docs/06_Roadmap/06_active_roadmap.md aktualisiert
All checks were successful
Deploy mindnet to llm-node / deploy (push) Successful in 4s

This commit is contained in:
Lars 2025-12-19 09:22:11 +01:00
parent 6db1714449
commit c184c3cae2

View File

@ -49,6 +49,12 @@ Eine Übersicht der implementierten Features zum schnellen Auffinden von Funktio
| **WP-19** | Graph Visualisierung | **Frontend Modularisierung:** Umbau auf `ui_*.py`.<br>**Graph Engines:** Parallelbetrieb von Cytoscape (COSE) und Agraph.<br>**Tools:** "Single Source of Truth" Editor, Persistenz via URL. |
| **WP-20** | Cloud Hybrid Mode | Nutzung von Public LLM für schnellere Verarbeitung und bestimmte Aufgaben |
| **WP-21** | Semantic Graph Routing & Canonical Edges | Transformation des Graphen von statischen Verbindungen zu dynamischen, kontextsensitiven Pfaden. Das System soll verstehen, *welche* Art von Verbindung für die aktuelle Frage relevant ist ("Warum?" vs. "Was kommt danach?"). |
| **WP-22** | **Content Lifecycle & Registry** | **Ergebnis:** SSOT via `01_edge_vocabulary.md`, Alias-Mapping, Status-Scoring (`stable`/`draft`) und Modularisierung der Scoring-Engine. |
### 2.1 WP-22 Lessons Learned
* **Architektur:** Die Trennung von `retriever.py` und `retriever_scoring.py` war notwendig, um LLM-Context-Limits zu wahren und die Testbarkeit der mathematischen Formeln zu erhöhen.
* **Kanten-Validierung:** Die Edge Registry muss beim Start explizit initialisiert werden (Singleton), um "Lazy Loading" Probleme in der API zu vermeiden.
---
@ -153,6 +159,15 @@ Diese Features stehen als nächstes an oder befinden sich in der Umsetzung.
3. **Graph Reasoning:**
* Der Retriever priorisiert Pfade, die dem semantischen Muster der Frage entsprechen, nicht nur dem Text-Match.
### WP-22 Content Lifecycle & Meta-Configuration
**Status:** ✅ Fertig (v2.7.0)
**Ziel:** Professionalisierung der Datenhaltung durch Einführung eines Lebenszyklus und "Docs-as-Code" Konfiguration.
**Lösungsansätze:**
1. **Status-Logik (Frontmatter):** `stable` vs. `draft` Scoring Modifier.
2. **Single Source of Truth (SSOT):** Die Registry nutzt `01_edge_vocabulary.md` als führende Konfiguration.
3. **Self-Learning Loop:** Protokollierung unbekannter Kanten in `unknown_edges.jsonl`.
---
## 4. Abhängigkeiten & Release-Plan