Lars/mindnet
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases 21 Wiki Activity

dokumentation

Browse Source
This commit is contained in:
Lars 2025-12-10 18:55:38 +01:00
parent 67d865d373
commit f2de556c16
11 changed files with 286 additions and 220 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

63
Programmmanagement/Programmplan_V2.2.md
View File

@ -1,5 +1,5 @@
# mindnet v2.2 — Programmplan # mindnet v2.2 — Programmplan
**Version:** 2.3.2 (Inkl. WP-10a GUI Evolution) **Version:** 2.4.0 (Inkl. WP-07 Interview & WP-10a Draft Editor)
**Stand:** 2025-12-10 **Stand:** 2025-12-10
**Status:** Aktiv **Status:** Aktiv
@ -24,11 +24,11 @@
- [WP-05 – Persönlichkeitsmodell \& RAG-Chat (abgeschlossen)](#wp-05--persönlichkeitsmodell--rag-chat-abgeschlossen) - [WP-05 – Persönlichkeitsmodell \& RAG-Chat (abgeschlossen)](#wp-05--persönlichkeitsmodell--rag-chat-abgeschlossen)
- [WP-05b – Advanced Chat (Optional)](#wp-05b--advanced-chat-optional) - [WP-05b – Advanced Chat (Optional)](#wp-05b--advanced-chat-optional)
- [WP-06 – Decision Engine \& Hybrid Router (abgeschlossen)](#wp-06--decision-engine--hybrid-router-abgeschlossen) - [WP-06 – Decision Engine \& Hybrid Router (abgeschlossen)](#wp-06--decision-engine--hybrid-router-abgeschlossen)
- [WP-07 – Interview-Assistent (geplant)](#wp-07--interview-assistent-geplant) - [WP-07 – Interview-Assistent (abgeschlossen)](#wp-07--interview-assistent-abgeschlossen)
- [WP-08 – Self-Tuning v1/v2 (geplant)](#wp-08--self-tuning-v1v2-geplant) - [WP-08 – Self-Tuning v1/v2 (geplant)](#wp-08--self-tuning-v1v2-geplant)
- [WP-09 – Vault-Onboarding \& Migration (geplant)](#wp-09--vault-onboarding--migration-geplant) - [WP-09 – Vault-Onboarding \& Migration (geplant)](#wp-09--vault-onboarding--migration-geplant)
- [WP-10 – Chat-Interface \& Writeback (abgeschlossen)](#wp-10--chat-interface--writeback-abgeschlossen) - [WP-10 – Chat-Interface \& Writeback (abgeschlossen)](#wp-10--chat-interface--writeback-abgeschlossen)
- [WP-10a – GUI Evolution: Interaktion \& Tools (geplant)](#wp-10a--gui-evolution-interaktion--tools-geplant) - [WP-10a – GUI Evolution: Draft Editor (abgeschlossen)](#wp-10a--gui-evolution-draft-editor-abgeschlossen)
- [WP-11 – Knowledge-Builder \& Vernetzungs-Assistent (geplant)](#wp-11--knowledge-builder--vernetzungs-assistent-geplant) - [WP-11 – Knowledge-Builder \& Vernetzungs-Assistent (geplant)](#wp-11--knowledge-builder--vernetzungs-assistent-geplant)
- [WP-12 – Knowledge Rewriter (Soft Mode, geplant)](#wp-12--knowledge-rewriter-soft-mode-geplant) - [WP-12 – Knowledge Rewriter (Soft Mode, geplant)](#wp-12--knowledge-rewriter-soft-mode-geplant)
- [WP-13 – MCP-Integration \& Agenten-Layer (geplant)](#wp-13--mcp-integration--agenten-layer-geplant) - [WP-13 – MCP-Integration \& Agenten-Layer (geplant)](#wp-13--mcp-integration--agenten-layer-geplant)
@ -39,13 +39,11 @@
- [10. Governance \& Versionierung](#10-governance--versionierung) - [10. Governance \& Versionierung](#10-governance--versionierung)
- [11. Executive Summary](#11-executive-summary) - [11. Executive Summary](#11-executive-summary)
--- ---
## 1. Programmauftrag ## 1. Programmauftrag
mindnet v2.2 entwickelt ein persönliches, wachsendes KI-Gedächtnis, das: mindnet v2.4 entwickelt ein persönliches, wachsendes KI-Gedächtnis, das:
- Wissen, Erfahrungen, Werte und Entscheidungen speichert, - Wissen, Erfahrungen, Werte und Entscheidungen speichert,
- diese Informationen semantisch verknüpft und rekonstruierbar macht, - diese Informationen semantisch verknüpft und rekonstruierbar macht,
@ -53,7 +51,7 @@ mindnet v2.2 entwickelt ein persönliches, wachsendes KI-Gedächtnis, das:
- über mehrere Kanäle gefüttert wird: - über mehrere Kanäle gefüttert wird:
- Obsidian-Markdown (primäre Quelle), - Obsidian-Markdown (primäre Quelle),
- Chat-basierter Agent (Decision Engine & RAG-Chat aktiv), - Chat-basierter Agent (Decision Engine & RAG-Chat aktiv),
- später: Interview-Assistent (strukturierte Dialogerfassung), - **Interview-Assistent (One-Shot Extraction aktiv)**,
- automatisch neue Zusammenhänge erkennt und vernetzt (Edges, Typen, Hinweise), - automatisch neue Zusammenhänge erkennt und vernetzt (Edges, Typen, Hinweise),
- sich durch Rückmeldungen (Feedback) selbst verbessert (Self-Tuning). - sich durch Rückmeldungen (Feedback) selbst verbessert (Self-Tuning).
@ -88,7 +86,7 @@ Kernprinzipien der Vision:
Das System arbeitet von Anfang an mit unvollständigen Daten, kann aber schrittweise dichter werden, ohne dass alte Notizen massenhaft manuell angepasst werden müssen. Das System arbeitet von Anfang an mit unvollständigen Daten, kann aber schrittweise dichter werden, ohne dass alte Notizen massenhaft manuell angepasst werden müssen.
- **Flexibilität (Late Binding):** - **Flexibilität (Late Binding):**
Semantik wird überwiegend in Konfiguration (z. B. `types.yaml`, `prompts.yaml`, `decision_engine.yaml`, Policies) festgelegt. Die Persönlichkeit entsteht durch das Config-Design, nicht durch Hardcoding. Semantik wird überwiegend in Konfiguration (z. B. `types.yaml`, `prompts.yaml`, `decision_engine.yaml`) festgelegt. Die Persönlichkeit entsteht durch das Config-Design, nicht durch Hardcoding.
- **Autonomie & Self-Healing:** - **Autonomie & Self-Healing:**
mindnet schlägt fehlende Typen, Relationen und Edges vor (z. B. aus Inline-Relationen, Edge-Defaults, Ähnlichkeitsbeziehungen) und baut damit einen „self-healing graph“ auf. mindnet schlägt fehlende Typen, Relationen und Edges vor (z. B. aus Inline-Relationen, Edge-Defaults, Ähnlichkeitsbeziehungen) und baut damit einen „self-healing graph“ auf.
@ -117,6 +115,7 @@ Kernprinzipien der Vision:
- **Decision Engine:** System erkennt Intent (Fakt vs. Entscheidung) und wägt Werte ab (WP-06 abgeschlossen). - **Decision Engine:** System erkennt Intent (Fakt vs. Entscheidung) und wägt Werte ab (WP-06 abgeschlossen).
- **Multi-Persona:** System wechselt den Tonfall (Empathisch vs. Analytisch) situativ (WP-06 abgeschlossen). - **Multi-Persona:** System wechselt den Tonfall (Empathisch vs. Analytisch) situativ (WP-06 abgeschlossen).
- **Chat Interface:** Web-basiertes Frontend (Streamlit) für einfache Interaktion und Feedback-Gabe (WP-10 abgeschlossen). - **Chat Interface:** Web-basiertes Frontend (Streamlit) für einfache Interaktion und Feedback-Gabe (WP-10 abgeschlossen).
- **Interview-Assistent (WP-07):** One-Shot Extraction von Notizen ("Neues Projekt anlegen") ist live.
- Technische Basis: FastAPI, Qdrant, Ollama (Local LLM), Streamlit. - Technische Basis: FastAPI, Qdrant, Ollama (Local LLM), Streamlit.
- Automatisierte Erkennung von Beziehungen: - Automatisierte Erkennung von Beziehungen:
- Wikilinks, Inline-Relationen, Callout-Edges, Typ-Defaults. - Wikilinks, Inline-Relationen, Callout-Edges, Typ-Defaults.
@ -126,10 +125,9 @@ Kernprinzipien der Vision:
### 3.2 Mittelfristig (Nächste Schritte) ### 3.2 Mittelfristig (Nächste Schritte)
- **Interview-Assistent (WP-07):** Geführte Dialoge zur Erfassung neuer Notizen (Startbereit). - **Self-Tuning (WP-08):** Optimierung der Gewichte in `retriever.yaml` basierend auf dem gesammelten Feedback.
- mindnet erzeugt Vorschläge für neue Notes & Edges und bietet einen „Vernetzungs-Assistenten“ für manuell angelegte Notizen. - **Knowledge-Builder (WP-11):** Assistent zur Analyse und Vernetzung manuell erstellter Notizen.
- Agenten können über MCP-Tools (`mindnet_query`, `mindnet_chat`) auf mindnet zugreifen. - Agenten können über MCP-Tools (`mindnet_query`, `mindnet_chat`) auf mindnet zugreifen.
- Self-Tuning optimiert die Gewichte in `retriever.yaml` basierend auf dem gesammelten Feedback (WP-08).
### 3.3 Langfristig ### 3.3 Langfristig
@ -191,10 +189,10 @@ Die folgenden Prinzipien steuern alle Workpackages und Entscheidungen:
Phase A – Fundament & Import (Fertig) Phase A – Fundament & Import (Fertig)
Phase B – Semantik, Graph & Lernen (Fertig) Phase B – Semantik, Graph & Lernen (Fertig)
Phase C – Persönlichkeitsmodell & KI-Zwilling (Fertig) Phase C – Persönlichkeitsmodell & KI-Zwilling (Fertig)
Phase D – Agenten, MCP & Interaktion (Laufend) Phase D – Agenten, MCP & Interaktion (Aktiv)
Phase E – Review, Refactoring, Dokumentation Phase E – Review, Refactoring, Dokumentation
Alle Workpackages sind einer Phase zugeordnet. WP-01 bis WP-06 und WP-10 sind bereits erfolgreich abgeschlossen. Alle Workpackages sind einer Phase zugeordnet. WP-01 bis WP-07 und WP-10/10a sind erfolgreich abgeschlossen.
--- ---
@ -354,17 +352,18 @@ Transformation vom reinen Wissens-Abrufer zum strategischen Entscheidungspartner
--- ---
### WP-07 – Interview-Assistent (geplant) ### WP-07 – Interview-Assistent (abgeschlossen)
**Phase:** C/D **Phase:** C/D
**Status:** 🟡 geplant (Nächster Fokus) **Status:** 🟢 abgeschlossen
**Ziel:** **Ziel:**
Dialogbasierter Erfassungs-Assistent, der strukturierte Interviews führt und daraus konsistente Markdown-Notizen generiert. Dialogbasierter Erfassungs-Assistent, der strukturierte Interviews führt und daraus konsistente Markdown-Notizen generiert.
**Umfang:** **Erreichte Ergebnisse:**
- Design von Interview-Flows (via Router-Strategie `INTERVIEW`). - **One-Shot Extractor:** Extrahiert Notiz-Inhalte aus einem Prompt.
- Konvertierung von Dialogtranskripten in typisierte Notes (Draft-Erstellung). - **Schema Injection:** Typspezifische Pflichtfelder (Late Binding).
- **Draft Generator:** Liefert validen Markdown-Codeblock mit `status: draft`.
**Aufwand / Komplexität:** **Aufwand / Komplexität:**
- Aufwand: Niedrig/Mittel - Aufwand: Niedrig/Mittel
@ -375,7 +374,7 @@ Dialogbasierter Erfassungs-Assistent, der strukturierte Interviews führt und da
### WP-08 – Self-Tuning v1/v2 (geplant) ### WP-08 – Self-Tuning v1/v2 (geplant)
**Phase:** B/C **Phase:** B/C
**Status:** 🟡 geplant **Status:** 🟡 geplant (Nächster Fokus)
**Ziel:** **Ziel:**
Aufbau eines Self-Tuning-Mechanismus, der auf Basis von Feedback-Daten (WP-04c) Vorschläge für Retriever- und Policy-Anpassungen macht. Aufbau eines Self-Tuning-Mechanismus, der auf Basis von Feedback-Daten (WP-04c) Vorschläge für Retriever- und Policy-Anpassungen macht.
@ -429,18 +428,18 @@ Ablösung der Terminal-Interaktion durch ein grafisches Interface.
--- ---
### WP-10a – GUI Evolution: Interaktion & Tools (geplant) ### WP-10a – GUI Evolution: Draft Editor (abgeschlossen)
**Phase:** D **Phase:** D
**Status:** 🟡 geplant (nach WP07/11) **Status:** 🟢 abgeschlossen
**Ziel:** **Ziel:**
Anpassung der GUI an komplexe Interaktionsmuster, die durch den Interview-Assistenten und Knowledge-Builder entstehen. Anpassung der GUI an komplexe Interaktionsmuster, die durch den Interview-Assistenten und Knowledge-Builder entstehen.
**Umfang:** **Erreichte Ergebnisse:**
- **Draft-Editor:** Interaktive Bearbeitung und Bestätigung der Markdown-Entwürfe aus WP-07. - **Draft Editor:** Interaktive `st.text_area` für generierte Entwürfe.
- **Suggestion-UI:** Checkboxen/Toggles für Kanten-Vorschläge aus WP-11 (Human-in-the-Loop). - **Sanitizer:** `normalize_meta_and_body` zur Korrektur von LLM-Fehlern.
- **Writeback:** Physisches Speichern der bestätigten Inhalte im Vault. - **Download/Copy:** Export-Funktionen für Markdown.
