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# Mindnet – Fachliche Architektur
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**Version:** 2.0 • **Datum:** 2025-11-09 • **Autor:** Fachkonzept (gemeinsam mit Owner)
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# Mindnet – Fachliche Architektur (Stand: 2025-11-17)
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> Dieses Dokument beschreibt **was** Mindnet fachlich tut und **warum** – mit Fokus auf die Erzeugung und Nutzung von **Edges** (Kanten) zwischen Notizen/Chunks. Die technische Umsetzung (Module, Flags, Schemas) wird nur dort angerissen, wo es zum Verständnis nötig ist und im technischen Dokument detailliert.
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## 0. Zweck dieses Dokuments
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Dieses Dokument beschreibt **Fachdomäne, Funktionsräume, Prozesse und Regeln** von *mindnet*. Es ergänzt die technische Architektur und macht die ursprünglichen Ziele, Designentscheidungen, Anti‑Patterns und Umsetzungsstrategien explizit nachvollziehbar.
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## 0) Zielbild & Grundprinzip
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Mindnet wandelt Obsidian-Markdown-Notizen in einen **Graph aus Punkten und Kanten** um.
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Die drei zentralen Artefakt-Sammlungen lauten:
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- `mindnet_notes` – genau **eine** Note pro Markdown-Datei (Metadaten & Hashes)
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- `mindnet_chunks` – semantische Teilstücke einer Note (Fenster/„Chunks“)
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- `mindnet_edges` – gerichtete Beziehungen zwischen Knoten (Chunks/Notes)
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Die Import-Pipeline erzeugt diese Artefakte **deterministisch** und **idempotent** (erneute Läufe überschreiben konsistent statt zu duplizieren). Die Import-Schritte sind: *parse → chunk → edge → upsert*. :contentReference[oaicite:0]{index=0}
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## 1. Vision & Leitplanken
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- **Essenz bewahren:** Entscheidungen, Erlebnisse, Werte, Prinzipien und Konditionierungen so strukturieren, dass sie später erklärbar rekonstruiert werden können.
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- **Antworten im eigenen Stil:** Ergebnisse sollen die Persönlichkeit des Owners widerspiegeln (Sprache: **Deutsch**).
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- **Vertraulichkeit:** Aktuell einheitlich, aber mit **Stufen** (public/internal/sensitive) erweiterbar.
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- **Zeitliche Priorisierung:** Standard: jüngere Inhalte leichter gewichten; Ausnahmen konfigurierbar.
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- **Lokal zuerst**, später skalierbar.
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## 1) Notizen & Chunks (fachliche Perspektive)
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### 1.1 Notiz (Note)
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- Repräsentiert eine fachliche Einheit (z. B. *„Vector DB Basics“*, *„KI-Projekt“*).
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- Trägt Eigenschaften (Titel, Typ, Zeitstempel, optionale Policies).
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- **Typ** (*type*) steuert u. a. Chunk-Profil und Default-Relationen (siehe §4).
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- **retriever_weight** und **chunk_profile** werden systematisch an Note **und** Chunks gespiegelt, damit der Retriever beides nutzen kann. :contentReference[oaicite:1]{index=1}
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### 1.2 Chunk
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- Ausschnitt/Textfenster aus der Note, als eigenständiger Such-Anker.
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- Jeder Chunk gehört **genau einer** Note.
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- Chunks bilden eine Sequenz (1…N) – das ermöglicht *next/prev*.
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> **Wichtig:** Chunking-Profile (short/medium/long) kommen aus `types.yaml` (per Note-Typ), können aber lokal überschrieben werden. Die effektiven Werte werden bei der Payload-Erzeugung bestimmt. :contentReference[oaicite:2]{index=2}
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## 2. Fachliches Datenmodell
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### 2.1 Kernobjekte
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- **Note**: Eintrag im Wissensnetz (z. B. Konzept, Projekt, Erfahrung, Ereignis, Aufgabe).
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- **Chunk**: semantischer Abschnitt einer Note (Antwortbaustein).
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- **Edge**: gerichtete Beziehung zwischen Notes/Chunks (mit Typ, Gewicht, Quelle).
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- **Run**: Importlauf (Audit).
