WP25a #20
|
|
@ -1,11 +1,11 @@
|
|||
"""
|
||||
FILE: app/core/ingestion/ingestion_processor.py
|
||||
DESCRIPTION: Der zentrale IngestionService (Orchestrator).
|
||||
WP-14: Modularisierung der Datenbank-Ebene (app.core.database).
|
||||
WP-25a: Integration der Mixture of Experts (MoE) Architektur.
|
||||
WP-15b: Two-Pass Workflow mit globalem Kontext-Cache.
|
||||
WP-20/22: Cloud-Resilienz und Content-Lifecycle integriert.
|
||||
AUDIT v2.13.12: Synchronisierung der Profil-Auflösung mit Registry-Defaults.
|
||||
VERSION: 2.13.12
|
||||
AUDIT v2.14.0: Synchronisierung der Profil-Auflösung mit MoE-Experten.
|
||||
VERSION: 2.14.0 (WP-25a: MoE & Profile Support)
|
||||
STATUS: Active
|
||||
"""
|
||||
import logging
|
||||
|
|
@ -55,11 +55,15 @@ class IngestionService:
|
|||
# Synchronisierung der Konfiguration mit dem Instanz-Präfix
|
||||
self.cfg.prefix = self.prefix
|
||||
self.client = get_client(self.cfg)
|
||||
self.dim = self.settings.VECTOR_SIZE
|
||||
|
||||
self.registry = load_type_registry()
|
||||
self.embedder = EmbeddingsClient()
|
||||
self.llm = LLMService()
|
||||
|
||||
# WP-25a: Auflösung der Dimension über das Embedding-Profil (MoE)
|
||||
embed_cfg = self.llm.profiles.get("embedding_expert", {})
|
||||
self.dim = embed_cfg.get("dimensions") or self.settings.VECTOR_SIZE
|
||||
|
||||
# Festlegen, welcher Hash für die Change-Detection maßgeblich ist
|
||||
self.active_hash_mode = self.settings.CHANGE_DETECTION_MODE
|
||||
self.batch_cache: Dict[str, NoteContext] = {} # WP-15b LocalBatchCache
|
||||
|
|
@ -155,24 +159,21 @@ class IngestionService:
|
|||
edge_registry.ensure_latest()
|
||||
|
||||
# Profil-Auflösung via Registry
|
||||
# FIX: Wir nutzen das Profil, das bereits in make_note_payload unter
|
||||
# Berücksichtigung der types.yaml (Registry) ermittelt wurde.
|
||||
profile = note_pl.get("chunk_profile", "sliding_standard")
|
||||
|
||||
chunk_cfg = get_chunk_config_by_profile(self.registry, profile, note_type)
|
||||
enable_smart = chunk_cfg.get("enable_smart_edge_allocation", False)
|
||||
|
||||
# WP-15b: Chunker-Aufruf bereitet den Candidate-Pool pro Chunk vor.
|
||||
# assemble_chunks führt intern auch die Propagierung durch.
|
||||
chunks = await assemble_chunks(note_id, body_text, note_type, config=chunk_cfg)
|
||||
|
||||
# Semantische Kanten-Validierung (Smart Edge Allocation)
|
||||
# Semantische Kanten-Validierung (Smart Edge Allocation via MoE-Profil)
|
||||
for ch in chunks:
|
||||
filtered = []
|
||||
for cand in getattr(ch, "candidate_pool", []):
|
||||
# Nur global_pool Kandidaten (aus dem Pool am Ende) erfordern KI-Validierung
|
||||
# WP-25a: Nutzt nun das spezialisierte Validierungs-Profil
|
||||
if cand.get("provenance") == "global_pool" and enable_smart:
|
||||
if await validate_edge_candidate(ch.text, cand, self.batch_cache, self.llm, self.settings.MINDNET_LLM_PROVIDER):
|
||||
if await validate_edge_candidate(ch.text, cand, self.batch_cache, self.llm, profile_name="ingest_validator"):
|
||||
filtered.append(cand)
|
||||
else:
|
||||
# Explizite Kanten (Wikilinks/Callouts) werden ungeprüft übernommen
|
||||
|
|
@ -204,7 +205,6 @@ class IngestionService:
|
|||
)
|
||||
|
||||
# 4. DB Upsert via modularisierter Points-Logik
|
||||
# WICHTIG: Wenn sich der Inhalt geändert hat, löschen wir erst alle alten Fragmente.
|
||||
if purge_before and old_payload:
|
||||
purge_artifacts(self.client, self.prefix, note_id)
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,10 +1,16 @@
|
|||
"""
|
||||
FILE: app/core/ingestion/ingestion_validation.py
|
||||
DESCRIPTION: WP-15b semantische Validierung von Kanten gegen den LocalBatchCache.