**Aufwand / Komplexität:** **Aufwand / Komplexität:**
- Aufwand: Mittel - Aufwand: Mittel
@ -512,7 +511,7 @@ Aufräumen, dokumentieren, stabilisieren – insbesondere für Onboarding Dritte
WP01 → WP02 → WP03 → WP04a WP01 → WP02 → WP03 → WP04a
WP04a → WP04b → WP04c → WP08 WP04a → WP04b → WP04c → WP08
WP03 → WP05 → WP06 → WP07 WP03 → WP05 → WP06 → WP07
WP07/WP11 → WP10a WP07 → WP10a
WP03 → WP09 WP03 → WP09
WP01/WP03 → WP10 → WP11 → WP12 WP01/WP03 → WP10 → WP11 → WP12
WP03/WP04 → WP13 WP03/WP04 → WP13
@ -553,11 +552,11 @@ Aufräumen, dokumentieren, stabilisieren – insbesondere für Onboarding Dritte
| WP05 | 🟢 | | WP05 | 🟢 |
| WP05b | ⚪ | | WP05b | ⚪ |
| WP06 | 🟢 | | WP06 | 🟢 |
| WP07 | 🟡 | | WP07 | 🟢 |
| WP08 | 🟡 | | WP08 | 🟡 |
| WP09 | 🟡 | | WP09 | 🟡 |
| WP10 | 🟢 | | WP10 | 🟢 |
| WP10a | 🟡 | | WP10a | 🟢 |
| WP11 | 🟡 | | WP11 | 🟡 |
| WP12 | 🟡 | | WP12 | 🟡 |
| WP13 | 🟡 | | WP13 | 🟡 |
@ -578,15 +577,15 @@ Aufräumen, dokumentieren, stabilisieren – insbesondere für Onboarding Dritte
## 11. Executive Summary ## 11. Executive Summary
mindnet v2.2 ist so aufgesetzt, dass: mindnet v2.4 ist so aufgesetzt, dass:
- du **schrittweise** Wissen erfassen kannst (Obsidian + Chat + später Interview-Assistent), - du **schrittweise** Wissen erfassen kannst (Obsidian + Chat + Interview-Drafts),
- die Struktur **mitwächst**, ohne Retro-Massenarbeit im Vault, - die Struktur **mitwächst**, ohne Retro-Massenarbeit im Vault,
- ein **hybrider Retriever** qualitativ hochwertige, erklärbare Antworten liefert, - ein **hybrider Retriever** qualitativ hochwertige, erklärbare Antworten liefert,
- ein **Self-Healing- und Self-Tuning-Mechanismus** vorbereitet ist (durch WP-04c Feedback-Daten), - ein **Self-Healing- und Self-Tuning-Mechanismus** vorbereitet ist (durch WP-04c Feedback-Daten),
- ein **Persönlichkeitsmodell** (Decision Engine, Empathie) existiert und den Tonfall situativ anpasst, - ein **Persönlichkeitsmodell** (Decision Engine, Empathie) existiert und den Tonfall situativ anpasst,
- eine **grafische Oberfläche** (WP-10) existiert, die komplexe Zusammenhänge (Intents, Quellen) visualisiert, - eine **grafische Oberfläche** (WP-10/10a) existiert, die komplexe Zusammenhänge visualisiert und Co-Creation ermöglicht,
- langfristig ein **KI-Zwilling** aufgebaut wird, der deine Werte, Erfahrungen und Denkweise spiegelt, - langfristig ein **KI-Zwilling** aufgebaut wird, der deine Werte, Erfahrungen und Denkweise spiegelt,
- die technische Architektur (FastAPI, Qdrant, YAML-Policies, MCP-Integration) lokal, nachvollziehbar und erweiterbar bleibt. - die technische Architektur (FastAPI, Qdrant, YAML-Policies, MCP-Integration) lokal, nachvollziehbar und erweiterbar bleibt.
Dieser Programmplan bildet die konsolidierte Grundlage (v2.3.1) für alle weiteren Arbeiten. Dieser Programmplan bildet die konsolidierte Grundlage (v2.4.0) für alle weiteren Arbeiten.

41
docs/Knowledge_Design_Manual.md
View File

@ -1,7 +1,7 @@
# mindnet v2.2 – Knowledge Design Manual # mindnet v2.4 – Knowledge Design Manual
**Datei:** `docs/mindnet_knowledge_design_manual_v2.2.md` **Datei:** `docs/mindnet_knowledge_design_manual_v2.4.md`
**Stand:** 2025-12-10 **Stand:** 2025-12-10
**Status:** **FINAL** (Integrierter Stand WP01–WP10) **Status:** **FINAL** (Integrierter Stand WP01–WP10a)
**Quellen:** `knowledge_design.md`, `TYPE_REGISTRY_MANUAL.md`, `chunking_strategy.md`, `mindnet_functional_architecture.md`. **Quellen:** `knowledge_design.md`, `TYPE_REGISTRY_MANUAL.md`, `chunking_strategy.md`, `mindnet_functional_architecture.md`.
--- ---
@ -28,6 +28,7 @@ Seit Version 2.3.1 verfügt Mindnet über:
* **Hybrid Router:** Das System erkennt, ob du Fakten, Entscheidungen oder Empathie brauchst. * **Hybrid Router:** Das System erkennt, ob du Fakten, Entscheidungen oder Empathie brauchst.
* **Context Intelligence:** Das System lädt je nach Situation unterschiedliche Notiz-Typen (z.B. Werte bei Entscheidungen). * **Context Intelligence:** Das System lädt je nach Situation unterschiedliche Notiz-Typen (z.B. Werte bei Entscheidungen).
* **Web UI (WP10):** Du kannst direkt sehen, welche Quellen genutzt wurden. * **Web UI (WP10):** Du kannst direkt sehen, welche Quellen genutzt wurden.
* **Interview Modus (WP07):** Du kannst Notizen direkt im Chat entwerfen lassen.
### 1.2 Der Vault als „Source of Truth“ ### 1.2 Der Vault als „Source of Truth“
Die Markdown-Dateien in deinem Vault sind die **einzige Quelle der Wahrheit**. Die Markdown-Dateien in deinem Vault sind die **einzige Quelle der Wahrheit**.
@ -48,7 +49,7 @@ Jede Datei muss mindestens folgende Felder enthalten, um korrekt verarbeitet zu
id: 20251110-projekt-alpha-8a9b2c # Eindeutige Kennung (YYYYMMDD-slug) id: 20251110-projekt-alpha-8a9b2c # Eindeutige Kennung (YYYYMMDD-slug)
title: Projekt Alpha # Sprechender Titel (wird in Suchergebnissen angezeigt) title: Projekt Alpha # Sprechender Titel (wird in Suchergebnissen angezeigt)
type: project # Steuert Verarbeitung & Vernetzung (siehe Kap. 3) type: project # Steuert Verarbeitung & Vernetzung (siehe Kap. 3)
status: active # Status (z.B. draft, active, archived) status: active # active, archived oder 'draft' (für generierte Notes)
created: 2025-11-10 # Erstellungsdatum (ISO 8601 oder YYYY-MM-DD) created: 2025-11-10 # Erstellungsdatum (ISO 8601 oder YYYY-MM-DD)
updated: 2025-12-07 # Letzte Änderung updated: 2025-12-07 # Letzte Änderung
tags: [ki, entwicklung] # Taxonomie für Filterung tags: [ki, entwicklung] # Taxonomie für Filterung
@ -79,23 +80,23 @@ Diese Felder sind technisch nicht zwingend, aber für bestimmte Typen sinnvoll:
## 3. Note-Typen & Typ-Registry ## 3. Note-Typen & Typ-Registry
Der `type` ist der wichtigste Hebel im Knowledge Design. Er steuert nicht nur das Gewicht bei der Suche, sondern seit WP-06 auch, **wann** eine Notiz aktiv in den Chat geholt wird ("Strategic Retrieval"). Der `type` ist der wichtigste Hebel im Knowledge Design. Er steuert nicht nur das Gewicht bei der Suche, sondern seit WP-06 auch, **wann** eine Notiz aktiv in den Chat geholt wird ("Strategic Retrieval") und **welche Felder** im Interview abgefragt werden.
### 3.1 Übersicht der Kern-Typen ### 3.1 Übersicht der Kern-Typen
Mindnet unterscheidet verschiedene Wissensarten. Wähle den Typ, der die **Rolle** der Notiz am besten beschreibt: Mindnet unterscheidet verschiedene Wissensarten. Wähle den Typ, der die **Rolle** der Notiz am besten beschreibt:
| Typ | Beschreibung & Einsatzzweck | Rolle im Chat (Intent) | | Typ | Beschreibung & Einsatzzweck | Rolle im Chat (Intent) | Interview Schema (WP07) |
| :--- | :--- | :--- | | :--- | :--- | :--- | :--- |
| **`concept`** | Fachbegriffe, Theorien. Zeitloses Wissen. | **FACT** (Basiswissen) | | **`concept`** | Fachbegriffe, Theorien. Zeitloses Wissen. | **FACT** | Titel, Definition, Tags |
| **`project`** | Ein Vorhaben mit Ziel, Dauer und Aufgaben. | **FACT / DECISION** (Kontext) | | **`project`** | Ein Vorhaben mit Ziel, Dauer und Aufgaben. | **FACT / DECISION** | Ziel, Status, Stakeholder, Steps |
| **`experience`** | Persönliche Erfahrung, Lektion oder Erkenntnis. | **EMPATHY** (Spiegelung) | | **`experience`** | Persönliche Erfahrung, Lektion oder Erkenntnis. | **EMPATHY** | Situation, Erkenntnis, Emotionen |
| **`decision`** | Eine bewusst getroffene Entscheidung (ADR). | **DECISION** (Begründung "Warum") | | **`decision`** | Eine bewusst getroffene Entscheidung (ADR). | **DECISION** | Kontext, Entscheidung, Alternativen |
| **`value`** | Ein persönlicher Wert oder ein Prinzip. | **DECISION** (Moralischer Kompass) | | **`value`** | Ein persönlicher Wert oder ein Prinzip. | **DECISION** | Definition, Anti-Beispiel |
| **`goal`** | Ein strategisches Ziel (kurz- oder langfristig). | **DECISION** (Abgleich) | | **`goal`** | Ein strategisches Ziel (kurz- oder langfristig). | **DECISION** | Zeitrahmen, KPIs, Werte |
| **`person`** | Eine reale Person (Netzwerk, Autor). | **FACT** | | **`person`** | Eine reale Person (Netzwerk, Autor). | **FACT** | Rolle, Kontext |
| **`journal`** | Zeitbezogener Log-Eintrag, Daily Note. | **FACT** (Historie) | | **`journal`** | Zeitbezogener Log-Eintrag, Daily Note. | **FACT** | Datum, Tags |
| **`source`** | Externe Quelle (Buch, PDF, Artikel). | **FACT** (Faktenbasis) | | **`source`** | Externe Quelle (Buch, PDF, Artikel). | **FACT** | Autor, URL |
### 3.2 Zusammenspiel mit `types.yaml` ### 3.2 Zusammenspiel mit `types.yaml`
@ -200,6 +201,14 @@ Da deine Notizen im Web-Interface (WP10) angezeigt werden:
* **Kurze Absätze:** Das LLM liest besser, und der Mensch scannt schneller. * **Kurze Absätze:** Das LLM liest besser, und der Mensch scannt schneller.
* **Klare Headings:** Nutze H1/H2, um dem Chunker logische Trennlinien zu geben. * **Klare Headings:** Nutze H1/H2, um dem Chunker logische Trennlinien zu geben.
### 5.4 Der Interview-Modus (Auto-Drafting)
Seit v2.4 (WP07) kann Mindnet Notizen für dich entwerfen.
* **Wie:** Schreibe im Chat einfach: *"Ich möchte ein neues Projekt 'Alpha' anlegen, Ziel ist die Markteroberung."*
* **Was passiert:** Mindnet erkennt den Wunsch (`INTERVIEW`), wählt das Schema für `project` und generiert **sofort** einen Markdown-Entwurf.
* **Ergebnis:** Du erhältst einen Code-Block mit `status: draft`. Diesen kannst du im Draft-Editor (UI) direkt bearbeiten und herunterladen.
* **Drafts:** Enthalten oft Platzhalter `[TODO]`. Das ist Absicht. Ergänze sie im Editor.
--- ---
## 6. Best Practices & Beispiele (Klassik) ## 6. Best Practices & Beispiele (Klassik)

58
docs/Overview.md
View File

@ -1,8 +1,8 @@
# Mindnet v2.2 – Overview & Einstieg # Mindnet v2.4 – Overview & Einstieg
**Datei:** `docs/mindnet_overview_v2.2.md` **Datei:** `docs/mindnet_overview_v2.4.md`
**Stand:** 2025-12-10 **Stand:** 2025-12-10
**Status:** **FINAL** (Post-WP10 Release) **Status:** **FINAL** (Inkl. Interview-Assistent & Web-Editor)
**Version:** 2.3.1 **Version:** 2.4.0
--- ---
@ -13,10 +13,10 @@
Anders als herkömmliche Notiz-Apps (wie Obsidian oder Evernote), die Texte nur passiv speichern, ist Mindnet ein **aktives System**: Anders als herkömmliche Notiz-Apps (wie Obsidian oder Evernote), die Texte nur passiv speichern, ist Mindnet ein **aktives System**:
* Es **versteht** Zusammenhänge über einen Wissensgraphen. * Es **versteht** Zusammenhänge über einen Wissensgraphen.
* Es **begründet** Antworten ("Warum ist das so?"). * Es **begründet** Antworten ("Warum ist das so?").
* Es **antwortet** situativ angepasst: Mal als harter Strategieberater, mal als empathischer Spiegel. * Es **antwortet** situativ angepasst: Mal als Strategieberater, mal als empathischer Spiegel, und neu: **als Interviewer, der hilft, Wissen zu erfassen.**
### Die Vision ### Die Vision
> „Ein System, das nicht nur speichert, was ich weiß, sondern auch wie ich denke und fühle.“ > „Ein System, das nicht nur speichert, was ich weiß, sondern auch wie ich denke, fühle und arbeite.“
--- ---
@ -36,14 +36,16 @@ Mindnet arbeitet auf drei Schichten, die aufeinander aufbauen:
* **Technik:** Hybrider Retriever (Graph + Vektor), Explanation Engine. * **Technik:** Hybrider Retriever (Graph + Vektor), Explanation Engine.
* **Status:** 🟢 Live (WP04). * **Status:** 🟢 Live (WP04).
### Ebene 3: Identität (Die Persönlichkeit) ### Ebene 3: Identität & Interaktion (Die Persönlichkeit)
* **Funktion:** Interaktion und Bewertung. Das System nimmt eine Haltung ein. * **Funktion:** Interaktion, Bewertung und Co-Creation.
* **Logik:** "Ich empfehle Lösung X, weil sie unserem Wert 'Datensparsamkeit' entspricht." * **Logik:**
* "Ich empfehle Lösung X, weil sie unserem Wert 'Datensparsamkeit' entspricht."
* "Ich sehe, du willst ein Projekt starten. Lass uns die Eckdaten erfassen."
* **Technik:** * **Technik:**
* **Intent Router:** Erkennt Absichten (Fakt vs. Gefühl vs. Entscheidung). * **Intent Router:** Erkennt Absichten (Fakt vs. Gefühl vs. Entscheidung vs. Interview).
