless-stopped
+    networks:
+      - tobiichi-network
+
+  # Nginx Proxy Manager
+  nginx-proxy-manager:
+    image: jc21/nginx-proxy-manager:latest
+    container_name: nginx-proxy-manager
+    ports:
+      - "8080:80"      # HTTP (避免與現有 NPM 衝突)
+      - "8443:443"     # HTTPS (避免與現有 NPM 衝突)
+      - "82:81"        # NPM 管理介面 (避免與現有 NPM 衝突)
+    volumes:
+      - npm-data:/data
+      - npm-letsencrypt:/etc/letsencrypt
+    environment:
+      - TZ=Asia/Taipei
+    restart: unless-stopped
+    networks:
+      - tobiichi-network
+
+  # Cloudflare Tunnel
+  cloudflared:
+    image: cloudflare/cloudflared:latest
+    container_name: cloudflared-tunnel
+    command: tunnel run
+    environment:
+      - TUNNEL_TOKEN=${CLOUDFLARE_TUNNEL_TOKEN}
+    restart: unless-stopped
+    networks:
+      - tobiichi-network
+    depends_on:
+      - open-webui
+      - human-reply-server
+
+networks:
+  tobiichi-network:
+    driver: bridge
+
+volumes:
+  open-webui-data:
+  npm-data:
+  npm-letsencrypt:

docker/.dockerignore

@@ -0,0 +1,17 @@
+__pycache__
+*.pyc
+*.pyo
+*.pyd
+.Python
+*.so
+*.egg
+*.egg-info
+dist
+build
+.git
+.gitignore
+*.md
+LICENSE
+.vscode
+.idea
+*.log

docker/Dockerfile

@@ -0,0 +1,18 @@
+FROM python:3.11-slim
+
+WORKDIR /app
+
+# 複製依賴檔案
+COPY requirements.txt .
+
+# 安裝依賴
+RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
+
+# 複製程式檔案
+COPY human_reply_server.py .
+
+# 暴露端口
+EXPOSE 8000
+
+# 啟動伺服器
+CMD ["python", "human_reply_server.py"]