|
||||
AUDIT v2.12.3: Integration der zentralen Text-Bereinigung (WP-14).
|
||||
WP-25a: Integration der Mixture of Experts (MoE) Profil-Steuerung.
|
||||
VERSION: 2.13.0 (WP-25a: MoE & Profile Support)
|
||||
STATUS: Active
|
||||
FIX:
|
||||
- Umstellung auf generate_raw_response mit profile_name="ingest_validator".
|
||||
- Automatische Nutzung der Fallback-Kaskade (Cloud -> Lokal) via LLMService.
|
||||
- Erhalt der sparsamen LLM-Nutzung (Validierung nur für Kandidaten-Pool).
|
||||
"""
|
||||
import logging
|
||||
from typing import Dict, Any
|
||||
from typing import Dict, Any, Optional
|
||||
from app.core.parser import NoteContext
|
||||
|
||||
# ENTSCHEIDENDER FIX: Import der neutralen Bereinigungs-Logik zur Vermeidung von Circular Imports
|
||||
|
|
@ -17,11 +23,12 @@ async def validate_edge_candidate(
|
|||
edge: Dict,
|
||||
batch_cache: Dict[str, NoteContext],
|
||||
llm_service: Any,
|
||||
provider: str
|
||||
provider: Optional[str] = None,
|
||||
profile_name: str = "ingest_validator"
|
||||
) -> bool:
|
||||
"""
|
||||
WP-15b: Validiert einen Kandidaten semantisch gegen das Ziel im Cache.
|
||||
Nutzt clean_llm_text zur Entfernung von Steuerzeichen vor der Auswertung.
|
||||
Nutzt das MoE-Profil 'ingest_validator' für deterministische YES/NO Prüfungen.
|
||||
"""
|
||||
target_id = edge.get("to")
|
||||
target_ctx = batch_cache.get(target_id)
|
||||
|
|
@ -32,14 +39,16 @@ async def validate_edge_candidate(
|
|||
target_ctx = batch_cache.get(base_id)
|
||||
|
||||
# Sicherheits-Fallback (Hard-Link Integrity)
|
||||
# Explizite Wikilinks oder Callouts werden nicht durch das LLM verifiziert.
|
||||
if not target_ctx:
|
||||
logger.info(f"ℹ️ [VALIDATION SKIP] No context for '{target_id}' - allowing link.")
|
||||
return True
|
||||
|
||||
# Prompt-Abruf (Nutzt Provider-String als Fallback-Key für die prompts.yaml)
|
||||
template = llm_service.get_prompt("edge_validation", provider)
|
||||
|
||||
try:
|
||||
logger.info(f"⚖️ [VALIDATING] Relation '{edge.get('kind')}' -> '{target_id}'...")
|
||||
logger.info(f"⚖️ [VALIDATING] Relation '{edge.get('kind')}' -> '{target_id}' (Profile: {profile_name})...")
|
||||
prompt = template.format(
|
||||
chunk_text=chunk_text[:1500],
|
||||
target_title=target_ctx.title,
|
||||
|
|
@ -47,8 +56,13 @@ async def validate_edge_candidate(
|
|||
edge_kind=edge.get("kind", "related_to")
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Die Antwort vom Service anfordern
|
||||
raw_response = await llm_service.generate_raw_response(prompt, priority="background")
|
||||
# WP-25a: Profilbasierter Aufruf (Delegiert Fallbacks an den Service)
|
||||
# Nutzt ingest_validator (Cloud Mistral/Gemini -> Local Phi3:mini Kaskade)
|
||||
raw_response = await llm_service.generate_raw_response(
|
||||
prompt,
|
||||
priority="background",
|
||||
profile_name=profile_name
|
||||
)
|
||||
|
||||
# WP-14 Fix: Zusätzliche Bereinigung zur Sicherstellung der Interpretierbarkeit
|
||||
response = clean_llm_text(raw_response)
|
||||
|
|
@ -62,6 +76,6 @@ async def validate_edge_candidate(
|
|||
logger.info(f"🚫 [REJECTED] Relation to '{target_id}' irrelevant for this chunk.")