* **Strategic Retrieval:** Lädt gezielt Werte oder Erfahrungen nach. * **Strategic Retrieval:** Lädt gezielt Werte oder Erfahrungen nach.
* **Multi-Persona:** Passt den Tonfall an. * **One-Shot Extraction:** Generiert Entwürfe für neue Notizen.
* **Status:** 🟢 Live (WP05–WP06). * **Status:** 🟢 Live (WP05–WP07, WP10).
--- ---
@ -51,18 +53,20 @@ Mindnet arbeitet auf drei Schichten, die aufeinander aufbauen:
Der Datenfluss in Mindnet ist zyklisch ("Data Flywheel"): Der Datenfluss in Mindnet ist zyklisch ("Data Flywheel"):
1. **Input:** Du schreibst Notizen in Obsidian. 1. **Input:** Du schreibst Notizen in Obsidian **ODER** lässt sie von Mindnet im Chat entwerfen.
2. **Ingest:** Ein Python-Skript importiert, zerlegt (Chunking) und vernetzt (Edges) die Daten in Qdrant. 2. **Ingest:** Ein Python-Skript importiert, zerlegt (Chunking) und vernetzt (Edges) die Daten in Qdrant.
3. **Intent Recognition:** Der Router analysiert deine Frage: Willst du Fakten, Code oder Empathie? 3. **Intent Recognition:** Der Router analysiert deine Frage: Willst du Fakten, Code, Empathie oder etwas dokumentieren?
4. **Retrieval:** Das System sucht Inhalte passend zum Intent (z.B. "Lade Erfahrungen bei Empathie"). 4. **Retrieval / Action:**
5. **Generation:** Ein lokales LLM (Ollama) formuliert die Antwort. * Bei Fragen: Das System sucht Inhalte passend zum Intent.
* Bei Interviews: Das System wählt das passende Schema (z.B. Projekt-Vorlage).
5. **Generation:** Ein lokales LLM (Ollama) formuliert die Antwort oder den Markdown-Draft.
6. **Feedback:** Du bewertest die Antwort. Das System lernt (langfristig) daraus. 6. **Feedback:** Du bewertest die Antwort. Das System lernt (langfristig) daraus.
**Tech-Stack:** **Tech-Stack:**
* **Backend:** Python 3.12, FastAPI. * **Backend:** Python 3.10+, FastAPI.
* **Datenbank:** Qdrant (Vektor & Graph). * **Datenbank:** Qdrant (Vektor & Graph).
* **KI:** Ollama (Phi-3 Mini / Mistral) – 100% lokal. * **KI:** Ollama (Phi-3 Mini) – 100% lokal.
* **Frontend:** Streamlit Web-UI (v2.3.1). * **Frontend:** Streamlit Web-UI (v2.4).
--- ---
@ -72,25 +76,25 @@ Wo findest du was?
| Wenn du... | ...lies dieses Dokument | | Wenn du... | ...lies dieses Dokument |
| :--- | :--- | | :--- | :--- |
| **...wissen willst, wie man Notizen schreibt.** | `mindnet_knowledge_design_manual_v2.2.md` | | **...wissen willst, wie man Notizen schreibt.** | `mindnet_knowledge_design_manual_v2.4.md` |
| **...das System installieren oder betreiben musst.** | `mindnet_admin_guide_v2.2.md` | | **...das System installieren oder betreiben musst.** | `mindnet_admin_guide_v2.4.md` |
| **...am Python-Code entwickeln willst.** | `mindnet_developer_guide_v2.2.md` | | **...am Python-Code entwickeln willst.** | `mindnet_developer_guide_v2.4.md` |
| **...die Pipeline (Import -> RAG) verstehen willst.** | `mindnet_pipeline_playbook_v2.2.md` | | **...die Pipeline (Import -> RAG) verstehen willst.** | `mindnet_pipeline_playbook_v2.4.md` |
| **...die genaue JSON-Struktur oder APIs suchst.** | `mindnet_technical_architecture.md` | | **...die genaue JSON-Struktur oder APIs suchst.** | `mindnet_technical_architecture.md` |
| **...verstehen willst, was fachlich passiert.** | `mindnet_functional_architecture.md` | | **...verstehen willst, was fachlich passiert.** | `mindnet_functional_architecture.md` |
| **...den aktuellen Projektstatus suchst.** | `Programmplan_V2.2.md` | | **...den aktuellen Projektstatus suchst.** | `mindnet_appendices_v2.4.md` |
--- ---
## 5. Rollen im System ## 5. Rollen im System
* **Mindmaster (User/Owner):** Du. Du erstellst Inhalte, stellst Fragen und gibst Feedback. Du definierst die Werte (`type: value`). * **Mindmaster (User/Owner):** Du. Du erstellst Inhalte, stellst Fragen und gibst Feedback. Du definierst die Werte (`type: value`).
* **Mindnet (Der Agent):** Der digitale Zwilling. Er agiert als pragmatischer, transparenter Assistent im Chat. * **Mindnet (Der Agent):** Der digitale Zwilling. Er agiert als pragmatischer, transparenter Assistent und Analyst.
* **Administrator:** Verantwortlich für Docker-Container, Backups und LLM-Ressourcen. * **Administrator:** Verantwortlich für Docker-Container, Backups und LLM-Ressourcen.
--- ---
## 6. Aktueller Fokus ## 6. Aktueller Fokus
Wir haben **Phase D (Interaktion)** mit WP10 (Chat Interface) begonnen und die UI erfolgreich deployed. Wir haben den **Interview-Assistenten (WP07)** und den **Draft-Editor (WP10a)** erfolgreich integriert.
Das System ist nun für Endnutzer bedienbar. Als Nächstes folgt der **Interview-Assistent (WP07)**, um Wissen dialogisch zu erfassen. Das System kann nun aktiv helfen, Wissen zu strukturieren, anstatt es nur abzurufen. Der Fokus verschiebt sich nun in Richtung **Self-Tuning (WP08)**, um aus dem gesammelten Feedback automatisch zu lernen.

12
docs/admin_guide.md
View File

@ -1,8 +1,8 @@
# Mindnet v2.2 – Admin Guide # Mindnet v2.4 – Admin Guide
**Datei:** `docs/mindnet_admin_guide_v2.2.md` **Datei:** `docs/mindnet_admin_guide_v2.4.md`
**Stand:** 2025-12-10 **Stand:** 2025-12-10
**Status:** **FINAL** (Inkl. Frontend Deployment) **Status:** **FINAL** (Inkl. Frontend Deployment & Interview Config)
**Quellen:** `Handbuch.md`, `mindnet_developer_guide_v2.2.md`. **Quellen:** `Handbuch.md`, `mindnet_developer_guide_v2.4.md`.
> Dieses Handbuch richtet sich an **Administratoren**. Es beschreibt Installation, Konfiguration, Backup-Strategien, Monitoring und den sicheren Betrieb der Mindnet-Instanz (API + UI + DB). > Dieses Handbuch richtet sich an **Administratoren**. Es beschreibt Installation, Konfiguration, Backup-Strategien, Monitoring und den sicheren Betrieb der Mindnet-Instanz (API + UI + DB).
@ -66,7 +66,7 @@ Mindnet benötigt einen lokalen LLM-Server für den Chat.
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{"model": "phi3:mini", "prompt":"Hi"}' curl http://localhost:11434/api/generate -d '{"model": "phi3:mini", "prompt":"Hi"}'
### 2.5 Konfiguration (ENV) ### 2.5 Konfiguration (ENV)
Erstelle eine `.env` Datei im Root-Verzeichnis. Die neuen Settings für WP-06 (Timeout, Decision Config) sind essenziell für stabilen Betrieb auf CPUs. Erstelle eine `.env` Datei im Root-Verzeichnis. Die neuen Settings für WP-06/WP-07 (Timeout, Decision Config) sind essenziell für stabilen Betrieb auf CPUs.
# Qdrant Verbindung # Qdrant Verbindung
QDRANT_URL="http://localhost:6333" QDRANT_URL="http://localhost:6333"
@ -77,7 +77,7 @@ Erstelle eine `.env` Datei im Root-Verzeichnis. Die neuen Settings für WP-06 (T
# LLM / RAG Settings # LLM / RAG Settings
MINDNET_LLM_MODEL="phi3:mini" MINDNET_LLM_MODEL="phi3:mini"
MINDNET_OLLAMA_URL="[http://127.0.0.1:11434](http://127.0.0.1:11434)" MINDNET_OLLAMA_URL="http://127.0.0.1:11434"
# Config & Timeouts # Config & Timeouts
MINDNET_PROMPTS_PATH="./config/prompts.yaml" MINDNET_PROMPTS_PATH="./config/prompts.yaml"

37
docs/appendix.md
View File

@ -1,7 +1,7 @@
# Mindnet v2.2 – Appendices & Referenzen # Mindnet v2.4 – Appendices & Referenzen
**Datei:** `docs/mindnet_appendices_v2.2.md` **Datei:** `docs/mindnet_appendices_v2.4.md`
**Stand:** 2025-12-10 **Stand:** 2025-12-10
**Status:** **FINAL** (Integrierter Stand WP01–WP10) **Status:** **FINAL** (Integrierter Stand WP01–WP10a)
**Quellen:** `TYPE_REGISTRY_MANUAL.md`, `chunking_strategy.md`, `mindnet_technical_architecture.md`, `Handbuch.md`. **Quellen:** `TYPE_REGISTRY_MANUAL.md`, `chunking_strategy.md`, `mindnet_technical_architecture.md`, `Handbuch.md`.
> Dieses Dokument bündelt Tabellen, Schemata und technische Referenzen, die in den Prozess-Dokumenten (Playbook, Guides) den Lesefluss stören würden. > Dieses Dokument bündelt Tabellen, Schemata und technische Referenzen, die in den Prozess-Dokumenten (Playbook, Guides) den Lesefluss stören würden.
@ -10,7 +10,7 @@
## Anhang A: Typ-Registry Referenz (Default-Werte) ## Anhang A: Typ-Registry Referenz (Default-Werte)
Diese Tabelle zeigt die Standard-Konfiguration der `types.yaml` (Stand v2.3.1). Diese Tabelle zeigt die Standard-Konfiguration der `types.yaml` (Stand v2.4).
| Typ (`type`) | Chunk Profile | Retriever Weight | Edge Defaults (Auto-Kanten) | Beschreibung | | Typ (`type`) | Chunk Profile | Retriever Weight | Edge Defaults (Auto-Kanten) | Beschreibung |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
@ -23,8 +23,8 @@ Diese Tabelle zeigt die Standard-Konfiguration der `types.yaml` (Stand v2.3.1).
| **source** | `long` | 0.50 | *(keine)* | Externe Quellen (Bücher, PDFs). | | **source** | `long` | 0.50 | *(keine)* | Externe Quellen (Bücher, PDFs). |
| **event** | `short` | 0.60 | `related_to` | Meetings, Konferenzen. | | **event** | `short` | 0.60 | `related_to` | Meetings, Konferenzen. |
| **value** | `medium` | 1.00 | `related_to` | Persönliche Werte/Prinzipien. | | **value** | `medium` | 1.00 | `related_to` | Persönliche Werte/Prinzipien. |
| **goal** | `medium` | 0.95 | `depends_on` | Strategische Ziele (Neu in WP06). | | **goal** | `medium` | 0.95 | `depends_on` | Strategische Ziele. |
| **belief** | `medium` | 0.90 | `related_to` | Glaubenssätze (Neu in WP06). | | **belief** | `medium` | 0.90 | `related_to` | Glaubenssätze. |
| **default** | `medium` | 1.00 | `references` | Fallback, wenn Typ unbekannt. | | **default** | `medium` | 1.00 | `references` | Fallback, wenn Typ unbekannt. |
--- ---
@ -71,7 +71,7 @@ Diese sind die Felder, die effektiv in Qdrant gespeichert werden.
{ {
"chunk_id": "string (keyword)", // Format: {note_id}#c{index} "chunk_id": "string (keyword)", // Format: {note_id}#c{index}
"note_id": "string (keyword)", // FK zur Note "note_id": "string (keyword)", // FK zur Note
"type": "string (keyword)", // Typ-Kopie aus Note (Neu in WP06a) "type": "string (keyword)", // Typ-Kopie aus Note
"text": "string (text)", // Reintext für Anzeige (ohne Overlap) "text": "string (text)", // Reintext für Anzeige (ohne Overlap)
"window": "string (text)", // Text + Overlap (für Embedding) "window": "string (text)", // Text + Overlap (für Embedding)
"ord": "integer", // Laufende Nummer (1..N) "ord": "integer", // Laufende Nummer (1..N)
@ -87,10 +87,10 @@ Diese sind die Felder, die effektiv in Qdrant gespeichert werden.
"source_id": "string (keyword)", // Chunk-ID (Start) "source_id": "string (keyword)", // Chunk-ID (Start)
"target_id": "string (keyword)", // Chunk-ID oder Note-Titel (Ziel) "target_id": "string (keyword)", // Chunk-ID oder Note-Titel (Ziel)
"kind": "string (keyword)", // z.B. 'depends_on' "kind": "string (keyword)", // z.B. 'depends_on'
"scope": "string (keyword)", // Immer 'chunk' in v2.2 "scope": "string (keyword)", // Immer 'chunk'
"rule_id": "string (keyword)", // Traceability: 'inline:rel', 'explicit:wikilink' "rule_id": "string (keyword)", // Traceability: 'inline:rel', 'explicit:wikilink'
"confidence": "float", // 0.0 - 1.0 "confidence": "float", // 0.0 - 1.0
"note_id": "string (keyword)" // Owner Note ID (für Löschung) "note_id": "string (keyword)" // Owner Note ID
} }
--- ---
@ -107,10 +107,11 @@ Diese Variablen steuern das Verhalten der Skripte und Container.
| `MINDNET_TYPES_FILE` | `config/types.yaml` | Pfad zur Typ-Registry. | | `MINDNET_TYPES_FILE` | `config/types.yaml` | Pfad zur Typ-Registry. |
| `MINDNET_RETRIEVER_CONFIG`| `config/retriever.yaml`| Pfad zur Scoring-Konfiguration. | | `MINDNET_RETRIEVER_CONFIG`| `config/retriever.yaml`| Pfad zur Scoring-Konfiguration. |
| `MINDNET_PROMPTS_PATH` | `config/prompts.yaml` | Pfad zu LLM-Prompts (Neu in v2.2). | | `MINDNET_PROMPTS_PATH` | `config/prompts.yaml` | Pfad zu LLM-Prompts (Neu in v2.2). |
| `MINDNET_DECISION_CONFIG` | `config/decision_engine.yaml` | Pfad zur Router-Config (Neu in v2.3). | | `MINDNET_DECISION_CONFIG` | `config/decision_engine.yaml` | Router & Interview Config (Neu in v2.3). |
| `MINDNET_LLM_MODEL` | `phi3:mini` | Name des Ollama-Modells (Neu in v2.2). | | `MINDNET_LLM_MODEL` | `phi3:mini` | Name des Ollama-Modells (Neu in v2.2). |
| `MINDNET_OLLAMA_URL` | `http://127.0.0.1:11434`| URL zum LLM-Server (Neu in v2.2). | | `MINDNET_OLLAMA_URL` | `http://127.0.0.1:11434`| URL zum LLM-Server (Neu in v2.2). |
| `MINDNET_LLM_TIMEOUT` | `120.0` | Timeout für Ollama (Erhöhen auf 300.0 für CPU). | | `MINDNET_LLM_TIMEOUT` | `300.0` | Timeout für Ollama (Erhöht für CPU-Inference). |
| `MINDNET_API_TIMEOUT` | `300.0` | Frontend Timeout (Streamlit). |
| `MINDNET_HASH_COMPARE` | `Body` | Vergleichsmodus für Import (`Body`, `Frontmatter`, `Full`). | | `MINDNET_HASH_COMPARE` | `Body` | Vergleichsmodus für Import (`Body`, `Frontmatter`, `Full`). |
| `MINDNET_HASH_SOURCE` | `parsed` | Quelle für Hash (`parsed`, `raw`, `file`). | | `MINDNET_HASH_SOURCE` | `parsed` | Quelle für Hash (`parsed`, `raw`, `file`). |
| `VECTOR_DIM` | `384` | Dimension der Embeddings (Modellabhängig). | | `VECTOR_DIM` | `384` | Dimension der Embeddings (Modellabhängig). |
@ -119,16 +120,16 @@ Diese Variablen steuern das Verhalten der Skripte und Container.