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- **Config**: aktive Regel‑ und Typkonfigurationen.
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## 2) Edges – fachliche Typen & Bedeutung
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### 2.2 Typen & Semantik (Auszug)
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- `concept`: Begriff/These/Prinzip.
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- `experience`: Erlebnis/Beobachtung (zeitlich verankert).
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- `project`: Vorhaben mit Zielen/Abhängigkeiten.
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- `task`: Arbeitseinheit.
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- (erweiterbar: `event`, `decision`, `person`, `place`, `quote` …)
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Edges kodieren Beziehungen. Sie sind **gerichtet** und werden in `mindnet_edges` gespeichert.
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### 2.3 Relationen (fachlich)
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- `references`: verweist inhaltlich auf …
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- `related_to`: thematische Nähe/Assoziation.
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- `depends_on`: fachliche/kausale Abhängigkeit.
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- `belongs_to`: Zugehörigkeit (Teil‑von, Kapitel‑zu).
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- `derived_from`: abgeleitet (z. B. Schluss aus Erfahrung).
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- `inspired_by`: Impuls/Idee aus Quelle.
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- `supports` / `contradicts`: argumentative Beziehung.
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### 2.1 Struktur-Kanten
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- **belongs_to**: *Chunk → Note* (Zuordnung)
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- **next / prev**: Kettenbeziehungen zwischen aufeinanderfolgenden Chunks derselben Note
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→ ermöglichen „lineares Weiterlesen“ oder Kontextpfade in Antworten.
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Diese Kanten entstehen immer, unabhängig von Inhalten. :contentReference[oaicite:3]{index=3}
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### 2.2 Inhalts-Kanten (explizit)
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- **references (chunk-scope)**: aus dem Textfenster des Chunks extrahierte Links.
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Standardquelle: **Wikilinks** `[[…]]` – einschließlich Varianten `[[id#anchor]]`, `[[id|label]]`.
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→ Mindnet reduziert robust auf die Ziel-ID (Titel/ID-Normalisierung). :contentReference[oaicite:4]{index=4}
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- **Explizite Inline-Relationen**: im Fließtext notierte Relationen, z. B.:
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||||
rel: similar_to [[Vector DB Basics]]
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→ werden als Relation **similar_to** mit hoher Confidence materialisiert; *rule_id* `inline:rel`.
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||||
(Diese Form ist besonders kompakt in Obsidian editierbar.)
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- **Callout-Edges** (optional):
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||||
> [!edge] related_to: [[Vector DB Basics]] [[Embeddings 101]]
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→ erzeugt mehrere **related_to**-Kanten aus einer Zeile; *rule_id* `callout:edge`.
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(Für kuratierte, sichtbare Linklisten am Notizende.)
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> Alle expliziten Quellen (Wikilink, Inline-Rel, Callout) sind **gleichwertige Primärbelege** und werden als *provenance=explicit* geführt. Wo zutreffend, tragen Edges *rule_id* wie `explicit:wikilink`, `inline:rel`, `callout:edge`. :contentReference[oaicite:5]{index=5}
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### 2.3 Typ-basierte Default-Kanten (regelbasiert)
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Jede Note hat einen *Typ* (z. B. `concept`, `project`, `profile`). In `config/types.yaml` definieren wir pro Typ **edge_defaults**, z. B.:
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- `concept`: `["references","related_to"]`
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- `project`: `["references","depends_on"]`
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Regel: **Für jede gefundene explizite Referenz** (s. o.) werden **zusätzliche** Edges nach diesen Defaults erzeugt. Beispiel: Ein *project* mit `edge_defaults=["depends_on"]` erzeugt zu *jedem* explizit referenzierten Ziel **zusätzlich** eine `depends_on`-Kante.
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||||
Diese Kanten tragen *provenance=rule* und eine **rule_id** der Form
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||||
`edge_defaults:{note_type}:{relation}` (z. B. `edge_defaults:project:depends_on`). :contentReference[oaicite:6]{index=6}
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## 3. Funktionsräume
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1. **Kurativer Raum**
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- Schreiben/Überarbeiten von Notizen (Obsidian Templates, Frontmatter‑Guides).
