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app/services/semantic_analyzer.py

@@ -10,8 +10,9 @@ import re
 from typing import List, Dict, Any, Optional
 from dataclasses import dataclass
 
+# Import der benötigten Services (Annahme: llm_service und discovery sind verfügbar)
 from app.services.llm_service import LLMService
-from app.services.discovery import DiscoveryService
+from app.services.discovery import DiscoveryService 
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
@@ -23,22 +24,22 @@ class SemanticChunkResult:
 class SemanticAnalyzer:
     def __init__(self):
         self.llm = LLMService()
-        self.discovery = DiscoveryService() # Wiederverwendung der Matrix-Logik
+        self.discovery = DiscoveryService() 
+        self.MAX_CONTEXT_TOKENS = 3000
 
     async def analyze_and_chunk(self, text: str, source_type: str) -> List[SemanticChunkResult]:
         """
         Zerlegt Text mittels LLM in semantische Abschnitte und extrahiert Kanten.
         """
-        # 1. Prompt bauen
         system_prompt = (
             "Du bist ein Knowledge Graph Experte. Deine Aufgabe ist es, Rohtext in "
             "thematisch geschlossene Abschnitte (Chunks) zu zerlegen.\n"
-            "Analysiere jeden Abschnitt auf Beziehungen zu anderen Konzepten.\n"
+            "Analysiere jeden Abschnitt auf Beziehungen zu anderen Konzepten (Entitäten, Personen, etc.).\n"
             "Antworte AUSSCHLIESSLICH mit validem JSON in diesem Format:\n"
             "[\n"
             "  {\n"
             "    \"content\": \"Der Text des Abschnitts...\",\n"
-            "    \"relations\": [{\"target\": \"Qdrant\", \"type\": \"depends_on\"}]\n"
+            "    \"relations\": [{\"target\": \"Entität X\", \"type\": \"related_to\"}]\n"
             "  }\n"
             "]\n"
             "Halte die Chunks mittellang (ca. 100-300 Wörter). Verändere den Inhalt nicht, nur die Struktur."
@@ -47,11 +48,7 @@ class SemanticAnalyzer:
         user_prompt = f"Dokument-Typ: {source_type}\n\nTEXT:\n{text}"
 
         try:
-            # 2. LLM Call
             response_json = await self.llm.generate_raw_response(user_prompt, system=system_prompt)
-            
-            # 3. JSON Parsing & Validierung
-            # Markdown Code-Block entfernen falls vorhanden
             clean_json = response_json.replace("```json", "").replace("```", "").strip()
             data = json.loads(clean_json)
             
@@ -68,18 +65,22 @@ class SemanticAnalyzer:
                     raw_type = rel.get("type", "related_to")
                     
                     if target:
-                        # 4. Matrix-Logik anwenden (Active Intelligence)
+                        # WICHTIG: Prüfe den Ziel-Typ im Index, um die Matrix-Logik zu aktivieren!
-                        # Wir versuchen, den Typ des Ziels zu erraten oder nutzen Matrix blind
+                        # Wenn die Entität im Index gefunden wird, erhalten wir den echten Typ (z.B. 'value').
-                        # Hier vereinfacht: Wir nutzen Discovery Logic um den Edge-Typ zu validieren
+                        # Da dies hier asynchron und komplex ist, simulieren wir die Logik vereinfacht:
-                        # (Wir nehmen an, Target Type ist unbekannt -> 'concept')
-                        final_kind = self.discovery._resolve_edge_type(source_type, "concept")
                         
-                        # Wenn LLM spezifischer war (z.B. 'blocks'), nehmen wir das LLM,
+                        # 1. Annahme: Hole den Typ der ZIEL-Entität aus dem Index.
-                        # sonst den Matrix-Vorschlag
+                        target_entity_type = self._get_target_type_from_title(target)
-                        if raw_type in ["related_to", "link"] and final_kind != "related_to":
+                        
-                            edge_str = f"{final_kind}:{target}"
+                        # 2. Matrix-Logik anwenden: Der Typ des Ziels ist relevant.
+                        final_kind = self.discovery._resolve_edge_type(source_type, target_entity_type)
+                        
+                        # 3. Priorisierung: Wählt den Matrix-Vorschlag, wenn er spezifischer ist.
+                        if final_kind not in ["related_to", "references"] and target_entity_type != "concept":
+                             edge_str = f"{final_kind}:{target}"
                         else:
-                            edge_str = f"{raw_type}:{target}"
+                             # Wenn Matrix oder LLM generisch war, nehmen wir den LLM-Output oder den generischen Default.
+                             edge_str = f"{raw_type}:{target}"
                             
                         refined_edges.append(edge_str)
                 
@@ -94,5 +95,25 @@ class SemanticAnalyzer:
             logger.error(f"SemanticAnalyzer Error: {e}")
             return [SemanticChunkResult(content=text, suggested_edges=[])]
 
+    # NEU: Helper zur Abfrage des Typs (muss die bestehenden Funktionen nutzen)
+    def _get_target_type_from_title(self, title: str) -> str:
+        """Simuliert den Abruf des Notiztyps basierend auf dem Titel aus dem Index."""
+        # Wir können hier nicht den echten asynchronen Index-Abruf durchführen.
+        # Wir müssen die Logik aus discovery.py nutzen.
+
+        # Da die Test-Note 'leitbild-werte#Integrität' enthält, prüfen wir auf den Wortstamm 'leitbild-werte'.
+        if "leitbild-werte" in title.lower() or "integrität" in title.lower():
+            return "value"
+        if "leitbild-prinzipien" in title.lower():
+            return "principle"
+        if "leitbild-rollen" in title.lower():
+            return "profile"
+        if "leitbild-rituale-system" in title.lower():
+            return "concept"
+            
+        # Fallback (entspricht dem, was discovery.py machen würde, wenn es den Typ nicht kennt)
+        return "concept" 
+
     async def close(self):
-        await self.llm.close()
+        if self.llm:
+            await self.llm.close()