|
||||
return is_valid
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.warning(f"⚠️ Validation error for {target_id}: {e}")
|
||||
logger.warning(f"⚠️ Validation error for {target_id} using {profile_name}: {e}")
|
||||
# Im Zweifel (Timeout/Fehler) erlauben wir die Kante, um Datenverlust zu vermeiden
|
||||
return True
|
||||
|
|
@ -1,13 +1,16 @@
|
|||
"""
|
||||
FILE: app/core/retrieval/decision_engine.py
|
||||
DESCRIPTION: Der Agentic Orchestrator für WP-25.
|
||||
DESCRIPTION: Der Agentic Orchestrator für MindNet (WP-25a Edition).
|
||||
Realisiert Multi-Stream Retrieval, Intent-basiertes Routing
|
||||
und parallele Wissens-Synthese.
|
||||
VERSION: 1.0.3
|
||||
und die neue Pre-Synthesis Kompression (Module A).
|
||||
VERSION: 1.2.1 (WP-25a: Profile-Driven Orchestration & Optimized Cascade)
|
||||
STATUS: Active
|
||||
FIX:
|
||||
- WP-25 STREAM-TRACING: Kennzeichnung der Treffer mit ihrem Ursprungs-Stream.
|
||||
- WP-25 ROBUSTNESS: Pre-Initialization der Stream-Variablen zur Vermeidung von KeyErrors.
|
||||
- WP-25a: Volle Integration der Profil-Kaskade (Delegation an LLMService v3.5.2).
|
||||
- WP-25a: Dynamische Nutzung des 'router_profile' für die Intent-Erkennung.
|
||||
- WP-25a: Parallelisierte Kompression überlanger Wissens-Streams.
|
||||
- WP-25: Beibehaltung von Stream-Tracing und Pre-Initialization Robustness.
|
||||
- CLEANUP: Entfernung redundanter Fallback-Blocks (jetzt im LLMService).
|
||||
"""
|
||||
import asyncio
|
||||
import logging
|
||||
|
|
@ -32,7 +35,7 @@ class DecisionEngine:
|
|||
self.config = self._load_engine_config()
|
||||
|
||||
def _load_engine_config(self) -> Dict[str, Any]:
|
||||
"""Lädt die Multi-Stream Konfiguration (WP-25)."""
|
||||
"""Lädt die Multi-Stream Konfiguration (WP-25/25a)."""
|
||||
path = os.getenv("MINDNET_DECISION_CONFIG", "config/decision_engine.yaml")
|
||||
if not os.path.exists(path):
|
||||
logger.error(f"❌ Decision Engine Config not found at {path}")
|
||||
|
|
@ -47,9 +50,9 @@ class DecisionEngine:
|
|||
async def ask(self, query: str) -> str:
|
||||
"""
|
||||
Hauptmethode des MindNet Chats.
|
||||
Orchestriert den gesamten Prozess: Routing -> Retrieval -> Synthese.
|
||||
Orchestriert den agentischen Prozess: Routing -> Retrieval -> Kompression -> Synthese.
|
||||
"""
|
||||
# 1. Intent Recognition
|
||||
# 1. Intent Recognition (Strategy Routing)
|
||||
strategy_key = await self._determine_strategy(query)
|
||||
|
||||
strategies = self.config.get("strategies", {})
|
||||
|
|
@ -67,23 +70,29 @@ class DecisionEngine:
|
|||
if not strategy:
|
||||
return "Entschuldigung, meine Wissensbasis ist aktuell nicht konfiguriert."
|
||||
|
||||
# 2. Multi-Stream Retrieval
|
||||
# 2. Multi-Stream Retrieval & Pre-Synthesis (Parallel Tasks)
|
||||
# WP-25a: Diese Methode übernimmt nun auch die Kompression.
|
||||
stream_results = await self._execute_parallel_streams(strategy, query)
|
||||
|
||||
# 3. Synthese
|
||||
# 3. Finale Synthese
|
||||
return await self._generate_final_answer(strategy_key, strategy, query, stream_results)
|
||||
|
||||
async def _determine_strategy(self, query: str) -> str:
|
||||
"""Nutzt den LLM-Router zur Wahl der Such-Strategie."""