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- Plausibilisierung: Pflichtfelder, Dublettencheck, Warnungen (z. B. fehlende Relationen).
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## 3) Edge-Payload – Felder & Semantik
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2. **Graphischer Raum**
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- Relationen setzen (declared), Vorschläge prüfen (inferred).
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- Subgraph‑Explorer je Frage/Entscheidung.
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Jede Kante hat mindestens:
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3. **Antwort‑Raum**
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- Query‑Typen: *Faktenabruf*, *Erlebnisbasiert erklären*, *Planung/Entscheidung begründen*.
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- Erklärpfad: Chunks → Kanten → Zeitfaktoren → Typgewichte.
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||||
- `kind` – Beziehungsart *(belongs_to, next, prev, references, related_to, depends_on, similar_to, …)*
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||||
- `scope` – `"chunk"` (Standard) oder `"note"` (optional für Backlinks/Note-Scope)
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- `source_id`, `target_id` – Quell-/Ziel-Knoten (Chunk- oder Note-ID)
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- `note_id` – **Owner-Note** (die Note, aus der die Kante stammt; dient der schnellen Löschung/Filterung)
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4. **Governance‑Raum**
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- Sichtbarkeit/ACL, Qualitätsflags, Review‑Queues.
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- Versionsjournal, Import‑Runs, Config‑Historie.
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Erweiterte/abgeleitete Felder (V2-Superset):
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- `provenance` – `"explicit"` (Wikilink/Inline/Callout) oder `"rule"` (Typ-Defaults)
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- `rule_id` – maschinenlesbare Regelquelle, z. B.
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||||
- `explicit:wikilink`, `inline:rel`, `callout:edge`
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||||
- `edge_defaults:{note_type}:{relation}`
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- `confidence` – 0.0–1.0; Heuristik, z. B. `1.0` für Wikilinks/Backlinks, `0.95` für `inline:rel`, `0.7` für Typ-Defaults.
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||||
**Dedup-Schlüssel** (fachlich): Gleichlautende `(source_id, target_id, kind, scope, rule_id)` werden nicht mehrfach geschrieben. :contentReference[oaicite:7]{index=7}
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## 4. Fachliche Regeln
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### 4.1 Frontmatter‑Schema (Mindeststandard)
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```yaml
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id: "{deterministic}"
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title: "…"
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type: "concept|experience|project|task|…"
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created: "YYYY-MM-DD"
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||||
modified: "YYYY-MM-DD"
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visibility: "internal" # default
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||||
retriever_weight: null # optional override
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chunk_profile: null # optional override
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tags: ["…"]
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edge_hints:
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- relation: references
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||||
target: "note-id-or-path"
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||||
- relation: depends_on
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||||
target: "…"
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```
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## 4) Typ-Registry (`config/types.yaml`)
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### 4.2 Typregeln (aus types.yaml)
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- `chunk_profile`, `retriever_weight`, `edge_defaults` werden je Typ **automatisch** angewandt.
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- Aus `edge_defaults` abgeleitete Kanten werden **persistiert** (`source='rule'`).
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### 4.1 Zweck
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||||
- Steuert **Chunking-Profile** (`short|medium|long`) **pro Typ**
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- Liefert **retriever_weight** (Note-/Chunk-Gewichtung im Ranking) **pro Typ**
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||||
- Definiert **edge_defaults** je Typ (s. o.)
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### 4.3 Zeitgewichtung
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||||
- Default: **Exponential Decay** mit globalem λ; Override per `time_weight_override` möglich.
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||||
- Erlebnisse (`experience`) erhalten standardmäßig leicht höheren **Base‑Impact** im Score, um Persönlichkeit abzubilden.
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||||
Der Importer lädt die Registry aus `MINDNET_TYPES_FILE` oder nutzt Fallbacks. **Frontmatter-Overrides** (z. B. `retriever_weight`) werden respektiert; am Ende schreibt der Importer die **effektiven** Werte zuverlässig in Note- und Chunk-Payload. :contentReference[oaicite:8]{index=8}
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### 4.4 Qualitätsregeln
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- Jede Note soll **mind. eine Relation** besitzen.