docker/human_reply_server.py

@@ -0,0 +1,384 @@
+"""
+人工回覆伺服器 - 偽裝成 OpenAI API
+使用方式：
+1. 執行此程式：python human_reply_server.py
+2. 在 Open WebUI 設定中加入模型：http://localhost:8000/v1
+3. 用戶發送訊息後，訪問 http://localhost:8000/admin 查看並回覆
+"""
+
+from fastapi import FastAPI, Request
+from fastapi.responses import HTMLResponse, StreamingResponse
+from pydantic import BaseModel
+import asyncio
+import json
+import time
+from datetime import datetime
+from typing import Optional
+import uuid
+
+app = FastAPI()
+
+# 儲存待處理的對話
+pending_conversations = {}
+# 儲存管理員的回覆
+admin_replies = {}
+
+
+class Message(BaseModel):
+    role: str
+    content: str
+
+
+class ChatRequest(BaseModel):
+    model: str
+    messages: list[Message]
+    stream: Optional[bool] = False
+
+
+@app.get("/")
+async def root():
+    return {"status": "Human Reply Server Running", "admin_panel": "/admin"}
+
+
+@app.get("/v1/models")
+async def list_models():
+    """模擬 OpenAI 的模型列表 API"""
+    return {
+        "object": "list",
+        "data": [
+            {
+                "id": "human-admin",
+                "object": "model",
+                "created": int(time.time()),
+                "owned_by": "human-admin"
+            }
+        ]
+    }
+
+
+@app.post("/v1/chat/completions")
+async def chat_completions(request: ChatRequest):
+    """模擬 OpenAI 的聊天完成 API - 等待真人回覆"""
+    
+    # 生成對話 ID
+    conversation_id = str(uuid.uuid4())[:8]
+    
+    # 取得最後一則用戶訊息
+    user_message = ""
+    for msg in reversed(request.messages):
+        if msg.role == "user":
+            user_message = msg.content
+            break
+    
+    # 儲存對話資訊
+    pending_conversations[conversation_id] = {
+        "timestamp": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
+        "user_message": user_message,
+        "full_history": [{"role": msg.role, "content": msg.content} for msg in request.messages]
+    }
+    
+    print(f"\n[新訊息 {conversation_id}] {user_message}")
+    print(f"→ 等待管理員回覆，請訪問: http://localhost:8000/admin")
+    
+    # 等待管理員回覆 (最多等待 10 分鐘)
+    timeout = 600
+    elapsed = 0
+    while conversation_id not in admin_replies and elapsed < timeout:
+        await asyncio.sleep(1)
+        elapsed += 1
+    
+    # 取得管理員回覆
+    if conversation_id in admin_replies:
+        reply_content = admin_replies[conversation_id]
+        del admin_replies[conversation_id]
+        del pending_conversations[conversation_id]
+    else:
+        reply_content = "抱歉，管理員暫時無法回覆，請稍後再試。"
+    
+    # 根據是否需要串流回傳
+    if request.stream:
+        return StreamingResponse(
+            stream_response(reply_content),
+            media_type="text/event-stream"
+        )
+    else:
+        return {
+            "id": f"chatcmpl-{conversation_id}",
+            "object": "chat.completion",
+            "created": int(time.time()),
+            "model": request.model,
+            "choices": [{
+                "index": 0,
+                "message": {
+                    "role": "assistant",
+                    "content": reply_content
+                },
+                "finish_reason": "stop"
+            }],
+            "usage": {
+                "prompt_tokens": 0,
+                "completion_tokens": 0,
+                "total_tokens": 0
+            }
+        }
+
+
+async def stream_response(content: str):
+    """串流方式回傳回覆"""
+    # 開始標記
+    yield f"data: {json.dumps({'choices': [{'delta': {'role': 'assistant'}, 'index': 0}]})}\n\n"
+    
+    # 逐字回傳
+    for char in content:
+        chunk = {
+            "choices": [{
+                "delta": {"content": char},
+                "index": 0
+            }]
+        }
+        yield f"data: {json.dumps(chunk)}\n\n"
+        await asyncio.sleep(0.01)
+    
+    # 結束標記
+    yield f"data: {json.dumps({'choices': [{'delta': {}, 'index': 0, 'finish_reason': 'stop'}]})}\n\n"
+    yield "data: [DONE]\n\n"
+
+
+@app.get("/admin", response_class=HTMLResponse)
+async def admin_panel():
+    """管理員後台 - 查看並回覆訊息"""
+    
+    # 生成待處理對話的 HTML
+    conversations_html = ""
+    if pending_conversations:
+        for conv_id, conv_data in pending_conversations.items():
+            conversations_html += f"""
+            <div class="conversation" id="conv-{conv_id}">
+                <div class="conv-header">
+                    <strong>對話 ID:</strong> {conv_id} 
+                    <span class="timestamp">{conv_data['timestamp']}</span>
+                </div>
+                <div class="user-message">
+                    <strong>用戶:</strong> {conv_data['user_message']}
+                </div>
+                <textarea id="reply-{conv_id}" placeholder="輸入您的回覆..."></textarea>
+                <button onclick="sendReply('{conv_id}')">送出回覆</button>
+            </div>
+            """
+    else:
+        conversations_html = '<p class="no-messages">目前沒有待處理的訊息</p>'
+    
+    html = f"""
+    <!DOCTYPE html>
+    <html>
+    <head>
+        <meta charset="UTF-8">
+        <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