## Anhang E: Glossar ## Anhang E: Glossar
* **Callout-Edge:** Kante via `> [!edge]`.
* **Decision Engine:** Komponente, die den Intent prüft und Strategien wählt (WP06). * **Decision Engine:** Komponente, die den Intent prüft und Strategien wählt (WP06).
* **Draft Editor:** Web-Komponente zur Bearbeitung generierter Notizen (WP10a).
* **Explanation Layer:** Komponente, die Scores und Graphen als Begründung liefert. * **Explanation Layer:** Komponente, die Scores und Graphen als Begründung liefert.
* **Hybrid Router:** Kombination aus Keyword-Matching und LLM-Klassifizierung für Intents. * **Hybrid Router:** Kombination aus Keyword-Matching und LLM-Klassifizierung für Intents.
* **One-Shot Extractor:** LLM-Strategie zur sofortigen Generierung von Drafts ohne Rückfragen (WP07).
* **RAG (Retrieval Augmented Generation):** Kombination aus Suche und Text-Generierung. * **RAG (Retrieval Augmented Generation):** Kombination aus Suche und Text-Generierung.
* **Strategic Retrieval:** Gezieltes Nachladen von Werten (`value`) bei Entscheidungfragen.
--- ---
## Anhang F: Workpackage Status (v2.3.2) ## Anhang F: Workpackage Status (v2.4.0)
Aktueller Implementierungsstand der Module. Aktueller Implementierungsstand der Module.
@ -140,9 +141,9 @@ Aktueller Implementierungsstand der Module.
| **WP04a**| Retriever Scoring | 🟢 Live | Hybrider Score (Semantik + Graph). | | **WP04a**| Retriever Scoring | 🟢 Live | Hybrider Score (Semantik + Graph). |
| **WP04b**| Explanation Layer | 🟢 Live | API liefert Reasons & Breakdown. | | **WP04b**| Explanation Layer | 🟢 Live | API liefert Reasons & Breakdown. |
| **WP04c**| Feedback Loop | 🟢 Live | Logging (JSONL) & Traceability aktiv. | | **WP04c**| Feedback Loop | 🟢 Live | Logging (JSONL) & Traceability aktiv. |
| **WP05** | Persönlichkeit / Chat | 🟢 Live | RAG-Chat mit Context Enrichment. | | **WP05** | Persönlichkeit / Chat | 🟢 Live | RAG-Integration mit Context Enrichment. |
| **WP06** | Decision Engine | 🟢 Live | Hybrid Router, Strategic Retrieval, Multi-Persona. | | **WP06** | Decision Engine | 🟢 Live | Intent-Router & Strategic Retrieval. |
| **WP07** | Interview Assistent | 🟡 Geplant | Dialog-Modus (Nächster Schritt). | | **WP07** | Interview Assistent | 🟢 Live | **One-Shot Extractor & Schemas aktiv.** |
| **WP08** | Self-Tuning | 🔴 Geplant | Auto-Adjustment der Gewichte. | | **WP08** | Self-Tuning | 🔴 Geplant | Auto-Adjustment der Gewichte. |
| **WP10** | Chat Interface | 🟢 Live | Web-Interface (Streamlit). | | **WP10** | Chat Interface | 🟢 Live | Web-Interface (Streamlit). |
| **WP10a**| GUI Evolution | 🔴 Geplant | Interaktive Tools & Editor. | | **WP10a**| Draft Editor | 🟢 Live | **Interaktives UI für WP07 Drafts.** |

42
docs/dev_workflow.md
View File

@ -1,6 +1,6 @@
# Mindnet v2.2 – Entwickler-Workflow # Mindnet v2.4 – Entwickler-Workflow
**Datei:** `DEV_WORKFLOW.md` **Datei:** `docs/DEV_WORKFLOW.md`
**Stand:** 2025-12-10 (Aktualisiert: Inkl. Frontend WP10) **Stand:** 2025-12-10 (Aktualisiert: Inkl. Interview-Tests WP07)
Dieses Handbuch beschreibt den Entwicklungszyklus zwischen **Windows PC** (IDE), **Raspberry Pi** (Gitea) und **Beelink** (Runtime/Server). Dieses Handbuch beschreibt den Entwicklungszyklus zwischen **Windows PC** (IDE), **Raspberry Pi** (Gitea) und **Beelink** (Runtime/Server).
@ -35,14 +35,14 @@ Hier erstellst du die neue Funktion in einer sicheren Umgebung.
2. **Branch erstellen:** 2. **Branch erstellen:**
* Klicke wieder unten links auf `main`. * Klicke wieder unten links auf `main`.
* Wähle `+ Create new branch...`. * Wähle `+ Create new branch...`.
* Gib den Namen ein: `feature/was-ich-tue` (z.B. `feature/wp06-decision`). * Gib den Namen ein: `feature/was-ich-tue` (z.B. `feature/wp07-interview`).
* Drücke **Enter**. * Drücke **Enter**.
3. **Sicherheits-Check:** 3. **Sicherheits-Check:**
* Steht unten links jetzt dein Feature-Branch? **Nur dann darfst du Code ändern!** * Steht unten links jetzt dein Feature-Branch? **Nur dann darfst du Code ändern!**
4. **Coden:** 4. **Coden:**
* Nimm deine Änderungen vor (z.B. neue YAML-Configs). * Nimm deine Änderungen vor (z.B. neue Schemas in `decision_engine.yaml`).
5. **Sichern & Hochladen:** 5. **Sichern & Hochladen:**
* **Source Control** Icon (Gabel-Symbol) -> Nachricht eingeben -> **Commit**. * **Source Control** Icon (Gabel-Symbol) -> Nachricht eingeben -> **Commit**.
@ -64,7 +64,7 @@ Hier prüfst du, ob dein neuer Code auf dem echten Server läuft.
```bash ```bash
git fetch git fetch
# Tipp: 'git branch -r' zeigt alle verfügbaren Branches an # Tipp: 'git branch -r' zeigt alle verfügbaren Branches an
git checkout feature/wp06-decision git checkout feature/wp07-interview
git pull git pull
``` ```
@ -80,9 +80,9 @@ Hier prüfst du, ob dein neuer Code auf dem echten Server läuft.
**Option A: Standard (Als Service laufen lassen)** **Option A: Standard (Als Service laufen lassen)**
Ideal, wenn du nur testen willst, ob es läuft. Ideal, wenn du nur testen willst, ob es läuft.
```bash ```bash
# 1. API neustarten # 1. API neustarten (Backend)
sudo systemctl restart mindnet-dev sudo systemctl restart mindnet-dev
# 2. UI neustarten (falls Frontend-Änderungen) # 2. UI neustarten (Frontend)
sudo systemctl restart mindnet-ui-dev sudo systemctl restart mindnet-ui-dev
# Logs prüfen (um Fehler zu sehen): # Logs prüfen (um Fehler zu sehen):
@ -109,12 +109,21 @@ Hier prüfst du, ob dein neuer Code auf dem echten Server läuft.
sudo systemctl start mindnet-ui-dev sudo systemctl start mindnet-ui-dev
``` ```
6. **Validieren:** 6. **Validieren (Smoke Tests):**
* **Browser:** Öffne `http://<IP>:8502` um die UI zu testen.
* **Browser:** Öffne `http://<IP>:8502` um die UI zu testen (Intent Badge prüfen!).
* **CLI:** Führe Testskripte in einem **zweiten Terminal** aus: * **CLI:** Führe Testskripte in einem **zweiten Terminal** aus:
**Test A: Decision Engine**
```bash ```bash
# Beispiel für Decision Engine Test python tests/test_wp06_decision.py -p 8002 -q "Soll ich Qdrant nutzen?"
python tests/test_wp06_decision.py -p 8002 -q "Soll ich...?" # Erwartung: Intent DECISION
```
**Test B: Interview Modus (Neu!)**
```bash
python tests/test_wp06_decision.py -p 8002 -q "Ich will ein neues Projekt starten"
# Erwartung: Intent INTERVIEW, Output ist Markdown Codeblock
``` ```
--- ---
@ -165,7 +174,7 @@ Damit das Chaos nicht wächst, löschen wir den fertigen Branch.
cd ~/mindnet_dev cd ~/mindnet_dev
git checkout main git checkout main
git pull git pull
git branch -d feature/wp06-decision git branch -d feature/wp07-interview
``` ```
3. **VS Code:** 3. **VS Code:**
* Auf `main` wechseln. * Auf `main` wechseln.
@ -189,12 +198,11 @@ Damit das Chaos nicht wächst, löschen wir den fertigen Branch.
## 4. Troubleshooting ## 4. Troubleshooting
**"Read timed out (120s)" / 500 Error beim Chat** **"Read timed out (300s)" / 500 Error beim Interview**
* **Ursache:** Das LLM (Ollama) braucht zu lange zum Laden ("Cold Start"). * **Ursache:** Das LLM (Ollama) braucht für den One-Shot Draft länger als das Timeout erlaubt.
* **Lösung:** * **Lösung:**
1. Erhöhe in `.env` den Wert: `MINDNET_LLM_TIMEOUT=300.0` (Backend) oder `MINDNET_API_TIMEOUT` (Frontend). 1. Erhöhe in `.env` den Wert: `MINDNET_LLM_TIMEOUT=300.0`.
2. Starte die Server neu. 2. Starte die Server neu.
3. Stelle sicher, dass dein Test-Skript (Client) auch ein hohes Timeout hat.
**"Port 8002 / 8502 already in use"** **"Port 8002 / 8502 already in use"**
* **Ursache:** Du willst `uvicorn` oder `streamlit` manuell starten, aber der Service läuft noch. * **Ursache:** Du willst `uvicorn` oder `streamlit` manuell starten, aber der Service läuft noch.

52
docs/developer_guide.md
View File

@ -1,14 +1,14 @@
# Mindnet v2.2 – Developer Guide # Mindnet v2.4 – Developer Guide
**Datei:** `docs/mindnet_developer_guide_v2.2.md` **Datei:** `docs/mindnet_developer_guide_v2.4.md`
**Stand:** 2025-12-10 **Stand:** 2025-12-10
**Status:** **FINAL** (Inkl. RAG, Decision Engine & Frontend WP10) **Status:** **FINAL** (Inkl. RAG, Interview Mode & Frontend WP10)
**Quellen:** `mindnet_technical_architecture.md`, `Handbuch.md`, `DEV_WORKFLOW.md`. **Quellen:** `mindnet_technical_architecture.md`, `Handbuch.md`, `DEV_WORKFLOW.md`.
> **Zielgruppe:** Entwickler:innen. > **Zielgruppe:** Entwickler:innen.
> **Zweck:** Anleitung zum Aufsetzen der Entwicklungsumgebung, Verständnis der Modulstruktur und Durchführung von Tests. > **Zweck:** Anleitung zum Aufsetzen der Entwicklungsumgebung, Verständnis der Modulstruktur und Durchführung von Tests.
--- ---
- [Mindnet v2.2 – Developer Guide](#mindnet-v22--developer-guide) - [Mindnet v2.4 – Developer Guide](#mindnet-v24--developer-guide)
- [1. Projektstruktur (Post-WP10)](#1-projektstruktur-post-wp10) - [1. Projektstruktur (Post-WP10)](#1-projektstruktur-post-wp10)
- [2. Lokales Setup (Development)](#2-lokales-setup-development) - [2. Lokales Setup (Development)](#2-lokales-setup-development)
- [2.1 Voraussetzungen](#21-voraussetzungen) - [2.1 Voraussetzungen](#21-voraussetzungen)
@ -27,6 +27,7 @@
- [5. Das "Teach-the-AI" Paradigma (Context Intelligence)](#5-das-teach-the-ai-paradigma-context-intelligence) - [5. Das "Teach-the-AI" Paradigma (Context Intelligence)](#5-das-teach-the-ai-paradigma-context-intelligence)
- [A. Workflow: Einen neuen Typ implementieren (z. B. `type: risk`)](#a-workflow-einen-neuen-typ-implementieren-z-b-type-risk) - [A. Workflow: Einen neuen Typ implementieren (z. B. `type: risk`)](#a-workflow-einen-neuen-typ-implementieren-z-b-type-risk)
- [B. Workflow: Neue Beziehungen (Edges) nutzen (z. B. `beeinflusst_von`)](#b-workflow-neue-beziehungen-edges-nutzen-z-b-beeinflusst_von) - [B. Workflow: Neue Beziehungen (Edges) nutzen (z. B. `beeinflusst_von`)](#b-workflow-neue-beziehungen-edges-nutzen-z-b-beeinflusst_von)
- [C. Workflow: Interview-Schema anpassen (WP07)](#c-workflow-interview-schema-anpassen-wp07)
- [Fazit](#fazit) - [Fazit](#fazit)
- [6. Nützliche Einzeiler](#6-nützliche-einzeiler) - [6. Nützliche Einzeiler](#6-nützliche-einzeiler)
@ -48,7 +49,7 @@ Der Code ist modular in `app` (Logik), `scripts` (CLI) und `config` (Steuerung)
│ │ └── dto.py # Zentrale DTO-Definition │ │ └── dto.py # Zentrale DTO-Definition
│ ├── routers/ # FastAPI Endpoints │ ├── routers/ # FastAPI Endpoints
│ │ ├── query.py # Suche │ │ ├── query.py # Suche
│ │ ├── chat.py # Hybrid Router & Decision Engine (WP06) │ │ ├── chat.py # Hybrid Router & Interview Logic (WP06/WP07)
│ │ ├── feedback.py # Feedback (WP04c) │ │ ├── feedback.py # Feedback (WP04c)
│ │ └── ... │ │ └── ...