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- **Konflikte** (contradicts) werden nicht gefiltert, sondern sichtbar gemacht (mit Hinweis).
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||||
- **Sichtbarkeit**: Antworten aus `sensitive` nur bei expliziter Freigabe.
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### 4.2 Beispiel (auslieferungsnah)
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version: 1.0
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types:
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concept:
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chunk_profile: medium
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edge_defaults: ["references", "related_to"]
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retriever_weight: 0.35
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project:
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||||
chunk_profile: long
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||||
edge_defaults: ["references", "depends_on"]
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||||
retriever_weight: 0.97
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||||
profile:
|
||||
chunk_profile: long
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||||
edge_defaults: ["references", "depends_on"]
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||||
retriever_weight: 0.66
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||||
**Auflösung im Importer**
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||||
- `effective_chunk_profile(note_type, registry)` → `"short|medium|long"|None`
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||||
- `effective_retriever_weight(note_type, registry)` → `float|None`
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||||
- Ergebnis wird in `note_payload` **und** `chunk_payloads` gespiegelt. :contentReference[oaicite:9]{index=9}
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## 5. Use Cases (repräsentativ)
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1. **„Warum habe ich 2019 X entschieden?“**
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- Abfrage auf `decision` + temporale Nachbarschaft zu `experience`/`principle`.
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- Ausgabe mit Erklärpfad: *Erlebnis → Prinzip → Projekt → Entscheidung*.
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## 5) Wie entstehen Edges aus Markdown?
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2. **„Plane ein Trainingsprogramm“**
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- Query kombiniert Konzepte/Erfahrungen/Projekte → Graph‑Walk + Typgewichtung, priorisiert jüngere Erkenntnisse.
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### 5.1 Quelle „Wikilinks“ (Primärfall)
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- Parser extrahiert alle `[[…]]` (Label/Anker werden auf die Ziel-ID reduziert).
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- Pro Fund entsteht **eine** `references`-Kante (Chunk-Scope).
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||||
- Zusätzlich: Typ-Defaults (z. B. `depends_on`, `related_to`) pro Ziel. :contentReference[oaicite:10]{index=10}
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3. **„Welche Ereignisse haben mein Leitbild geprägt?“**
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||||
- Subgraph über `derived_from`/`inspired_by` Ketten + Zeitachsen‑Visualisierung.
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### 5.2 Quelle „Inline-Relation“ (Optional, kompakt)
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- Im Fließtext markierte Relation, z. B.:
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||||
rel: similar_to [[Vector DB Basics]]
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- Erzeugt `similar_to`-Kanten; *rule_id* `inline:rel`; `confidence≈0.95`.
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||||
- Geeignet für sparsame, gut lesbare Referenzierung. (Erfassung in der Chunk-Window-Analyse.) :contentReference[oaicite:11]{index=11}
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### 5.3 Quelle „Callout-Edges“ (Optional, kuratiert)
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- Klar sichtbare, redaktionell gepflegte Liste am Ende einer Note:
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> [!edge] related_to: [[Vector DB Basics]] [[Embeddings 101]]
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- Erzeugt je Ziel eine `related_to`-Kante; *rule_id* `callout:edge`.
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||||
- Eignet sich für „Leselisten“ und „Siehe auch“. (Zählung als *callout_total* in Reports, wo vorhanden.) :contentReference[oaicite:12]{index=12}
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### 5.4 Struktur-Kanten
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- `belongs_to` pro Chunk
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- `next/prev` aus Nachbarbezug (aus Chunk-Sequenz/Neighbors) :contentReference[oaicite:13]{index=13}
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||||
> **Hinweis zu Note-Scope:** Optional können zusätzlich Note-weite *references/backlinks* aus der Gesamtheit aller Chunk-Funde abgeleitet werden (Konfig-Flag/ENV). Das ist für globale Graph-Analysen nützlich, aber im Retrieval seltener erforderlich. :contentReference[oaicite:14]{index=14}
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## 6. Anti‑Patterns (vermeiden)
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- **Edges ohne Relation** („Dot‑Kanten“) – verhindern jede sinnvolle Auswertung.
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- **Nur Vektor‑Suche** ohne Graph / Zeitfaktor – verfälscht Persönlichkeit.