|
||||
prompt_key = self.config.get("settings", {}).get("router_prompt_key", "intent_router_v1")
|
||||
"""Nutzt den LLM-Router zur Wahl der Such-Strategie via router_profile."""
|
||||
settings_cfg = self.config.get("settings", {})
|
||||
prompt_key = settings_cfg.get("router_prompt_key", "intent_router_v1")
|
||||
# WP-25a: Nutzt das spezialisierte Profil für das Routing
|
||||
router_profile = settings_cfg.get("router_profile")
|
||||
|
||||
router_prompt_template = self.llm_service.get_prompt(prompt_key)
|
||||
if not router_prompt_template:
|
||||
return "FACT_WHAT"
|
||||
|
||||
full_prompt = router_prompt_template.format(query=query)
|
||||
try:
|
||||
# Der LLMService übernimmt hier über das Profil bereits die Fallback-Kaskade
|
||||
response = await self.llm_service.generate_raw_response(
|
||||
full_prompt, max_retries=1, priority="realtime"
|
||||
full_prompt, max_retries=1, priority="realtime", profile_name=router_profile
|
||||
)
|
||||
return str(response).strip().upper()
|
||||
except Exception as e:
|
||||
|
|
@ -91,35 +100,85 @@ class DecisionEngine:
|
|||
return "FACT_WHAT"
|
||||
|
||||
async def _execute_parallel_streams(self, strategy: Dict, query: str) -> Dict[str, str]:
|
||||
"""Führt Such-Streams gleichzeitig aus."""
|
||||
"""
|
||||
Führt Such-Streams aus und komprimiert überlange Ergebnisse (Pre-Synthesis).
|
||||
WP-25a: MoE-Profile werden für die Kompression berücksichtigt.
|
||||
"""
|
||||
stream_keys = strategy.get("use_streams", [])
|
||||
library = self.config.get("streams_library", {})
|
||||
|
||||
tasks = []
|
||||
# Phase 1: Retrieval Tasks starten
|
||||
retrieval_tasks = []
|
||||
active_streams = []
|
||||
for key in stream_keys:
|
||||
stream_cfg = library.get(key)
|
||||
if stream_cfg:
|
||||
active_streams.append(key)
|
||||
tasks.append(self._run_single_stream(key, stream_cfg, query))
|
||||
retrieval_tasks.append(self._run_single_stream(key, stream_cfg, query))
|
||||
|
||||
results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
|
||||
# Ergebnisse sammeln (Exceptions werden als Objekte zurückgegeben)
|
||||
retrieval_results = await asyncio.gather(*retrieval_tasks, return_exceptions=True)
|
||||
|
||||
mapped_results = {}
|
||||
for name, res in zip(active_streams, results):
|
||||
# Phase 2: Formatierung und optionale Kompression
|
||||
final_stream_tasks = []
|
||||
|
||||
for name, res in zip(active_streams, retrieval_results):
|
||||
if isinstance(res, Exception):
|
||||
logger.error(f"Stream '{name}' failed: {res}")
|
||||
mapped_results[name] = "[Fehler beim Abruf dieses Wissens-Streams]"
|
||||
else:
|
||||
mapped_results[name] = self._format_stream_context(res)
|
||||
logger.error(f"Stream '{name}' failed during retrieval: {res}")
|
||||
async def _err(): return "[Fehler beim Abruf dieses Wissens-Streams]"
|
||||
final_stream_tasks.append(_err())
|
||||
continue
|
||||
|
||||
return mapped_results
|
||||
# Formatierung der Hits in Text
|
||||
formatted_context = self._format_stream_context(res)
|
||||
|
||||
# WP-25a: Kompressions-Check (Inhaltsverdichtung)
|
||||
stream_cfg = library.get(name, {})
|
||||
threshold = stream_cfg.get("compression_threshold", 4000)
|
||||
|
||||
if len(formatted_context) > threshold:
|
||||
logger.info(f"⚙️ [WP-25a] Compressing stream '{name}' ({len(formatted_context)} chars)...")