│ ├── services/ # Interne & Externe Dienste │ ├── services/ # Interne & Externe Dienste
@ -56,12 +57,12 @@ Der Code ist modular in `app` (Logik), `scripts` (CLI) und `config` (Steuerung)
│ │ ├── feedback_service.py # Logging (JSONL Writer) │ │ ├── feedback_service.py # Logging (JSONL Writer)
│ │ └── embeddings_client.py │ │ └── embeddings_client.py
│ ├── frontend/ # NEU (WP10) │ ├── frontend/ # NEU (WP10)
│ │ └── ui.py # Streamlit Application │ │ └── ui.py # Streamlit Application inkl. Draft-Editor
│ └── main.py # Entrypoint der API │ └── main.py # Entrypoint der API
├── config/ # YAML-Konfigurationen (Single Source of Truth) ├── config/ # YAML-Konfigurationen (Single Source of Truth)
│ ├── types.yaml # Import-Regeln │ ├── types.yaml # Import-Regeln
│ ├── prompts.yaml # LLM Prompts & RAG Templates (WP06) │ ├── prompts.yaml # LLM Prompts & Interview Templates (WP06/07)
│ ├── decision_engine.yaml # Router-Strategien (WP06) │ ├── decision_engine.yaml # Router-Strategien & Schemas (WP06/07)
│ └── retriever.yaml # Scoring-Regeln & Kantengewichte │ └── retriever.yaml # Scoring-Regeln & Kantengewichte
├── data/ ├── data/
│ └── logs/ # Lokale Logs (search_history.jsonl, feedback.jsonl) │ └── logs/ # Lokale Logs (search_history.jsonl, feedback.jsonl)
@ -108,7 +109,7 @@ Erstelle eine `.env` Datei im Root-Verzeichnis.
MINDNET_TYPES_FILE="./config/types.yaml" MINDNET_TYPES_FILE="./config/types.yaml"
MINDNET_RETRIEVER_CONFIG="./config/retriever.yaml" MINDNET_RETRIEVER_CONFIG="./config/retriever.yaml"
# LLM / RAG Settings (WP06) # LLM / RAG Settings (WP06/07)
MINDNET_LLM_MODEL="phi3:mini" MINDNET_LLM_MODEL="phi3:mini"
MINDNET_OLLAMA_URL="http://127.0.0.1:11434" MINDNET_OLLAMA_URL="http://127.0.0.1:11434"
MINDNET_LLM_TIMEOUT=300.0 MINDNET_LLM_TIMEOUT=300.0
@ -148,9 +149,9 @@ Dies ist das komplexeste Modul.
* **Debugging:** Nutze `--dry-run` oder `scripts/payload_dryrun.py`. * **Debugging:** Nutze `--dry-run` oder `scripts/payload_dryrun.py`.
### 3.2 Der Hybrid Router (`app.routers.chat`) ### 3.2 Der Hybrid Router (`app.routers.chat`)
Hier liegt die Logik für Intent Detection (WP06). Hier liegt die Logik für Intent Detection (WP06) und Interview-Modus (WP07).
* **Logic:** `_classify_intent` prüft zuerst Keywords (Fast Path) und fällt auf `llm_service.generate_raw_response` zurück (Slow Path), wenn konfiguriert. * **Logic:** `_classify_intent` prüft zuerst Keywords (Fast Path) und fällt auf `llm_service.generate_raw_response` zurück (Slow Path), wenn konfiguriert.
* **Config:** Gesteuert durch `decision_engine.yaml`. * **One-Shot:** Wenn Intent `INTERVIEW` erkannt wird, wird **kein Retrieval** ausgeführt. Stattdessen wird ein Draft generiert.
* **Erweiterung:** Um neue Intents hinzuzufügen, editiere nur die YAML, nicht den Python-Code (Late Binding). * **Erweiterung:** Um neue Intents hinzuzufügen, editiere nur die YAML, nicht den Python-Code (Late Binding).
### 3.3 Der Retriever (`app.core.retriever`) ### 3.3 Der Retriever (`app.core.retriever`)
@ -160,9 +161,9 @@ Hier passiert das Scoring.
### 3.4 Das Frontend (`app.frontend.ui`) ### 3.4 Das Frontend (`app.frontend.ui`)
Eine Streamlit-App (WP10). Eine Streamlit-App (WP10).
* **Draft Editor:** Enthält einen YAML-Sanitizer (`normalize_meta_and_body`), der sicherstellt, dass LLM-Halluzinationen im Frontmatter nicht das File zerstören.
* **State:** Nutzt `st.session_state` für Chat-History und Drafts. * **State:** Nutzt `st.session_state` für Chat-History und Drafts.
* **Logik:** Ruft `/chat` und `/feedback` Endpoints der API auf. * **Logik:** Ruft `/chat` und `/feedback` Endpoints der API auf.
* **Anpassung:** CSS Styles sind direkt in `ui.py` eingebettet.
--- ---
@ -204,7 +205,7 @@ Prüfen das laufende System gegen eine echte Qdrant-Instanz und Ollama.
## 5. Das "Teach-the-AI" Paradigma (Context Intelligence) ## 5. Das "Teach-the-AI" Paradigma (Context Intelligence)
Mindnet lernt nicht durch Training (Fine-Tuning), sondern durch **Konfiguration**, **Vernetzung** und **Prompting**. Wenn du dem System ein neues Konzept beibringen willst, musst du in der Regel an drei Stellen eingreifen. Dies ist der **Core-Workflow** für Erweiterungen. Mindnet lernt nicht durch Training (Fine-Tuning), sondern durch **Konfiguration**, **Vernetzung** und **Prompting**. Dies ist der **Core-Workflow** für Erweiterungen.
### A. Workflow: Einen neuen Typ implementieren (z. B. `type: risk`) ### A. Workflow: Einen neuen Typ implementieren (z. B. `type: risk`)
@ -227,26 +228,29 @@ Damit dieser Typ aktiv geladen wird, musst du ihn einer Strategie zuordnen.
**3. Kognitive Ebene (`config/prompts.yaml`)** **3. Kognitive Ebene (`config/prompts.yaml`)**
Erkläre dem LLM im Template, was es damit tun soll. Erkläre dem LLM im Template, was es damit tun soll.
decision_template: |
...
- Prüfe auf [RISK]: Wenn vorhanden, warne mich davor!
### B. Workflow: Neue Beziehungen (Edges) nutzen (z. B. `beeinflusst_von`) ### B. Workflow: Neue Beziehungen (Edges) nutzen (z. B. `beeinflusst_von`)
Beziehungen sind der Klebstoff für die "Why"-Erklärungen. Beziehungen sind der Klebstoff für die "Why"-Erklärungen.
**1. Erfassung im Vault (Markdown)** **1. Erfassung im Vault (Markdown)**
Du musst dem System keinen neuen Edge-Typ "beibringen" (Schema-less). Du nutzt ihn einfach.
Nutze die Inline-Syntax im Fließtext: Nutze die Inline-Syntax im Fließtext:
> "Die Entscheidung für Qdrant wurde [[rel:beeinflusst_von Budgetkürzung 2024]]."
Die Entscheidung für Qdrant wurde [[rel:beeinflusst_von Budgetkürzung 2024]].
**2. Gewichtung (`config/retriever.yaml`)** **2. Gewichtung (`config/retriever.yaml`)**
Standardmäßig werden alle expliziten Kanten gleich behandelt. Wenn Kausalität wichtiger ist als Ähnlichkeit, konfiguriere dies hier. Konfiguriere `edge_weights`, wenn Kausalität wichtiger ist als Ähnlichkeit.
scoring: ### C. Workflow: Interview-Schema anpassen (WP07)
edge_type_weights:
beeinflusst_von: 1.5 # Sehr starker Einfluss auf das Ranking Wenn Mindnet neue Fragen stellen soll:
**1. Schema erweitern (`config/decision_engine.yaml`)**
Füge das Feld in die Liste ein.
project:
fields: ["Titel", "Ziel", "Budget"] # <--- Budget neu
**2. Keine Code-Änderung nötig**
Der `One-Shot Extractor` (Prompt Template) liest diese Liste dynamisch und weist das LLM an, das Budget zu extrahieren oder `[TODO]` zu setzen.
### Fazit ### Fazit
* **Vault:** Liefert das Wissen. * **Vault:** Liefert das Wissen.

45
docs/mindnet_functional_architecture.md
View File

@ -1,15 +1,15 @@
# Mindnet v2.2 – Fachliche Architektur # Mindnet v2.4 – Fachliche Architektur
**Datei:** `docs/mindnet_functional_architecture_v2.2.md` **Datei:** `docs/mindnet_functional_architecture_v2.4.md`
**Stand:** 2025-12-10 **Stand:** 2025-12-10
**Status:** **FINAL** (Integrierter Stand WP01–WP10) **Status:** **FINAL** (Integrierter Stand WP01–WP10 + WP07)
> Dieses Dokument beschreibt **was** Mindnet fachlich tut und **warum** – mit Fokus auf die Erzeugung und Nutzung von **Edges** (Kanten), die Logik des Retrievers und den **RAG-Chat** (Decision Engine & Persönlichkeit). Die technische Umsetzung wird im technischen Dokument detailliert. > Dieses Dokument beschreibt **was** Mindnet fachlich tut und **warum** – mit Fokus auf die Erzeugung und Nutzung von **Edges** (Kanten), die Logik des Retrievers und den **RAG-Chat** (Decision Engine, Interview-Modus & Persönlichkeit). Die technische Umsetzung wird im technischen Dokument detailliert.
--- ---
<details> <details>
<summary>📖 <b>Inhaltsverzeichnis (Klicken zum Öffnen)</b></summary> <summary>📖 <b>Inhaltsverzeichnis (Klicken zum Öffnen)</b></summary>
- [Mindnet v2.2 – Fachliche Architektur](#mindnet-v22--fachliche-architektur) - [Mindnet v2.4 – Fachliche Architektur](#mindnet-v24--fachliche-architektur)
- [](#) - [](#)
- [0) Zielbild \& Grundprinzip](#0-zielbild--grundprinzip) - [0) Zielbild \& Grundprinzip](#0-zielbild--grundprinzip)
- [1) Notizen \& Chunks (fachliche Perspektive)](#1-notizen--chunks-fachliche-perspektive) - [1) Notizen \& Chunks (fachliche Perspektive)](#1-notizen--chunks-fachliche-perspektive)
@ -26,11 +26,12 @@
- [5) Der Retriever (Funktionaler Layer)](#5-der-retriever-funktionaler-layer) - [5) Der Retriever (Funktionaler Layer)](#5-der-retriever-funktionaler-layer)
- [5.1 Scoring-Modell](#51-scoring-modell) - [5.1 Scoring-Modell](#51-scoring-modell)
- [5.2 Erklärbarkeit (Explainability) – WP04b](#52-erklärbarkeit-explainability--wp04b) - [5.2 Erklärbarkeit (Explainability) – WP04b](#52-erklärbarkeit-explainability--wp04b)
- [6) Context Intelligence \& Intent Router (WP06)](#6-context-intelligence--intent-router-wp06) - [6) Context Intelligence \& Intent Router (WP06/WP07)](#6-context-intelligence--intent-router-wp06wp07)
- [6.1 Das Problem: Statische vs. Dynamische Antworten](#61-das-problem-statische-vs-dynamische-antworten) - [6.1 Das Problem: Statische vs. Dynamische Antworten](#61-das-problem-statische-vs-dynamische-antworten)
- [6.2 Der Intent-Router (Keyword \& Semantik)](#62-der-intent-router-keyword--semantik) - [6.2 Der Intent-Router (Keyword \& Semantik)](#62-der-intent-router-keyword--semantik)
- [6.3 Strategic Retrieval (Injektion von Werten)](#63-strategic-retrieval-injektion-von-werten) - [6.3 Strategic Retrieval (Injektion von Werten)](#63-strategic-retrieval-injektion-von-werten)
- [6.4 Reasoning (Das Gewissen)](#64-reasoning-das-gewissen) - [6.4 Reasoning (Das Gewissen)](#64-reasoning-das-gewissen)
- [6.5 Der Interview-Modus (One-Shot Extraction) – Neu in v2.4](#65-der-interview-modus-one-shot-extraction--neu-in-v24)
- [7) Future Concepts: The Empathic Digital Twin (Ausblick)](#7-future-concepts-the-empathic-digital-twin-ausblick) - [7) Future Concepts: The Empathic Digital Twin (Ausblick)](#7-future-concepts-the-empathic-digital-twin-ausblick)
- [7.1 Antizipation durch Erfahrung](#71-antizipation-durch-erfahrung) - [7.1 Antizipation durch Erfahrung](#71-antizipation-durch-erfahrung)
- [7.2 Empathie \& "Ich"-Modus](#72-empathie--ich-modus) - [7.2 Empathie \& "Ich"-Modus](#72-empathie--ich-modus)
@ -46,7 +47,7 @@
- [13) Lösch-/Update-Garantien (Idempotenz)](#13-lösch-update-garantien-idempotenz) - [13) Lösch-/Update-Garantien (Idempotenz)](#13-lösch-update-garantien-idempotenz)
- [14) Beispiel – Von Markdown zu Kanten (v2.2)](#14-beispiel--von-markdown-zu-kanten-v22) - [14) Beispiel – Von Markdown zu Kanten (v2.2)](#14-beispiel--von-markdown-zu-kanten-v22)
- [15) Referenzen (Projektdateien \& Leitlinien)](#15-referenzen-projektdateien--leitlinien) - [15) Referenzen (Projektdateien \& Leitlinien)](#15-referenzen-projektdateien--leitlinien)
- [16) Workpackage Status (v2.3.2)](#16-workpackage-status-v232) - [16) Workpackage Status (v2.4.0)](#16-workpackage-status-v240)
</details> </details>
--- ---
@ -208,13 +209,13 @@ Die API gibt diese Analysen als menschenlesbare Sätze (`reasons`) und als Daten
--- ---
## 6) Context Intelligence & Intent Router (WP06) ## 6) Context Intelligence & Intent Router (WP06/WP07)
Seit WP06 agiert Mindnet nicht mehr statisch, sondern passt seine Suchstrategie dem **Intent** (der Absicht) des Nutzers an. Dies ist die Transformation vom reinen Wissens-Abrufer zum strategischen Entscheidungspartner. Seit WP06/WP07 agiert Mindnet nicht mehr statisch, sondern passt seine Suchstrategie dem **Intent** (der Absicht) des Nutzers an. Dies ist die Transformation vom reinen Wissens-Abrufer zum strategischen Partner.