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- **Freies Tag‑Chaos** ohne Typregeln – mindert Reproduzierbarkeit.
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||||
- **Heimliche Workarounds** (z. B. Felder mit Mehrdeutigkeit) – erschweren spätere Automatisierung.
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## 6) Confidence & Provenance – wozu?
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Der Retriever kann Edges gewichten:
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||||
- **provenance**: *explicit* > *rule*
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- **confidence**: numerische Feinsteuerung (z. B. Inline-Relation etwas höher, Defaults etwas niedriger)
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||||
- **retriever_weight (Note/Chunk)**: skaliert die Relevanz des gesamten Knotens
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Eine typische Gewichtung (konfigurierbar) ist:
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||||
explicit: 1.0, rule: 0.8, default_resolved: 0.6, default: 0.2
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||||
Damit bevorzugt der Graph **kuratiertes Wissen** (explizit notierte Links) vor „erweiterten“ Default-Ableitungen. :contentReference[oaicite:15]{index=15}
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## 7. Umsetzungsstrategie & Roadmap
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### Phase 1 (Jetzt)
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- Pflicht‑Frontmatter, deterministische IDs, Ingestion v2 (Chunks/Edges **persistiert**).
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||||
- types.yaml + retrieval.yaml live‑fähig; Import‑Run‑Audit.
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||||
- Tests (Parser/Chunker/Edge‑Rules), Regression auf Chunk‑Mengen.
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||||
## 7) Semantik ausgewählter `kind`-Werte
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### Phase 2
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||||
- Hybrid‑Retrieval mit Graph‑Boosts, Explain‑Traces in API.
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- Subgraph‑Explorer, Governance‑Views (Review‑Queues).
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||||
- `references` – „Nutzt/erwähnt“; neutral, aber stützend für Kontext.
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||||
- `related_to` – Ähnlichkeit/Verwandtschaft (symmetrisch interpretierbar).
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||||
- `similar_to` – noch engere Ähnlichkeit; oft aus Inline-Rel (bewusst gesetzt).
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||||
- `depends_on` – fachliche Abhängigkeit (z. B. „Projekt X hängt von Y ab“).
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||||
- `belongs_to`, `next`, `prev` – Struktur.
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||||
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||||
### Phase 3
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- ML‑gestützte Edge‑Vorschläge, temporale Graphanalysen, Reasoning‑Chains.
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||||
- ACL/Sharing‑Modelle, Export/Archiv‑Pipelines.
|
||||
> Symmetrische Relationen (z. B. `related_to`, `similar_to`) können **explizit** nur einseitig notiert sein, aber im Retriever beidseitig interpretiert werden (z. B. Query-Zeit-Expansion), um Redundanz im Vault zu vermeiden. :contentReference[oaicite:16]{index=16}
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## 8. Beispiel‑Konfigurationen
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||||
### 8.1 types.yaml (Beispiel – wie technisch)
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||||
```yaml
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version: 1.0
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||||
types:
|
||||
concept:
|
||||
chunk_profile: medium
|
||||
edge_defaults: ["references", "related_to"]
|
||||
retriever_weight: 0.33
|
||||
task:
|
||||
chunk_profile: short
|
||||
edge_defaults: ["depends_on", "belongs_to"]
|
||||
retriever_weight: 0.8
|
||||
experience:
|
||||
chunk_profile: medium
|
||||
edge_defaults: ["derived_from", "inspired_by"]
|
||||
retriever_weight: 0.9
|
||||
project:
|
||||
chunk_profile: long
|
||||
edge_defaults: ["references", "depends_on"]
|
||||
retriever_weight: 0.95
|
||||
```
|
||||
## 8) Frontmatter-Eigenschaften – Rolle & Empfehlung
|
||||
|
||||
### 8.2 retrieval.yaml
|
||||
```yaml
|
||||
relation_weights:
|
||||
references: 1.0
|
||||
related_to: 0.6
|
||||
depends_on: 1.2
|
||||
belongs_to: 0.8
|
||||
derived_from: 1.1
|
||||
inspired_by: 0.8
|
||||
supports: 1.0
|
||||
contradicts: -0.9
|
||||
mixing:
|
||||
alpha: 0.45
|
||||
beta: 0.25
|
||||
gamma: 0.20
|
||||
delta: 0.07
|
||||
epsilon: 0.03
|
||||
time_decay:
|
||||
lambda: 0.0025
|
||||
```
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||||
Frontmatter-Eigenschaften (Properties) bleiben **minimiert**:
|
||||
- **type** – steuert Typ-Defaults via Registry (Pflicht für differenziertes Verhalten).
