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+# mindnet — Lokales Wissensnetz (Obsidian → Qdrant → LLM)
+
+**Ziel:** Markdown-Notizen (z. B. aus Obsidian) als Chunks mit Embeddings in **Qdrant** speichern, Notiz-Metadaten separat pflegen und Links/Beziehungen explizit abbilden.  
+**Präfix:** `mindnet_…` (keine Kollision mit bestehenden Trainer-Collections).
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+## Collections (Qdrant)
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+- **mindnet_chunks**  
+  Semantische Suche (RAG) über Text-Chunks (Vektor: 384, Distance: Cosine).  
+  **Payload (Auszug):** `note_id`, `chunk_id`, `title`, `path`, `tags[]`, `Typ`, `Rolle[]`, `Status`, `heading`, `text`, `links[]`.
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+- **mindnet_notes**  
+  1 Punkt pro Notiz (optional Titel-Embedding). Metadaten/Facettierung.
+
+- **mindnet_edges**  
+  Explizite Kanten (A → B) als Payload-Punkte (Dummy-Vektor `size=1`).  
+  **Payload:** `src_note_id`, `dst_note_id`, `src_chunk_id`, `dst_chunk_id`, `link_text`, `relation`.
+
+## Schnellstart
+
+```bash
+python3 -m venv .venv
+source .venv/bin/activate
+pip install -r requirements.txt
+
+# Qdrant-URL per ENV (optional), sonst Default:
+# export QDRANT_URL=http://127.0.0.1:6333
+
+python scripts/setup_collections.py \
+  --prefix mindnet \
+  --dim 384 \
+  --distance Cosine