+        <title>管理員後台 - 人工回覆系統</title>
+        <style>
+            * {{ margin: 0; padding: 0; box-sizing: border-box; }}
+            body {{
+                font-family: 'Segoe UI', Tahoma, Geneva, Verdana, sans-serif;
+                background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%);
+                min-height: 100vh;
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+            }}
+            .container {{
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+                from {{ opacity: 0; transform: translateY(-10px); }}
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+            }}
+            button:hover {{
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+                box-shadow: 0 5px 15px rgba(102, 126, 234, 0.4);
+            }}
+            button:active {{
+                transform: translateY(0);
+            }}
+            .no-messages {{
+                text-align: center;
+                color: #6c757d;
+                padding: 40px;
+                font-style: italic;
+            }}
+            .status {{
+                position: fixed;
+                top: 20px;
+                right: 20px;
+                background: white;
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+                display: none;
+            }}
+            .status.show {{
+                display: block;
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+            }}
+            @keyframes fadeIn {{
+                from {{ opacity: 0; }}
+                to {{ opacity: 1; }}
+            }}
+        </style>
+    </head>
+    <body>
+        <div class="status" id="status"></div>
+        <div class="container">
+            <h1>🎯 管理員後台</h1>
+            <p class="subtitle">人工回覆系統 - 待處理訊息數量: {len(pending_conversations)}</p>
+            
+            <div id="conversations">
+                {conversations_html}
+            </div>
+        </div>
+
+        <script>
+            function sendReply(convId) {{
+                const textarea = document.getElementById('reply-' + convId);
+                const reply = textarea.value.trim();
+                
+                if (!reply) {{
+                    alert('請輸入回覆內容');
+                    return;
+                }}
+                
+                fetch('/admin/reply', {{
+                    method: 'POST',
+                    headers: {{ 'Content-Type': 'application/json' }},
+                    body: JSON.stringify({{ conversation_id: convId, reply: reply }})
+                }})
+                .then(response => response.json())
+                .then(data => {{
+                    if (data.status === 'success') {{
+                        showStatus('✅ 回覆已送出！');
+                        document.getElementById('conv-' + convId).remove();
+                        
+                        // 如果沒有待處理訊息，顯示提示
+                        if (document.querySelectorAll('.conversation').length === 0) {{
+                            document.getElementById('conversations').innerHTML = 
+                                '<p class="no-messages">目前沒有待處理的訊息</p>';
+                        }}
+                    }}
+                }})
+                .catch(error => {{
+                    showStatus('❌ 送出失敗: ' + error);
+                }});
+            }}
+            
+            function showStatus(message) {{
+                const status = document.getElementById('status');
+                status.textContent = message;
+                status.classList.add('show');
+                setTimeout(() => status.classList.remove('show'), 3000);
+            }}
+            
+            // 每 5 秒自動重新整理
+            setInterval(() => location.reload(), 5000);
+        </script>
+    </body>
+    </html>
+    """
+    return html
+
+
+@app.post("/admin/reply")
+async def admin_reply(request: Request):
+    """接收管理員的回覆"""
+    data = await request.json()
+    conversation_id = data.get("conversation_id")
+    reply = data.get("reply")
+    
+    if conversation_id and reply:
+        admin_replies[conversation_id] = reply
+        print(f"[管理員回覆 {conversation_id}] {reply}")
+        return {"status": "success"}
+    
+    return {"status": "error", "message": "Missing conversation_id or reply"}
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    import uvicorn
+    print("=" * 60)
+    print("🚀 人工回覆伺服器啟動中...")
+    print("=" * 60)
+    print("📌 管理員後台: http://localhost:8000/admin")
+    print("📌 API 端點: http://localhost:8000/v1")
+    print("=" * 60)
+    print("\n在 Open WebUI 中設定:")
+    print("1. 進入 Settings → Connections")
+    print("2. 添加 OpenAI API:")
+    print("   - API Base URL: http://localhost:8000/v1")
+    print("   - API Key: 隨便填 (例如: sk-human)")
+    print("3. 模型名稱會顯示為: human-admin")
+    print("=" * 60)
+    
+    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

docker/requirements.txt

@@ -0,0 +1,3 @@
+fastapi==0.104.1
+uvicorn==0.24.0
+pydantic==2.5.0