diff --git a/docs/03_Technical_References/03_tech_chat_backend.md b/docs/03_Technical_References/03_tech_chat_backend.md
index 3437b8d..9752929 100644
--- a/docs/03_Technical_References/03_tech_chat_backend.md
+++ b/docs/03_Technical_References/03_tech_chat_backend.md
@@ -53,6 +53,20 @@ Wenn der Intent `FACT` oder `DECISION` ist, wird folgender Flow ausgeführt:
 
 Der `LLMService` (`app/services/llm_service.py`) fungiert als zentraler Hybrid-Client für OpenRouter, Google Gemini und Ollama. Er schützt das System vor Überlastung und verwaltet Quoten.
 
+Mit Version 2.8.1 wurde die Architektur der Antwort-Generierung grundlegend gehärtet:
+
+A. Fail-Fast Prinzip (No-Retry Chat)
+Im Gegensatz zur Ingestion-Pipeline nutzt das Chat-Backend für Echtzeit-Anfragen keine internen Retries (max_retries=0).
+
+Scheitert ein Provider (Timeout/Fehler), wird sofort die Fallback-Kaskade eingeleitet oder der Deep Fallback zu Ollama getriggert.
+
+Dies verhindert die kumulative Wartezeit von mehreren Minuten bei Provider-Störungen.
+
+B. Context-Throttling & Memory Guard
+Drosselung: Vor der Übergabe an Ollama prüft die chat.py, ob der Kontext (RAG-Hits) die Grenze von MAX_OLLAMA_CHARS überschreitet und kürzt diesen ggf..
+
+Modell-Lock: Der LLMService erzwingt im Ollama-Payload den Parameter num_ctx: 8192. Dies stabilisiert den VRAM-Verbrauch und verhindert, dass das Modell versucht, speicherintensive 128k-Kontexte zu reservieren.
+
 ### 2.1 Prioritäts-Semaphor
 
 Jeder LLM-Request steuert über ein `priority`-Flag den Zugriff auf Hardware- und API-Ressourcen:
diff --git a/docs/03_Technical_References/03_tech_configuration.md b/docs/03_Technical_References/03_tech_configuration.md
index 3ee257e..150182a 100644
--- a/docs/03_Technical_References/03_tech_configuration.md
+++ b/docs/03_Technical_References/03_tech_configuration.md
@@ -29,8 +29,8 @@ Diese Variablen steuern die Infrastruktur, Pfade und globale Timeouts.
 | `MINDNET_PROMPTS_PATH` | `config/prompts.yaml` | Pfad zu LLM Prompts. |
 | `MINDNET_LLM_PROVIDER` | `openrouter` | **Neu (WP-20):** Aktiver Provider (`openrouter`, `gemini`, `ollama`). |
 | `MINDNET_LLM_FALLBACK` | `true` | **Neu (WP-20):** Aktiviert automatischen Ollama-Fallback bei Cloud-Fehlern. |
-| `MINDNET_LLM_RATE_LIMIT_WAIT`| `60.0` | **Neu (WP-76):** Wartezeit in Sekunden bei HTTP 429 (Rate Limit). |
-| `MINDNET_LLM_RATE_LIMIT_RETRIES`| `3` | **Neu (WP-76):** Anzahl Cloud-Retries vor lokalem Fallback. |
+| `MINDNET_LLM_RATE_LIMIT_WAIT`| `60.0` | **Neu (WP-20):** Wartezeit in Sekunden bei HTTP 429 (Rate Limit). |
+| `MINDNET_LLM_RATE_LIMIT_RETRIES`| `3` | **Neu (WP-20):** Anzahl Cloud-Retries vor lokalem Fallback. |
 | `GOOGLE_API_KEY` | *(Key)* | API Key für Google AI Studio. |
 | `MINDNET_GEMINI_MODEL` | `gemini-2.5-flash-lite` | **Update 2025:** Optimiertes Lite-Modell für hohe Quoten. |
 | `OPENROUTER_API_KEY` | *(Key)* | API Key für OpenRouter Integration. |
@@ -38,6 +38,7 @@ Diese Variablen steuern die Infrastruktur, Pfade und globale Timeouts.
 | `MINDNET_LLM_MODEL` | `phi3:mini` | Name des lokalen Chat-Modells (Ollama). |
 | `MINDNET_EMBEDDING_MODEL` | `nomic-embed-text` | Name des Embedding-Modells (Ollama). |
 | `MINDNET_OLLAMA_URL` | `http://127.0.0.1:11434`| URL zum lokalen LLM-Server. |
+| `MAX_OLLAMA_CHARS`   | `10000`|  Maximale Länge des Kontext-Strings, der an das lokale Modell gesendet wird. Verhindert Batch-Decoding-Fehler bei sehr großen Notiz-Historien. |
 | `MINDNET_LLM_TIMEOUT` | `300.0` | Timeout in Sekunden für LLM-Anfragen. |
 | `MINDNET_API_TIMEOUT` | `300.0` | Globales API-Timeout für das Frontend. |
 | `MINDNET_LL_BACKGROUND_LIMIT`| `2` | **Traffic Control:** Max. parallele Hintergrund-Tasks (Semaphore). |
diff --git a/docs/04_Operations/04_admin_operations.md b/docs/04_Operations/04_admin_operations.md
index dee4b91..962b786 100644
--- a/docs/04_Operations/04_admin_operations.md
+++ b/docs/04_Operations/04_admin_operations.md
@@ -19,14 +19,31 @@ context: "Installationsanleitung, Systemd-Units und Wartungsprozesse für Mindne
 ### 1.2 Qdrant (Docker)
 Startet die Vektor-DB mit persistentem Storage auf Port 6333.
 
+dockercompose.yaml 
 ```bash
-docker run -d \
-  --name mindnet_qdrant \
-  --restart always \
-  -p 6333:6333 \
-  -v $(pwd)/qdrant_storage:/qdrant/storage \
-  qdrant/qdrant
+services:
+  qdrant:
+    image: qdrant/qdrant
+    container_name: qdrant
+    ports:
+      - "6333:6333"
+    volumes:
+      - ./qdrant_data:/qdrant/storage
+
+    ulimits:
+       nofile:
+         soft: 65535
+         hard: 65535
+    restart: unless-stopped
+
 ```
+```bash
+docker compose up -d
+```
+
+
+Um Abstürze der Vektordatenbank bei einer hohen Anzahl an Collections (z. B. durch viele Notiz-Typen oder Dev-Umgebungen) zu vermeiden, müssen die System-Limits für den Container angepasst werden.
+Hintergrund: Qdrant öffnet für jedes Segment einer Collection mehrere Dateien. Ohne diese Erhöhung führt das Standard-Linux-Limit (1024) zum Absturz mit dem Fehler os error 24 (Too many open files).
 
 ### 1.3 Ollama (Modelle)
 **Wichtig:** Seit v2.4 ist `nomic-embed-text` Pflicht für Embeddings.