### 6.1 Das Problem: Statische vs. Dynamische Antworten ### 6.1 Das Problem: Statische vs. Dynamische Antworten
* **Früher (Pre-WP06):** Jede Frage ("Was ist X?" oder "Soll ich X?") wurde gleich behandelt -> Fakten-Retrieval. * **Früher (Pre-WP06):** Jede Frage ("Was ist X?" oder "Soll ich X?") wurde gleich behandelt -> Fakten-Retrieval.
* **Heute (WP06):** Das System erkennt, *was* der User will, und lädt unterschiedliche Wissensbausteine. * **Heute (WP06):** Das System erkennt, *was* der User will (Rat, Fakten oder Datenerfassung) und wechselt den Modus.
### 6.2 Der Intent-Router (Keyword & Semantik) ### 6.2 Der Intent-Router (Keyword & Semantik)
Der Router prüft vor jeder Antwort die Absicht über konfigurierbare Strategien (`config/decision_engine.yaml`): Der Router prüft vor jeder Antwort die Absicht über konfigurierbare Strategien (`config/decision_engine.yaml`):
@ -222,11 +223,8 @@ Der Router prüft vor jeder Antwort die Absicht über konfigurierbare Strategien
1. **FACT:** Reine Wissensfrage ("Was ist Qdrant?"). → Standard RAG. 1. **FACT:** Reine Wissensfrage ("Was ist Qdrant?"). → Standard RAG.
2. **DECISION:** Frage nach Rat oder Strategie ("Soll ich Qdrant nutzen?"). → Aktiviert die Decision Engine. 2. **DECISION:** Frage nach Rat oder Strategie ("Soll ich Qdrant nutzen?"). → Aktiviert die Decision Engine.
3. **EMPATHY:** Emotionale Zustände ("Ich bin gestresst"). → Aktiviert den empathischen Modus. 3. **EMPATHY:** Emotionale Zustände ("Ich bin gestresst"). → Aktiviert den empathischen Modus.
4. **CODING:** Technische Anfragen. 4. **INTERVIEW (Neu in WP07):** Wunsch, Wissen zu erfassen ("Neues Projekt anlegen"). → Aktiviert den Draft-Generator.
5. **CODING:** Technische Anfragen.
**Erkennung:**
* **Fast Path:** Prüfung auf Schlüsselwörter (z.B. "soll ich").
* **Slow Path (Smart Fallback):** Wenn kein Keyword passt, prüft ein LLM (Phi-3) die Semantik des Satzes.
### 6.3 Strategic Retrieval (Injektion von Werten) ### 6.3 Strategic Retrieval (Injektion von Werten)
Im Modus `DECISION` führt das System eine **zweite Suchstufe** aus. Es sucht nicht nur nach semantisch passenden Texten zur Frage, sondern erzwingt das Laden von strategischen Notizen wie: Im Modus `DECISION` führt das System eine **zweite Suchstufe** aus. Es sucht nicht nur nach semantisch passenden Texten zur Frage, sondern erzwingt das Laden von strategischen Notizen wie:
@ -234,12 +232,18 @@ Im Modus `DECISION` führt das System eine **zweite Suchstufe** aus. Es sucht ni
* **Principles (`type: principle`):** Handlungsanweisungen. * **Principles (`type: principle`):** Handlungsanweisungen.
* **Goals (`type: goal`):** Strategische Ziele. * **Goals (`type: goal`):** Strategische Ziele.
Dies wird über **Late Binding** in `config/decision_engine.yaml` gesteuert. Neue Facetten der Persönlichkeit können dort konfiguriert werden, ohne den Code zu ändern.
### 6.4 Reasoning (Das Gewissen) ### 6.4 Reasoning (Das Gewissen)
Das LLM erhält im Prompt die explizite Anweisung: *"Wäge die Fakten (aus der Suche) gegen die injizierten Werte ab."* Das LLM erhält im Prompt die explizite Anweisung: *"Wäge die Fakten (aus der Suche) gegen die injizierten Werte ab."*
Dadurch entstehen Antworten, die nicht nur technisch korrekt sind, sondern subjektiv passend ("Tool X passt nicht zu deinem Ziel Z"). Dadurch entstehen Antworten, die nicht nur technisch korrekt sind, sondern subjektiv passend ("Tool X passt nicht zu deinem Ziel Z").
### 6.5 Der Interview-Modus (One-Shot Extraction) – Neu in v2.4
Wenn der User Wissen erfassen will ("Ich möchte ein neues Projekt anlegen"), wechselt Mindnet in den **Interview-Modus**.
* **Late Binding Schema:** Das System lädt ein konfiguriertes Schema für den Ziel-Typ (z.B. `project`: Pflichtfelder sind Titel, Ziel, Status).
* **One-Shot Extraction:** Statt eines langen Dialogs extrahiert das LLM **sofort** alle verfügbaren Infos aus dem Prompt und generiert einen validen Markdown-Draft mit Frontmatter.
* **Draft-Status:** Fehlende Pflichtfelder werden mit `[TODO]` markiert.
* **UI-Integration:** Das Frontend rendert statt einer Chat-Antwort einen **interaktiven Editor** (WP10), in dem der Entwurf finalisiert werden kann.
--- ---
## 7) Future Concepts: The Empathic Digital Twin (Ausblick) ## 7) Future Concepts: The Empathic Digital Twin (Ausblick)
@ -401,10 +405,11 @@ Frontmatter-Eigenschaften (Properties) bleiben **minimiert**:
- Persönlichkeit & Chat: `config/prompts.yaml` & `app/routers/chat.py`. - Persönlichkeit & Chat: `config/prompts.yaml` & `app/routers/chat.py`.
- Decision Engine: `config/decision_engine.yaml`. - Decision Engine: `config/decision_engine.yaml`.
- Logging Service: `app/services/feedback_service.py`. - Logging Service: `app/services/feedback_service.py`.
- Frontend UI: `app/frontend/ui.py`.
--- ---
## 16) Workpackage Status (v2.3.2) ## 16) Workpackage Status (v2.4.0)
Aktueller Implementierungsstand der Module. Aktueller Implementierungsstand der Module.
@ -418,7 +423,7 @@ Aktueller Implementierungsstand der Module.
| **WP04c**| Feedback Loop | 🟢 Live | Logging (JSONL) & Traceability aktiv. | | **WP04c**| Feedback Loop | 🟢 Live | Logging (JSONL) & Traceability aktiv. |
| **WP05** | Persönlichkeit / Chat | 🟢 Live | RAG-Integration mit Context Enrichment. | | **WP05** | Persönlichkeit / Chat | 🟢 Live | RAG-Integration mit Context Enrichment. |
| **WP06** | Decision Engine | 🟢 Live | Intent-Router & Strategic Retrieval. | | **WP06** | Decision Engine | 🟢 Live | Intent-Router & Strategic Retrieval. |
| **WP07** | Interview Assistent | 🟡 Geplant | Dialog-Modus (Nächster Schritt). | | **WP07** | Interview Assistent | 🟢 Live | **One-Shot Extractor & Schemas aktiv.** |
| **WP08** | Self-Tuning | 🔴 Geplant | Auto-Adjustment der Gewichte. | | **WP08** | Self-Tuning | 🔴 Geplant | Auto-Adjustment der Gewichte. |
| **WP10** | Chat Interface | 🟢 Live | Web-UI mit Feedback & Intents. | | **WP10** | Chat Interface | 🟢 Live | Web-UI mit Feedback & Intents. |
| **WP10a**| GUI Evolution | 🔴 Geplant | Erweiterte Interaktion. | | **WP10a**| Draft Editor | 🟢 Live | **Interaktiver Editor für WP07 Drafts.** |

80
docs/mindnet_technical_architecture.md
View File

@ -1,17 +1,17 @@
# Mindnet v2.2 – Technische Architektur # Mindnet v2.4 – Technische Architektur
**Datei:** `docs/mindnet_technical_architecture_v2.2.md` **Datei:** `docs/mindnet_technical_architecture_v2.4.md`
**Stand:** 2025-12-10 **Stand:** 2025-12-10
**Status:** **FINAL** (Integrierter Stand WP01–WP10) **Status:** **FINAL** (Integrierter Stand WP01–WP10 + WP07)
**Quellen:** `Programmplan_V2.2.md`, `Handbuch.md`, `chunking_strategy.md`, `wp04_retriever_scoring.md`. **Quellen:** `Programmplan_V2.2.md`, `Handbuch.md`, `chunking_strategy.md`, `wp04_retriever_scoring.md`.
> **Ziel dieses Dokuments:** > **Ziel dieses Dokuments:**
> Vollständige Beschreibung der technischen Architektur inkl. Graph-Datenbank, Retrieval-Logik, der **neuen RAG-Komponenten (Decision Engine & Hybrid Router)** und dem **Frontend (Streamlit)**. > Vollständige Beschreibung der technischen Architektur inkl. Graph-Datenbank, Retrieval-Logik, der **RAG-Komponenten (Decision Engine & Hybrid Router)**, des **Interview-Modus** und dem **Frontend (Streamlit)**.
--- ---
<details> <details>
<summary>📖 <b>Inhaltsverzeichnis (Klicken zum Öffnen)</b></summary> <summary>📖 <b>Inhaltsverzeichnis (Klicken zum Öffnen)</b></summary>
- [Mindnet v2.2 – Technische Architektur](#mindnet-v22--technische-architektur) - [Mindnet v2.4 – Technische Architektur](#mindnet-v24--technische-architektur)
- [](#) - [](#)
- [1. Systemüberblick](#1-systemüberblick) - [1. Systemüberblick](#1-systemüberblick)
- [1.1 Architektur-Zielbild](#11-architektur-zielbild) - [1.1 Architektur-Zielbild](#11-architektur-zielbild)
@ -33,16 +33,17 @@
- [5.2 Scoring-Formel (WP04a)](#52-scoring-formel-wp04a) - [5.2 Scoring-Formel (WP04a)](#52-scoring-formel-wp04a)
- [5.3 Explanation Layer (WP04b)](#53-explanation-layer-wp04b) - [5.3 Explanation Layer (WP04b)](#53-explanation-layer-wp04b)
- [5.4 Graph-Expansion](#54-graph-expansion) - [5.4 Graph-Expansion](#54-graph-expansion)
- [6. RAG \& Chat Architektur (WP06 Hybrid Router)](#6-rag--chat-architektur-wp06-hybrid-router) - [6. RAG \& Chat Architektur (WP06 Hybrid Router + WP07 Interview)](#6-rag--chat-architektur-wp06-hybrid-router--wp07-interview)
- [6.1 Architektur-Pattern: Intent Router](#61-architektur-pattern-intent-router) - [6.1 Architektur-Pattern: Intent Router](#61-architektur-pattern-intent-router)
- [6.2 Schritt 1: Intent Detection (Hybrid)](#62-schritt-1-intent-detection-hybrid) - [6.2 Schritt 1: Intent Detection (Hybrid)](#62-schritt-1-intent-detection-hybrid)
- [6.3 Schritt 2: Strategy Resolution (Late Binding)](#63-schritt-2-strategy-resolution-late-binding) - [6.3 Schritt 2: Strategy Resolution (Late Binding)](#63-schritt-2-strategy-resolution-late-binding)
- [6.4 Schritt 3: Multi-Stage Retrieval](#64-schritt-3-multi-stage-retrieval) - [6.4 Schritt 3: Retrieval vs. Extraction](#64-schritt-3-retrieval-vs-extraction)
- [6.5 Schritt 4: Generation \& Response](#65-schritt-4-generation--response) - [6.5 Schritt 4: Generation \& Response](#65-schritt-4-generation--response)
- [7. Frontend Architektur (WP10)](#7-frontend-architektur-wp10) - [7. Frontend Architektur (WP10)](#7-frontend-architektur-wp10)
- [7.1 Kommunikation](#71-kommunikation) - [7.1 Kommunikation](#71-kommunikation)
- [7.2 Features \& UI-Logik](#72-features--ui-logik) - [7.2 Features \& UI-Logik](#72-features--ui-logik)
- [7.3 Deployment Ports](#73-deployment-ports) - [7.3 Draft-Editor \& Sanitizer (Neu in WP10a)](#73-draft-editor--sanitizer-neu-in-wp10a)
- [7.4 Deployment Ports](#74-deployment-ports)
- [8. Feedback \& Logging Architektur (WP04c)](#8-feedback--logging-architektur-wp04c) - [8. Feedback \& Logging Architektur (WP04c)](#8-feedback--logging-architektur-wp04c)
- [8.1 Komponenten](#81-komponenten) - [8.1 Komponenten](#81-komponenten)
- [8.2 Log-Dateien](#82-log-dateien) - [8.2 Log-Dateien](#82-log-dateien)
@ -64,7 +65,7 @@ Mindnet ist ein **lokales RAG-System (Retrieval Augmented Generation)** mit Web-
* **Qdrant:** Vektor-Datenbank für Graph und Semantik (Collections: notes, chunks, edges). * **Qdrant:** Vektor-Datenbank für Graph und Semantik (Collections: notes, chunks, edges).
* **Local Files (JSONL):** Append-Only Logs für Feedback und Search-History (Data Flywheel). * **Local Files (JSONL):** Append-Only Logs für Feedback und Search-History (Data Flywheel).
4. **Backend:** Eine FastAPI-Anwendung stellt Endpunkte für **Semantische** und **Hybride Suche** sowie **Feedback** bereit. 4. **Backend:** Eine FastAPI-Anwendung stellt Endpunkte für **Semantische** und **Hybride Suche** sowie **Feedback** bereit.
5. **Frontend:** Streamlit-App (`ui.py`) für Interaktion und Visualisierung. 5. **Frontend:** Streamlit-App (`ui.py`) für Interaktion und Visualisierung inkl. **Draft Editor**.
6. **Inference:** Lokales LLM (Ollama: Phi-3 Mini) für RAG-Chat und Antwortgenerierung. 6. **Inference:** Lokales LLM (Ollama: Phi-3 Mini) für RAG-Chat und Antwortgenerierung.
Das System arbeitet **deterministisch** (stabile IDs) und ist **konfigurationsgetrieben** (`types.yaml`, `retriever.yaml`, `decision_engine.yaml`, `prompts.yaml`). Das System arbeitet **deterministisch** (stabile IDs) und ist **konfigurationsgetrieben** (`types.yaml`, `retriever.yaml`, `decision_engine.yaml`, `prompts.yaml`).