|
||||
- **retriever_weight** *(optional)* – kann typbasierte Defaults überschreiben.
|
||||
- **chunk_profile** *(optional)* – kann typbasierte Defaults überschreiben.
|
||||
- **links** *(optional, Bestandskompatibilität)* – wenn vorhanden (z. B. `depends_on: …`), können sie als explizite Kanten materialisiert werden; die Pflege in freiem Text (Inline/Callout) ist jedoch **benutzerfreundlicher** und weniger fehleranfällig.
|
||||
|
||||
Empfehlung: **Links primär über Text (Wikilink/Inline/Callout) pflegen**, nicht als Properties. Die Registry regelt Standards; Properties dienen nur gezielten Ausnahmen. :contentReference[oaicite:17]{index=17}
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||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 9. Governance & Nachvollziehbarkeit
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||||
- **Decision Log** (ADR‑ähnlich): jedes Regel‑/Schema‑Update mit Begründung.
|
||||
- **Import‑Protokolle** versioniert, inkl. geänderter Dateien, Chunk‑/Edge‑Zahlen.
|
||||
- **Explainability Standard** in jeder Antwort.
|
||||
## 9) Lösch-/Update-Garantien (Idempotenz)
|
||||
|
||||
- Jede Note hat einen stabilen **note_id** (Frontmatter/Hash).
|
||||
- Vor einem Upsert können *alte Chunks/Edges einer Note* gefiltert gelöscht werden (`note_id`-Filter) – das hält Collections sauber bei Re-Imports.
|
||||
- Es gibt Abkürzungen für „fehlertolerante Rebuilds“: *Existenz-Checks* statt Full-Scan. :contentReference[oaicite:18]{index=18}
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||||
|
||||
---
|
||||
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||||
## Anhang A: Glossar
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||||
- **Chunk‑Profil**: Regelset zur Textteilung.
|
||||
- **Rule‑Edge**: automatisch erzeugte Kante auf Basis von Typregeln.
|
||||
- **Declared Edge**: explizit gesetzte Kante aus der Quelle.
|
||||
## 10) Beispiel – Von Markdown zu Kanten
|
||||
|
||||
**Markdown (Auszug)**
|
||||
# Relations Showcase
|
||||
…
|
||||
rel: similar_to [[Vector DB Basics]]
|
||||
…
|
||||
[[Embeddings 101]]
|
||||
|
||||
> [!edge] related_to: [[Vector DB Basics]] [[Embeddings 101]]
|
||||
|
||||
**Ergebnis (fachlich)**
|
||||
- `references(Chunk→Vector DB Basics)` + `references(Chunk→Embeddings 101)`
|
||||
- `similar_to(Chunk→Vector DB Basics)` mit `rule_id=inline:rel`, `confidence≈0.95`
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- `related_to(Chunk→Vector DB Basics)` und `related_to(Chunk→Embeddings 101)`
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via Callout; `rule_id=callout:edge`
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- Zusätzliche **Typ-Defaults** je Quell-Typ, z. B. `edge_defaults:concept:related_to` → weitere `related_to`-Kanten
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*Strukturkanten* (`belongs_to`, `next/prev`) fallen wie üblich an. (Die tatsächlichen Zähllogiken erscheinen im Import-Report/Smoke-Tests.) :contentReference[oaicite:19]{index=19}
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## 11) Abfrage-Implikationen (fachlich)
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Retriever und Query-Layer berücksichtigen:
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1) **Knoten-Gewicht** (`retriever_weight`) aus Typ/Property (Note & Chunk).
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2) **Edge-Provenance/Confidence** – explizit > regelbasiert; höhere Confidence bevorzugt.
