feat: Vision-Support für Gemma-4, Bilderkennung im Web UI

- Modell gewechselt zu aratan/gemma-4-E4B-q8-it-heretic:latest
- Multimodale Anfragen (Text + Bild) über Ollama API
- Bild-Upload im Chat-Interface mit Vorschau
- Automatisches Image-Resizing und JPEG-Kompression
- Vision-Regeln im Persona-Prompt integriert
- Memory-System erweitert für Bildhinweise
- Frontend: Bildvorschau, Upload-Button, responsive Styling
- README aktualisiert

README.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # Nimue - Submissive AI Companion
 
-Ein lokaler Chatbot mit Langzeit- und Kurzzeitgedächtnis basierend auf Ollama.
+Ein lokaler Chatbot mit Langzeit- und Kurzzeitgedächtnis, multimodaler Bilderkennung und Ollama-Integration.
 
 ## Features
 
@@ -12,6 +12,7 @@ Ein lokaler Chatbot mit Langzeit- und Kurzzeitgedächtnis basierend auf Ollama.
 - **Token-Schutz**: Verhindert Context-Overflow
 - **Rate Limiting**: Schutz vor Überlastung
 - **Stream-Response**: Echtzeit-Antworten
+- **Vision / Bilderkennung**: Unterstützt Bild-Uploads über das Webinterface (Gemma-4 Vision)
 
 ## Installation
 
@@ -21,8 +22,8 @@ Ein lokaler Chatbot mit Langzeit- und Kurzzeitgedächtnis basierend auf Ollama.
 # Ollama installieren
 curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
 
-# Modell herunterladen
-ollama pull HammerAI/rocinante-v1.1:12b-q4_K_M
+# Vision-Modell herunterladen
+ollama pull aratan/gemma-4-E4B-q8-it-heretic:latest
 
 # Python-Abhängigkeiten
 pip install -r requirements.txt
@@ -35,7 +36,7 @@ Editiere `config.yaml`:
 ```yaml
 ollama:
   host: "http://localhost:11434"
-  model: "HammerAI/rocinante-v1.1:12b-q4_K_M"
+  model: "aratan/gemma-4-E4B-q8-it-heretic:latest"
 
 memory:
   max_context_tokens: 4096    # Kontextfenster
@@ -60,14 +61,18 @@ cd nimue && python -m nimue.app
 firefox http://localhost:5000
 ```
 
+### Bilder senden
+
+Im Chat-Interface auf die 📷-Schaltfläche klicken, ein Bild auswählen und optional Text hinzufügen. Nimue analysiert und beschreibt das Bild vollständig.
+
 ## Architektur
 
 ```
-Benutzer-Eingabe
+Benutzer-Eingabe (+ optional Bild)
        ↓
 MemoryManager (Kurzzeit)
        ↓
-OllamaClient → Local LLM
+OllamaClient → Local LLM (Vision-fähig)
        ↓
 MemoryManager (Speicherung)
        ↓
@@ -79,10 +84,12 @@ Stream-Antwort
 - **Kurzzeit**: Aktuelle Sitzung (RAM)
 - **Langzeit**: Alle vergangenen Gespräche (SQLite)
 - **Zusammenfassung**: Bei 80% Token-Nutzung werden alte Nachrichten komprimiert und archiviert
+- **Bilder**: Werden in der Session verarbeitet, im Langzeitgedächtnis als Hinweis gespeichert
 
 ## Sicherheit
 
 - Rate Limiting: 30 Anfragen/Minute
 - Session Timeouts nach 60 Min Inaktivität
 - Maximale Eingabelänge: 2000 Zeichen
-- Keine externen Datenverbindungen
+- Maximale Bildgröße: 8MB (automatisch resized für Ollama)
+- Keine externen Datenverbindungen