@ -87,7 +88,7 @@ Das System arbeitet **deterministisch** (stabile IDs) und ist **konfigurationsge
│ ├── models/ # Pydantic DTOs │ ├── models/ # Pydantic DTOs
│ ├── routers/ │ ├── routers/
│ │ ├── query.py # Such-Endpunkt │ │ ├── query.py # Such-Endpunkt
│ │ ├── chat.py # Hybrid Router & Decision Engine (WP06) │ │ ├── chat.py # Hybrid Router & Interview Logic (WP06/07)
│ │ ├── feedback.py # Feedback-Endpunkt (WP04c) │ │ ├── feedback.py # Feedback-Endpunkt (WP04c)
│ │ └── ... │ │ └── ...
│ ├── services/ │ ├── services/
@ -95,11 +96,11 @@ Das System arbeitet **deterministisch** (stabile IDs) und ist **konfigurationsge
│ │ ├── feedback_service.py # JSONL Logging (WP04c) │ │ ├── feedback_service.py # JSONL Logging (WP04c)
│ │ └── embeddings_client.py │ │ └── embeddings_client.py
│ ├── frontend/ # NEU (WP10) │ ├── frontend/ # NEU (WP10)
│ └── ui.py # Streamlit Application │ └── ui.py # Streamlit Application inkl. Sanitizer
├── config/ ├── config/
│ ├── types.yaml # Typ-Definitionen (Import-Zeit) │ ├── types.yaml # Typ-Definitionen (Import-Zeit)
│ ├── retriever.yaml # Scoring-Gewichte (Laufzeit) │ ├── retriever.yaml # Scoring-Gewichte (Laufzeit)
│ ├── decision_engine.yaml # Strategien & Keywords (WP06) │ ├── decision_engine.yaml # Strategien & Schemas (WP06/WP07)
│ └── prompts.yaml # LLM System-Prompts & Templates (WP06) │ └── prompts.yaml # LLM System-Prompts & Templates (WP06)
├── data/ ├── data/
│ └── logs/ # Lokale JSONL-Logs (WP04c) │ └── logs/ # Lokale JSONL-Logs (WP04c)
@ -193,14 +194,14 @@ Steuert das Scoring zur Laufzeit (WP04a).
centrality_weight: 0.5 centrality_weight: 0.5
### 3.3 Decision Engine (`config/decision_engine.yaml`) ### 3.3 Decision Engine (`config/decision_engine.yaml`)
**Neu in WP06:** Steuert den Intent-Router. **Neu in WP06/07:** Steuert den Intent-Router und die Interview-Schemas.
* Definiert Strategien (`DECISION`, `EMPATHY`, `CODING`, `FACT`). * Definiert Strategien (`DECISION`, `INTERVIEW`, etc.).
* Definiert `trigger_keywords` und `inject_types` (Late Binding). * Definiert `schemas` für den Interview-Modus (Pflichtfelder pro Typ).
* Definiert LLM-Router-Settings (`llm_fallback_enabled`). * Definiert LLM-Router-Settings (`llm_fallback_enabled`).
### 3.4 Prompts (`config/prompts.yaml`) ### 3.4 Prompts (`config/prompts.yaml`)
Steuert die LLM-Persönlichkeit und Templates. Steuert die LLM-Persönlichkeit und Templates.
* Enthält Templates für alle Strategien (z.B. `decision_template`, `empathy_template`, `technical_template`). * Enthält Templates für alle Strategien inkl. `interview_template` mit One-Shot Logik.
### 3.5 Environment (`.env`) ### 3.5 Environment (`.env`)
Erweiterung für LLM-Steuerung: Erweiterung für LLM-Steuerung:
@ -273,7 +274,7 @@ Der Hybrid-Modus lädt dynamisch die Nachbarschaft der Top-K Vektor-Treffer ("Se
--- ---
## 6. RAG & Chat Architektur (WP06 Hybrid Router) ## 6. RAG & Chat Architektur (WP06 Hybrid Router + WP07 Interview)
Der Flow für eine Chat-Anfrage (`/chat`) wurde in WP06 auf eine **Configuration-Driven Architecture** umgestellt. Der `ChatRouter` (`app/routers/chat.py`) fungiert als zentraler Dispatcher. Der Flow für eine Chat-Anfrage (`/chat`) wurde in WP06 auf eine **Configuration-Driven Architecture** umgestellt. Der `ChatRouter` (`app/routers/chat.py`) fungiert als zentraler Dispatcher.
@ -295,46 +296,61 @@ Der Router ermittelt die Absicht (`Intent`) des Nutzers.
* Nur aktiv, wenn `llm_fallback_enabled: true`. * Nur aktiv, wenn `llm_fallback_enabled: true`.
* Greift, wenn keine Keywords gefunden wurden. * Greift, wenn keine Keywords gefunden wurden.
* Sendet die Query an das LLM mit einem Klassifizierungs-Prompt (`llm_router_prompt`). * Sendet die Query an das LLM mit einem Klassifizierungs-Prompt (`llm_router_prompt`).
* Ergebnis: `EMPATHY`, `DECISION`, `CODING` oder `FACT` (Default). * Ergebnis: `EMPATHY`, `DECISION`, `INTERVIEW`, `CODING` oder `FACT`.
### 6.3 Schritt 2: Strategy Resolution (Late Binding) ### 6.3 Schritt 2: Strategy Resolution (Late Binding)
Basierend auf dem Intent lädt der Router die Parameter: Basierend auf dem Intent lädt der Router die Parameter:
* **inject_types:** Liste der Notiz-Typen, die erzwungen werden sollen (z.B. `["value", "goal"]` bei `DECISION`). * **Bei RAG (FACT/DECISION):** `inject_types` für Strategic Retrieval.
* **prompt_template:** Schlüssel für das Template in `prompts.yaml` (z.B. `decision_template`, `empathy_template`). * **Bei INTERVIEW (WP07):** `schemas` (Pflichtfelder) basierend auf der erkannten Ziel-Entität (`_detect_target_type`).
### 6.4 Schritt 3: Multi-Stage Retrieval ### 6.4 Schritt 3: Retrieval vs. Extraction
1. **Primary Retrieval:** Hybride Suche nach der User-Query (findet Fakten). Der Router verzweigt hier:
**A) RAG Modus (FACT, DECISION, EMPATHY):**
1. **Primary Retrieval:** Hybride Suche nach der User-Query.
2. **Strategic Retrieval (Conditional):** Wenn `inject_types` definiert sind, erfolgt eine zweite Suche, die explizit auf diese Typen filtert. 2. **Strategic Retrieval (Conditional):** Wenn `inject_types` definiert sind, erfolgt eine zweite Suche, die explizit auf diese Typen filtert.
3. **Merge:** Ergebnisse werden dedupliziert zusammengeführt. 3. **Merge:** Ergebnisse werden dedupliziert zusammengeführt.
**B) Interview Modus (INTERVIEW):**
1. **Kein Retrieval:** Der Kontext ist der Chat-Verlauf (oder initial die Query).
2. **Schema Injection:** Das Schema für den erkannten Typ (z.B. "Project") wird geladen.
3. **Prompt Assembly:** Der `interview_template` Prompt wird mit der Schema-Definition ("Ziel", "Status") gefüllt.
### 6.5 Schritt 4: Generation & Response ### 6.5 Schritt 4: Generation & Response
* **Context Enrichment:** Metadaten (`[VALUE]`, `[GOAL]`, `[SCORE]`) werden in den Context-String injiziert, um dem LLM die Rolle des Textstücks zu signalisieren.
* **Templating:** Das LLM erhält den Prompt basierend auf dem gewählten Template. * **Templating:** Das LLM erhält den Prompt basierend auf dem gewählten Template.
* **Execution:** Der `LLMService` führt den Call aus. Ein konfigurierbarer Timeout (`MINDNET_LLM_TIMEOUT`) fängt Cold-Start-Verzögerungen auf CPU-Hardware ab. * **Execution:** Der `LLMService` führt den Call aus. Ein konfigurierbarer Timeout (`MINDNET_LLM_TIMEOUT`) fängt Cold-Start-Verzögerungen auf CPU-Hardware ab.
* **Response:** Rückgabe enthält Antworttext, Quellenliste und den erkannten `intent` (für Debugging/Frontend). * **Response:** Rückgabe enthält Antworttext (im Interview-Modus: Markdown Codeblock), Quellenliste und den erkannten `intent`.
--- ---
## 7. Frontend Architektur (WP10) ## 7. Frontend Architektur (WP10)
Das Frontend ist eine **Streamlit-Anwendung**, die als separater Prozess läuft und via HTTP mit dem Backend kommuniziert. Das Frontend ist eine **Streamlit-Anwendung** (`app/frontend/ui.py`), die als separater Prozess läuft und via HTTP mit dem Backend kommuniziert.
### 7.1 Kommunikation ### 7.1 Kommunikation
* **Backend-URL:** Konfiguriert via `MINDNET_API_URL` (Default: `http://localhost:8002`). * **Backend-URL:** Konfiguriert via `MINDNET_API_URL` (Default: `http://localhost:8002`).
* **Endpoints:** Nutzt `/chat` für Interaktion und `/feedback` für Bewertungen. * **Endpoints:** Nutzt `/chat` für Interaktion und `/feedback` für Bewertungen.
* **Resilienz:** Das Frontend implementiert eigene Timeouts (`MINDNET_API_TIMEOUT`, Default 300s), um lange Wartezeiten lokaler LLMs abzufangen. * **Resilienz:** Das Frontend implementiert eigene Timeouts (`MINDNET_API_TIMEOUT`, Default 300s).
### 7.2 Features & UI-Logik ### 7.2 Features & UI-Logik
* **State Management:** Session-State speichert Chat-Verlauf und `query_id` für Feedback. * **State Management:** Session-State speichert Chat-Verlauf und `query_id`.
* **Visualisierung:** * **Visualisierung:**
* **Intent Badges:** Zeigt Router-Entscheidung (`DECISION`, `FACT`, etc.) und Quelle (`Keyword` vs. `LLM`). * **Intent Badges:** Zeigt Router-Entscheidung (`DECISION`, `INTERVIEW`, etc.).
* **Source Expanders:** Zeigt verwendete Chunks inkl. Score und "Why"-Explanation. * **Source Expanders:** Zeigt verwendete Chunks inkl. Score und "Why"-Explanation.
* **Sidebar:** Zeigt Suchhistorie (Log-basiert) und Konfiguration. * **Sidebar:** Zeigt Suchhistorie (Log-basiert) und Konfiguration.
* **Feedback:**
* Global (Antwort): 1-5 Sterne Rating.
* Granular (Quellen): Faces-Rating (Mapped auf 1-5 Score).
### 7.3 Deployment Ports ### 7.3 Draft-Editor & Sanitizer (Neu in WP10a)
Wenn der Intent `INTERVIEW` ist, rendert die UI statt einer Textblase den **Draft-Editor**.
1. **Parsing:** Die Funktion `parse_markdown_draft` extrahiert den Codeblock aus der LLM-Antwort.
2. **Sanitization (`normalize_meta_and_body`):**
* Prüft den YAML-Frontmatter auf unerlaubte Felder (Halluzinationen des LLMs).
* Verschiebt ungültige Felder (z.B. "Situation") in den Body der Notiz.
* Stellt sicher, dass das Markdown valide bleibt.
3. **Editor Widget:** `st.text_area` erlaubt das Bearbeiten des Inhalts vor dem Speichern.
4. **Action:** Buttons zum Download oder Kopieren des fertigen Markdowns.
### 7.4 Deployment Ports
Zur sauberen Trennung von Prod und Dev laufen Frontend und Backend auf dedizierten Ports: Zur sauberen Trennung von Prod und Dev laufen Frontend und Backend auf dedizierten Ports:
| Umgebung | Backend (FastAPI) | Frontend (Streamlit) | | Umgebung | Backend (FastAPI) | Frontend (Streamlit) |

43
docs/pipeline_playbook.md
View File

@ -1,14 +1,14 @@
# mindnet v2.2 – Pipeline Playbook # mindnet v2.4 – Pipeline Playbook
**Datei:** `docs/mindnet_pipeline_playbook_v2.2.md` **Datei:** `docs/mindnet_pipeline_playbook_v2.4.md`
**Stand:** 2025-12-10 **Stand:** 2025-12-10
**Status:** **FINAL** (Inkl. WP10 Frontend) **Status:** **FINAL** (Inkl. WP07 Interview & WP10a Editor)
**Quellen:** `mindnet_v2_implementation_playbook.md`, `Handbuch.md`, `chunking_strategy.md`, `docs_mindnet_retriever.md`, `mindnet_admin_guide_v2.2.md`. **Quellen:** `mindnet_v2_implementation_playbook.md`, `Handbuch.md`, `chunking_strategy.md`, `docs_mindnet_retriever.md`, `mindnet_admin_guide_v2.4.md`.
--- ---
<details> <details>
<summary>📖 <b>Inhaltsverzeichnis (Klicken zum Öffnen)</b></summary> <summary>📖 <b>Inhaltsverzeichnis (Klicken zum Öffnen)</b></summary>
- [mindnet v2.2 – Pipeline Playbook](#mindnet-v22--pipeline-playbook) - [mindnet v2.4 – Pipeline Playbook](#mindnet-v24--pipeline-playbook)
- [](#) - [](#)
- [1. Zweck \& Einordnung](#1-zweck--einordnung) - [1. Zweck \& Einordnung](#1-zweck--einordnung)
- [2. Die Import-Pipeline (Runbook)](#2-die-import-pipeline-runbook) - [2. Die Import-Pipeline (Runbook)](#2-die-import-pipeline-runbook)
@ -24,7 +24,7 @@
- [4.2 Typ-Defaults](#42-typ-defaults) - [4.2 Typ-Defaults](#42-typ-defaults)
- [5. Retriever, Chat \& Generation (RAG Pipeline)](#5-retriever-chat--generation-rag-pipeline) - [5. Retriever, Chat \& Generation (RAG Pipeline)](#5-retriever-chat--generation-rag-pipeline)
- [5.1 Retrieval (Hybrid)](#51-retrieval-hybrid) - [5.1 Retrieval (Hybrid)](#51-retrieval-hybrid)
- [5.2 Intent Router (WP06)](#52-intent-router-wp06) - [5.2 Intent Router (WP06/07)](#52-intent-router-wp0607)
- [5.3 Context Enrichment](#53-context-enrichment) - [5.3 Context Enrichment](#53-context-enrichment)
- [5.4 Generation (LLM)](#54-generation-llm) - [5.4 Generation (LLM)](#54-generation-llm)
- [6. Feedback \& Lernen (WP04c)](#6-feedback--lernen-wp04c) - [6. Feedback \& Lernen (WP04c)](#6-feedback--lernen-wp04c)
@ -33,18 +33,18 @@
- [7.2 Smoke-Test (E2E)](#72-smoke-test-e2e) - [7.2 Smoke-Test (E2E)](#72-smoke-test-e2e)
- [8. Ausblick \& Roadmap (Technische Skizzen)](#8-ausblick--roadmap-technische-skizzen) - [8. Ausblick \& Roadmap (Technische Skizzen)](#8-ausblick--roadmap-technische-skizzen)
- [8.1 WP-08: Self-Tuning (Skizze)](#81-wp-08-self-tuning-skizze) - [8.1 WP-08: Self-Tuning (Skizze)](#81-wp-08-self-tuning-skizze)
- [16. Workpackage Status (v2.3.2)](#16-workpackage-status-v232) - [16. Workpackage Status (v2.4.0)](#16-workpackage-status-v240)
</details> </details>
--- ---
## 1. Zweck & Einordnung ## 1. Zweck & Einordnung
Dieses Playbook ist das zentrale operative Handbuch für die **mindnet-Pipeline**. Es beschreibt, wie Daten vom Markdown-Vault in den Wissensgraphen (Qdrant) gelangen, wie der Retriever betrieben wird und wie die **RAG-Generierung** (inkl. Decision Engine) funktioniert. Dieses Playbook ist das zentrale operative Handbuch für die **mindnet-Pipeline**. Es beschreibt, wie Daten vom Markdown-Vault in den Wissensgraphen (Qdrant) gelangen, wie der Retriever betrieben wird und wie die **RAG-Generierung** (inkl. Decision Engine & Interviewer) funktioniert.