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3) **Edge-Topologie** – z. B. 1-Hop-Nachbarschaft, Sequenzpfade (`next/prev`), Backlinks (optional).
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4) **Policy-Filter** – Privacy, Tags, Created usw. via Payload-Indizes.
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Die Abfrage kann so z. B. Ergebnisse bevorzugen, die **explizit** in einem *Projekt* als `depends_on` genannt sind – und nur nachrangig solche, die „typbedingt“ (`edge_defaults`) ähnlich/abhängig sind. :contentReference[oaicite:20]{index=20}
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## 12) Qualitäts- und Testkriterien (fachlich)
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- **Keine Duplikate** gleicher `(src, relation, dst)` in der Collectionsicht (Dedup).
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- **Explizite Links** werden vollständig materialisiert (*explicit_total*).
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- **Typ-Defaults** ergänzen, aber überdecken nicht – Counts bleiben plausibel (*defaults_total*).
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- **Inline/Callout** werden separat quantifiziert (*inline_total*, *callout_total*), damit Redaktionen ihre Pflegewirkung beobachten können. :contentReference[oaicite:21]{index=21}
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## 13) Praxisempfehlungen für den Vault
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1) **Wikilinks** überall, wo eine inhaltliche Nennung stattfindet.
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2) Für **gezielte Relationen** (Ähnlichkeit/Abhängigkeit) kurze **Inline-Rel**-Zeilen; z. B.:
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rel: similar_to [[X]]
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rel: related_to [[Y]] [[Z]]
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3) Am Notizende **Callout-Edges** für kuratierte Überblicksblöcke:
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> [!edge] related_to: [[X]] [[Y]]
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4) **Properties** schlank halten: mindestens `type`, optional `retriever_weight`/`chunk_profile`.
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5) **types.yaml** pflegen (zentrale Governance): *Welche Typen gibt es? Welche Default-Relationen sind fachlich sinnvoll?*
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6) **Regelmäßige Smoke-Tests/Reports** prüfen die Kanten-Counts und Provenance-Verteilung. :contentReference[oaicite:22]{index=22}
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## 14) Referenzen (Projektdateien & Leitlinien)
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- Import-Pipeline & Registry-Auflösung (Importer, Flags, Idempotenz): `scripts/import_markdown.py`. :contentReference[oaicite:23]{index=23}
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- Robuste Kantenbildung (Wikilinks, Struktur, optionale Note-Scope): `app/core/derive_edges.py` (v1.4+). :contentReference[oaicite:24]{index=24}
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- V2-Edge-Superset (Provenance, rule_id, Confidence, Typ-Defaults): `app/core/edges.py` (v2.0+). :contentReference[oaicite:25]{index=25}
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- Typ-Registry laden/auflösen (Fallbacks, Effektivwerte): Import-Helper / *Type-Registry*-Hilfsfunktionen. :contentReference[oaicite:26]{index=26}
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- Test-/Playbook-Leitplanken (Policies, KPIs, Roadmap): *Implementation Playbook*. :contentReference[oaicite:27]{index=27}
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## 15) Anhang – Mini-Beispiel einer Projekt-Note (verkürzt)
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id: 20251110-ki-trainerassistent-projekt-56d2aa
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title: KI Trainerassistent (Projekt)
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type: project
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retriever_weight: 1.0 # optional Override
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chunk_profile: default # optional Override
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# KI Trainerassistent (Projekt)
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Wir nutzen [[Qdrant Vektordatenbank]] und [[Ollama LLM]] …
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rel: depends_on [[Qdrant Vektordatenbank]]
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rel: related_to [[Ollama LLM]]
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> [!edge] depends_on: [[Qdrant Vektordatenbank]]
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> [!edge] related_to: [[Ollama LLM]]
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*Erwartung*:
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- `references` (Wikilinks) auf **beide** Ziele
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- `depends_on` & `related_to` via **Inline** und **Callout** (provenance=`explicit`, rule_id `inline:rel`/`callout:edge`)
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- Zusätzlich **Typ-Defaults** aus `types.yaml` für `project` (z. B. weitere `depends_on`) – provenance=`rule`, `rule_id=edge_defaults:project:depends_on`. :contentReference[oaicite:28]{index=28}
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