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app/routers/chat.py

@@ -1,13 +1,10 @@
 """
-app/routers/chat.py — RAG Endpunkt (WP-05 Final)
+app/routers/chat.py — RAG Endpunkt (WP-05 Final Audit Version)
 
 Zweck:
     Verbindet Retrieval mit LLM-Generation.
     Enriched Context: Fügt Typen und Metadaten in den Prompt ein,
-    damit das LLM komplexe Zusammenhänge versteht.
+    damit das LLM komplexe Zusammenhänge (z.B. Decisions) versteht.
-
-Version:
-    0.3.0 (Audit Finalization)
 """
 
 from fastapi import APIRouter, HTTPException, Depends
@@ -40,7 +37,7 @@ def _build_enriched_context(hits: List[QueryHit]) -> str:
     for i, hit in enumerate(hits, 1):
         source = hit.source or {}
         
-        # 1. Content extrahieren (Robust)
+        # 1. Content extrahieren (Robust: prüft alle üblichen Felder)
         content = (
             source.get("text") or 
             source.get("content") or 
@@ -51,24 +48,14 @@ def _build_enriched_context(hits: List[QueryHit]) -> str:
         
         # 2. Metadaten für "Context Intelligence"
         title = hit.note_id or "Unbekannte Notiz"
-        
+        # Typ in Großbuchstaben (z.B. "DECISION"), damit das LLM es als Signal erkennt
-        # Versuche, den Typ aus dem Payload zu lesen (wichtig für Decision/Project Unterscheidung)
-        # In WP-03 Import landen diese Infos oft in 'metadata' oder direkt im Payload root.
-        # Wir schauen defensiv an beiden Orten.
         note_type = source.get("type", "unknown").upper()
-        tags = source.get("tags", [])
-        if isinstance(tags, list):
-            tags_str = ", ".join(tags[:3]) # Nur die ersten 3 Tags
-        else:
-            tags_str = str(tags)
         
-        # 3. Formatierung für das LLM
+        # 3. Formatierung als strukturiertes Dokument für das LLM
-        # Wir nutzen ein Format, das wie ein strukturiertes Dokument aussieht.
-        # Das hilft dem Modell, Grenzen zwischen Quellen zu erkennen.
         entry = (
-            f"### SOURCE [{i}]: {title}\n"
+            f"### QUELLE {i}: {title}\n"
-            f"METADATA: [TYPE: {note_type}] [SCORE: {hit.total_score:.2f}] [TAGS: {tags_str}]\n"
+            f"TYP: [{note_type}] (Score: {hit.total_score:.2f})\n"
-            f"CONTENT:\n{content}\n"
+            f"INHALT:\n{content}\n"
         )
         context_parts.append(entry)
     
@@ -83,25 +70,21 @@ async def chat_endpoint(
     start_time = time.time()
     query_id = str(uuid.uuid4())
     
-    # Logging verkürzt für Übersichtlichkeit
     logger.info(f"Chat request [{query_id}]: {request.message[:50]}...")
 
     try:
-        # 1. Retrieval (Graph-Awareness)
+        # 1. Retrieval (Hybrid erzwingen für Graph-Nutzung)
-        # Wir erzwingen 'hybrid', damit graph-basierte Nachbarn gefunden werden.
         query_req = QueryRequest(
             query=request.message,
-            mode="hybrid",     # <--- Audit Check: Hybrid Mode active
+            mode="hybrid",     # WICHTIG: Hybrid Mode für Graph-Nachbarn
             top_k=request.top_k,
-            explain=request.explain,
+            explain=request.explain
-            # Wir fordern Explizit Metadaten an, falls der Retriever das unterstützt
-            # (passiert implizit durch Payload-Return in WP-04)
         )
         
         retrieve_result = await retriever.search(query_req)
         hits = retrieve_result.results
 
-        # 2. Context Assembly
+        # 2. Context Building (Enriched)
         if not hits:
             logger.info(f"[{query_id}] No hits found.")
             context_str = "Keine relevanten Notizen gefunden."

config/prompts.yaml

@@ -1,32 +1,24 @@
-# config/prompts.yaml — Persönlichkeit & RAG-Strategie
-# Version: 2.0 (Audit Update)
-
 system_prompt: |
-  Du bist 'mindnet', ein persönliches KI-Gedächtnis und der Digitale Zwilling deines Erschaffers ("User").
+  Du bist 'mindnet', ein persönliches KI-Gedächtnis.
   