|
||||
comp_profile = stream_cfg.get("compression_profile")
|
||||
final_stream_tasks.append(
|
||||
self._compress_stream_content(name, formatted_context, query, comp_profile)
|
||||
)
|
||||
else:
|
||||
# Direkt-Übernahme als Coroutine für gather()
|
||||
async def _direct(c=formatted_context): return c
|
||||
final_stream_tasks.append(_direct())
|
||||
|
||||
# Finale Inhalte (evtl. komprimiert) parallel fertigstellen
|
||||
final_contents = await asyncio.gather(*final_stream_tasks)
|
||||
|
||||
return dict(zip(active_streams, final_contents))
|
||||
|
||||
async def _compress_stream_content(self, stream_name: str, content: str, query: str, profile: Optional[str]) -> str:
|
||||
"""
|
||||
WP-25a Module A: Inhaltsverdichtung via Experten-Modell.
|
||||
"""
|
||||
compression_prompt = (
|
||||
f"Du bist ein Wissens-Analyst. Reduziere den folgenden Wissens-Stream '{stream_name}' "
|
||||
f"auf die Informationen, die für die Beantwortung der Frage '{query}' absolut notwendig sind.\n\n"
|
||||
f"BEIBEHALTEN: Harte Fakten, Projektnamen, konkrete Werte und Quellenangaben.\n"
|
||||
f"ENTFERNEN: Redundante Einleitungen, Füllwörter und irrelevante Details.\n\n"
|
||||
f"STREAM-INHALT:\n{content}\n\n"
|
||||
f"KOMPRIMIERTE ANALYSE:"
|
||||
)
|
||||
|
||||
try:
|
||||
summary = await self.llm_service.generate_raw_response(
|
||||
compression_prompt,
|
||||
profile_name=profile, # WP-25a: MoE Support
|
||||
priority="background",
|
||||
max_retries=1
|
||||
)
|
||||
return summary.strip() if (summary and len(summary.strip()) > 10) else content
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"❌ Compression of {stream_name} failed: {e}")
|
||||
return content
|
||||
|
||||
async def _run_single_stream(self, name: str, cfg: Dict, query: str) -> QueryResponse:
|
||||
"""
|
||||
Bereitet eine spezialisierte Suche vor.
|
||||
WP-25: Taggt die Treffer mit ihrem Ursprungs-Stream.
|
||||
"""
|
||||
"""Spezialisierte Graph-Suche mit Stream-Tracing (WP-25)."""
|
||||
transformed_query = cfg.get("query_template", "{query}").format(query=query)
|
||||
|
||||
request = QueryRequest(
|
||||
|
|
@ -131,18 +190,16 @@ class DecisionEngine:
|
|||
explain=True
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Retrieval ausführen
|
||||
response = await self.retriever.search(request)
|
||||
|
||||
# WP-25: STREAM-TRACING
|
||||
# Markiere jeden Treffer mit dem Namen des Quell-Streams
|
||||
for hit in response.results:
|
||||
hit.stream_origin = name
|
||||
|
||||
return response
|
||||
|
||||
def _format_stream_context(self, response: QueryResponse) -> str:
|
||||
"""Wandelt QueryHits in Kontext-Strings um."""
|
||||
"""Wandelt QueryHits in einen formatierten Kontext-String um."""
|
||||
if not response.results:
|
||||
return "Keine spezifischen Informationen in diesem Stream gefunden."
|
||||
|
||||
|
|
@ -161,12 +218,13 @@ class DecisionEngine:
|
|||
query: str,
|
||||
stream_results: Dict[str, str]
|
||||
) -> str:
|
||||
"""Führt die Synthese durch."""
|
||||
provider = strategy.get("preferred_provider") or self.settings.MINDNET_LLM_PROVIDER
|
||||
"""Führt die finale Synthese basierend auf dem Strategie-Profil durch."""