**Zielgruppe:** Dev/Ops, Tech-Leads. **Zielgruppe:** Dev/Ops, Tech-Leads.
**Scope:** **Scope:**
* **Ist-Stand (WP01–WP10):** Import, Chunking, Edge-Erzeugung, Hybrider Retriever, RAG-Chat (Hybrid Router), Feedback Loop, Frontend. * **Ist-Stand (WP01–WP10a):** Import, Chunking, Edge-Erzeugung, Hybrider Retriever, RAG-Chat (Hybrid Router), Feedback Loop, Frontend, Draft Editor.
* **Roadmap (Ausblick):** Technische Skizze für Self-Tuning (WP08). * **Roadmap (Ausblick):** Technische Skizze für Self-Tuning (WP08).
--- ---
@ -156,22 +156,26 @@ Der Datenfluss endet nicht beim Finden. Er geht weiter bis zur Antwort.
### 5.1 Retrieval (Hybrid) ### 5.1 Retrieval (Hybrid)
Der `/chat` Endpunkt nutzt **Hybrid Retrieval** (Semantic + Graph), um auch logisch verbundene, aber textlich unterschiedliche Notizen zu finden (z.B. Decisions zu einem Projekt). Der `/chat` Endpunkt nutzt **Hybrid Retrieval** (Semantic + Graph), um auch logisch verbundene, aber textlich unterschiedliche Notizen zu finden (z.B. Decisions zu einem Projekt).
### 5.2 Intent Router (WP06) ### 5.2 Intent Router (WP06/07)
Der Request durchläuft den **Hybrid Router**: Der Request durchläuft den **Hybrid Router**:
1. **Fast Path:** Prüfung auf `trigger_keywords` aus `decision_engine.yaml`. 1. **Fast Path:** Prüfung auf `trigger_keywords` aus `decision_engine.yaml`.
2. **Slow Path:** Falls kein Keyword matched und `llm_fallback_enabled=true`, klassifiziert das LLM den Intent (`DECISION`, `EMPATHY`, `FACT`, `CODING`). 2. **Slow Path:** Falls kein Keyword matched und `llm_fallback_enabled=true`, klassifiziert das LLM den Intent.
3. **Result:** Auswahl der Strategie und der `inject_types` (z.B. Values & Goals). * `FACT`: Wissen abfragen.
* `DECISION`: Rat suchen.
* `EMPATHY`: Trost suchen.
* `INTERVIEW`: Wissen eingeben (Neu in WP07).
3. **Result:** Auswahl der Strategie und der `inject_types` oder `schemas`.
### 5.3 Context Enrichment ### 5.3 Context Enrichment
Der Router (`chat.py`) reichert die gefundenen Chunks mit Metadaten an: Der Router (`chat.py`) reichert die gefundenen Chunks mit Metadaten an:
* **Typ-Injection:** `[DECISION]`, `[PROJECT]`. * **Typ-Injection:** `[DECISION]`, `[PROJECT]`.
* **Reasoning-Infos:** `(Score: 0.75)`. * **Reasoning-Infos:** `(Score: 0.75)`.
* **Zweck:** Ermöglicht kleinen Modellen (Phi-3) das Erkennen von logischen Rollen ("Warum?" vs "Was?").
### 5.4 Generation (LLM) ### 5.4 Generation (LLM)
* **Engine:** Ollama (lokal). * **Engine:** Ollama (lokal).
* **Modell:** `phi3:mini` (Standard). * **Modell:** `phi3:mini` (Standard).
* **Prompting:** Template wird basierend auf Intent gewählt (`decision_template` vs `empathy_template`). * **Prompting:** Template wird basierend auf Intent gewählt (`decision_template`, `interview_template` etc.).
* **One-Shot (WP07):** Im Interview-Modus generiert das LLM direkt einen Markdown-Block ohne Rückfragen.
--- ---
@ -208,6 +212,9 @@ Prüft am laufenden System (Prod oder Dev), ob Semantik, Graph und Feedback funk
# Decision Engine Test (WP06) # Decision Engine Test (WP06)
python tests/test_wp06_decision.py -p 8002 -e EMPATHY -q "Alles ist grau" python tests/test_wp06_decision.py -p 8002 -e EMPATHY -q "Alles ist grau"
# Interview Test (WP07)
python tests/test_wp06_decision.py -p 8002 -e INTERVIEW -q "Neues Projekt starten"
# Feedback Test # Feedback Test
python tests/test_feedback_smoke.py --url http://localhost:8001/query python tests/test_feedback_smoke.py --url http://localhost:8001/query
@ -226,7 +233,7 @@ Wie entwickeln wir die Pipeline weiter?
--- ---
## 16. Workpackage Status (v2.3.2) ## 16. Workpackage Status (v2.4.0)
Aktueller Implementierungsstand der Module. Aktueller Implementierungsstand der Module.
@ -240,7 +247,7 @@ Aktueller Implementierungsstand der Module.
| **WP04c**| Feedback Loop | 🟢 Live | Logging (JSONL) & Traceability aktiv. | | **WP04c**| Feedback Loop | 🟢 Live | Logging (JSONL) & Traceability aktiv. |
| **WP05** | Persönlichkeit / Chat | 🟢 Live | RAG-Integration mit Context Enrichment. | | **WP05** | Persönlichkeit / Chat | 🟢 Live | RAG-Integration mit Context Enrichment. |
| **WP06** | Decision Engine | 🟢 Live | Hybrid Router, Strategic Retrieval. | | **WP06** | Decision Engine | 🟢 Live | Hybrid Router, Strategic Retrieval. |
| **WP07** | Interview Assistent | 🟡 Geplant | Nächster Schritt (Dialog-Modus). | | **WP07** | Interview Assistent | 🟢 Live | **One-Shot Extractor & Schemas aktiv.** |
| **WP08** | Self-Tuning | 🔴 Geplant | Auto-Adjustment der Gewichte. | | **WP08** | Self-Tuning | 🔴 Geplant | Auto-Adjustment der Gewichte. |
| **WP10** | Chat Interface | 🟢 Live | Streamlit Web-UI mit Feedback & Intents. | | **WP10** | Chat Interface | 🟢 Live | Web-Interface (Streamlit). |
| **WP10a**| GUI Evolution | 🔴 Geplant | Draft-Editor & Interaktionstools. | | **WP10a**| Draft Editor | 🟢 Live | **Interaktives UI für WP07 Drafts.** |

33
docs/user_guide.md
View File

@ -1,11 +1,11 @@
# Mindnet v2.2 – User Guide # Mindnet v2.4 – User Guide
**Datei:** `docs/mindnet_user_guide_v2.2.md` **Datei:** `docs/mindnet_user_guide_v2.4.md`
**Stand:** 2025-12-10 **Stand:** 2025-12-10
**Status:** **FINAL** (Inkl. RAG & Web-Interface) **Status:** **FINAL** (Inkl. RAG, Web-Interface & Interview-Assistent)
**Quellen:** `knowledge_design.md`, `wp04_retriever_scoring.md`, `Programmplan_V2.2.md`, `Handbuch.md`. **Quellen:** `knowledge_design.md`, `wp04_retriever_scoring.md`, `Programmplan_V2.2.md`, `Handbuch.md`.
> **Willkommen bei Mindnet.** > **Willkommen bei Mindnet.**
> Dies ist dein persönliches Wissensnetzwerk und dein Digitaler Zwilling. Es hilft dir beim Erinnern, beim Entscheiden und beim Reflektieren. > Dies ist dein persönliches Wissensnetzwerk und dein Digitaler Zwilling. Es hilft dir beim Erinnern, beim Entscheiden, beim Reflektieren und beim **Erstellen von Inhalten**.
--- ---
@ -24,7 +24,7 @@ Mindnet passt seinen Charakter dynamisch an deine Frage an:
1. **Der Bibliothekar (FACT):** Liefert präzise Fakten und Definitionen. 1. **Der Bibliothekar (FACT):** Liefert präzise Fakten und Definitionen.
2. **Der Berater (DECISION):** Hilft dir beim Abwägen, basierend auf deinen Werten und Zielen. 2. **Der Berater (DECISION):** Hilft dir beim Abwägen, basierend auf deinen Werten und Zielen.
3. **Der Spiegel (EMPATHY):** Hört zu und antwortet basierend auf deinen Erfahrungen ("Ich"-Perspektive). 3. **Der Spiegel (EMPATHY):** Hört zu und antwortet basierend auf deinen Erfahrungen ("Ich"-Perspektive).
4. **Der Coder (CODING):** Liefert technische Schnipsel ohne Smalltalk. 4. **Der Analyst (INTERVIEW):** Hilft dir, neue Notizen zu entwerfen und strukturiert zu erfassen.
--- ---
@ -41,7 +41,7 @@ Seit Version 2.3.1 bedienst du Mindnet über eine grafische Oberfläche im Brows
* **Klick darauf:** Zeigt den Textauszug und die **Begründung** ("Warum wurde das gefunden?"). * **Klick darauf:** Zeigt den Textauszug und die **Begründung** ("Warum wurde das gefunden?").
### 2.2 Die Sidebar (Einstellungen & Verlauf) ### 2.2 Die Sidebar (Einstellungen & Verlauf)
* **Modus-Wahl:** Umschalten zwischen "💬 Chat" und "📝 Neuer Eintrag" (Vorbereitung für WP07). * **Modus-Wahl:** Umschalten zwischen "💬 Chat" und "📝 Manueller Editor".
* **Verlauf:** Die letzten Suchanfragen sind hier gelistet. Ein Klick führt die Suche erneut aus. * **Verlauf:** Die letzten Suchanfragen sind hier gelistet. Ein Klick führt die Suche erneut aus.
* **Settings:** * **Settings:**
* **Top-K:** Wie viele Quellen sollen gelesen werden? (Standard: 5). * **Top-K:** Wie viele Quellen sollen gelesen werden? (Standard: 5).
@ -68,9 +68,11 @@ Wenn du frustriert bist oder reflektieren willst, wechselt Mindnet in den "Ich"-
* **Auslöser (Keywords & Semantik):** "Ich fühle mich...", "Traurig", "Gestresst", "Alles ist sinnlos", "Ich bin überfordert". * **Auslöser (Keywords & Semantik):** "Ich fühle mich...", "Traurig", "Gestresst", "Alles ist sinnlos", "Ich bin überfordert".
* **Was passiert:** Mindnet lädt deine **Erfahrungen** (`type: experience`) und **Glaubenssätze** (`type: belief`). Es antwortet verständnisvoll und zitiert deine eigenen Lektionen. * **Was passiert:** Mindnet lädt deine **Erfahrungen** (`type: experience`) und **Glaubenssätze** (`type: belief`). Es antwortet verständnisvoll und zitiert deine eigenen Lektionen.
### 3.3 Modus: Fakten (Standard) ### 3.3 Modus: Interview ("Der Analyst") – Neu!
* **Auslöser:** Alles andere. "Was ist Qdrant?", "Zusammenfassung von X". Wenn du Wissen festhalten willst, statt zu suchen.
* **Was passiert:** Standard-Suche nach Wissen ohne spezielle Filter.
* **Auslöser:** "Neues Projekt", "Notiz erstellen", "Ich will etwas festhalten", "Neue Entscheidung dokumentieren".
* **Was passiert:** Siehe Kapitel 6.3.
--- ---
@ -115,4 +117,15 @@ Statt einfach nur `[[Link]]` zu schreiben, versuche zu sagen, *wie* es zusammenh
### 6.2 Typen nutzen (Wichtig!) ### 6.2 Typen nutzen (Wichtig!)
Setze im Frontmatter deiner Notizen den richtigen Typ. Das ist der wichtigste Hebel für den Chat: Setze im Frontmatter deiner Notizen den richtigen Typ. Das ist der wichtigste Hebel für den Chat:
* Willst du, dass Mindnet etwas als **Regel** nutzt? -> `type: principle` * Willst du, dass Mindnet etwas als **Regel** nutzt? -> `type: principle`
* Willst du, dass Mindnet dich an eine **Lektion** erinnert? -> `type: experience` * Willst du, dass Mindnet dich an eine **Lektion** erinnert? -> `type: experience`
### 6.3 Der Interview-Assistent (Drafting)
Mindnet kann dir helfen, Markdown-Notizen zu schreiben.
1. **Start:** Schreibe im Chat: *"Ich möchte ein neues Projekt 'Apollo' starten, Ziel ist die Mondlandung."*
2. **Generierung:** Mindnet erkennt den Wunsch (`INTERVIEW`), analysiert den Satz und erstellt **sofort** einen Entwurf.
3. **Editor:** Die UI wechselt von der Chat-Blase zu einem **Draft-Editor**.
* Du siehst das generierte Frontmatter (`type: project`, `status: draft`).
* Du siehst den Body-Text mit Platzhaltern (`[TODO]`), wo Infos fehlten (z.B. Stakeholder).
4. **Finalisierung:** Ergänze die fehlenden Infos direkt im Editor und klicke auf **Download** oder **Kopieren**.
5. **Speichern:** Speichere die Datei in deinen Obsidian Vault. Beim nächsten Import ist sie im System.