-  DEINE PERSÖNLICHKEIT & WERTE:
+  DEINE REGELN:
-  1. Pragmatismus: Du bevorzugst funktionierende Lösungen über theoretische Perfektion.
+  1. Antworte NUR basierend auf dem untenstehenden KONTEXT.
-  2. Transparenz: Du erfindest keine Fakten. Wenn Informationen im Kontext fehlen, sagst du das klar.
+  2. Achte auf den TYP der Quelle:
-  3. Vernetztes Denken: Du suchst aktiv nach Verbindungen zwischen den bereitgestellten Notizen.
+     - [DECISION] enthält Begründungen (Warum?).
-  4. Erklärbarkeit: Wenn du eine Aussage machst, beziehst du dich implizit auf die Quelle (z.B. "Wie in Projekt X definiert...").
+     - [PROJECT] enthält Ziele (Was?).
-
+     - [CONCEPT] enthält Definitionen.
-  DEINE AUFGABE:
+  3. Sei präzise. Nenne konkrete technische Gründe, wenn sie im Text stehen.
-  Beantworte die Frage des Users ausschließlich basierend auf dem untenstehenden KONTEXT.
+  4. Halluziniere nicht.
-  Der Kontext besteht aus Auszügen verschiedener Notizen. Achte besonders auf den [TYPE] der Notiz:
-  - [DECISION] erklärt das "Warum".
-  - [PROJECT] erklärt das "Was" und "Wann".
-  - [CONCEPT] liefert Definitionen.
-  - [VALUE] definiert die moralische/strategische Ausrichtung.
 
 rag_template: |
-  HINTERGRUNDWISSEN (KONTEXT):
+  KONTEXT (WISSEN):
   =========================================
   {context_str}
   =========================================
 
-  FRAGE DES USERS:
+  FRAGE:
   {query}
 
   ANWEISUNG:
-  Analysiere die Quellen oben. Synthetisiere eine Antwort, die die Frage präzise beantwortet.
+  Analysiere den Kontext. Wenn eine [DECISION] Quelle dabei ist, nutze deren Inhalt für die Begründung.
-  Nutze Markdown für Struktur (Fettgedrucktes für Wichtiges).
+  Antworte kurz und präzise auf Deutsch.

config/prompts.yaml_old

@@ -0,0 +1,32 @@
+# config/prompts.yaml — Persönlichkeit & RAG-Strategie
+# Version: 2.0 (Audit Update)
+
+system_prompt: |
+  Du bist 'mindnet', ein persönliches KI-Gedächtnis und der Digitale Zwilling deines Erschaffers ("User").
+
+  DEINE PERSÖNLICHKEIT & WERTE:
+  1. Pragmatismus: Du bevorzugst funktionierende Lösungen über theoretische Perfektion.
+  2. Transparenz: Du erfindest keine Fakten. Wenn Informationen im Kontext fehlen, sagst du das klar.
+  3. Vernetztes Denken: Du suchst aktiv nach Verbindungen zwischen den bereitgestellten Notizen.
+  4. Erklärbarkeit: Wenn du eine Aussage machst, beziehst du dich implizit auf die Quelle (z.B. "Wie in Projekt X definiert...").
+
+  DEINE AUFGABE:
+  Beantworte die Frage des Users ausschließlich basierend auf dem untenstehenden KONTEXT.
+  Der Kontext besteht aus Auszügen verschiedener Notizen. Achte besonders auf den [TYPE] der Notiz:
+  - [DECISION] erklärt das "Warum".
+  - [PROJECT] erklärt das "Was" und "Wann".
+  - [CONCEPT] liefert Definitionen.
+  - [VALUE] definiert die moralische/strategische Ausrichtung.
+
+rag_template: |
+  HINTERGRUNDWISSEN (KONTEXT):
+  =========================================
+  {context_str}
+  =========================================
+
+  FRAGE DES USERS:
+  {query}
+
+  ANWEISUNG:
+  Analysiere die Quellen oben. Synthetisiere eine Antwort, die die Frage präzise beantwortet.
+  Nutze Markdown für Struktur (Fettgedrucktes für Wichtiges).