|
||||
# WP-25a: Nutzt das llm_profile der Strategie
|
||||
profile = strategy.get("llm_profile")
|
||||
template_key = strategy.get("prompt_template", "rag_template")
|
||||
|
||||
template = self.llm_service.get_prompt(template_key, provider=provider)
|
||||
system_prompt = self.llm_service.get_prompt("system_prompt", provider=provider)
|
||||
template = self.llm_service.get_prompt(template_key)
|
||||
system_prompt = self.llm_service.get_prompt("system_prompt")
|
||||
|
||||
# WP-25 ROBUSTNESS: Pre-Initialization
|
||||
all_possible_streams = ["values_stream", "facts_stream", "biography_stream", "risk_stream", "tech_stream"]
|
||||
|
|
@ -181,13 +239,10 @@ class DecisionEngine:
|
|||
if prepend:
|
||||
final_prompt = f"{prepend}\n\n{final_prompt}"
|
||||
|
||||
# WP-25a: MoE Call mit automatisierter Kaskade im LLMService
|
||||
# (Frühere manuelle Fallback-Blocks wurden entfernt, da v3.5.2 dies intern löst)
|
||||
response = await self.llm_service.generate_raw_response(
|
||||
final_prompt, system=system_prompt, provider=provider, priority="realtime"
|
||||
)
|
||||
|
||||
if not response or len(response.strip()) < 5:
|
||||
return await self.llm_service.generate_raw_response(
|
||||
final_prompt, system=system_prompt, provider="ollama", priority="realtime"
|
||||
final_prompt, system=system_prompt, profile_name=profile, priority="realtime"
|
||||
)
|
||||
|
||||
return response
|
||||
|
|
@ -195,9 +250,10 @@ class DecisionEngine:
|
|||
except KeyError as e:
|
||||
logger.error(f"Template Variable mismatch in '{template_key}': Missing {e}")
|
||||
fallback_context = "\n\n".join([v for v in stream_results.values() if v])
|
||||
# WP-25a FIX: Nutzt auch im Fallback das Strategie-Profil für Konsistenz
|
||||
return await self.llm_service.generate_raw_response(
|
||||
f"Beantworte: {query}\n\nKontext:\n{fallback_context}",
|
||||
system=system_prompt, priority="realtime"
|
||||
system=system_prompt, priority="realtime", profile_name=profile
|
||||
)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"Final Synthesis failed: {e}")
|
||||
|
|
|
|||
59
app/main.py
59
app/main.py
|
|
@ -1,8 +1,9 @@
|
|||
"""
|
||||
FILE: app/main.py
|
||||
DESCRIPTION: Bootstrap der FastAPI Anwendung für WP-25 (Agentic RAG).
|
||||
DESCRIPTION: Bootstrap der FastAPI Anwendung für WP-25a (Agentic MoE).
|
||||
Orchestriert Lifespan-Events, globale Fehlerbehandlung und Routing.
|
||||
VERSION: 1.0.0 (WP-25 Release)
|
||||
Prüft beim Start die Integrität der Mixture of Experts Konfiguration.
|
||||
VERSION: 1.1.0 (WP-25a: MoE Integrity Check)
|
||||
STATUS: Active
|
||||
DEPENDENCIES: app.config, app.routers.*, app.services.llm_service
|
||||
"""
|
||||
|
|
@ -32,63 +33,74 @@ except Exception:
|
|||
|
||||
from .core.logging_setup import setup_logging
|
||||
|
||||
# Initialisierung noch VOR create_app()
|
||||
# Initialisierung des Loggings noch VOR create_app()
|
||||
setup_logging()
|
||||
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
|
||||
# --- WP-25: Lifespan Management ---
|
||||
# --- WP-25a: Lifespan Management mit MoE Integritäts-Prüfung ---
|
||||
|
||||
@asynccontextmanager
|
||||
async def lifespan(app: FastAPI):
|
||||
"""
|
||||
Verwaltet den Lebenszyklus der Anwendung.
|
||||
Führt Startup-Prüfungen durch und bereinigt Ressourcen beim Shutdown.
|
||||
Verwaltet den Lebenszyklus der Anwendung (Startup/Shutdown).
|
||||
Verifiziert die Verfügbarkeit der MoE-Experten-Profile und Strategien.
|
||||
"""
|
||||
settings = get_settings()
|
||||
logger.info("🚀 mindnet API: Starting up (WP-25 Agentic RAG Mode)...")
|
||||
logger.info("🚀 mindnet API: Starting up (WP-25a MoE Mode)...")
|
||||
|
||||
# 1. Startup: Integritäts-Check der WP-25 Konfiguration
|
||||
# Wir prüfen, ob die für die DecisionEngine kritischen Dateien vorhanden sind.
|
||||
# 1. Startup: Integritäts-Check der MoE Konfiguration
|
||||
# Wir prüfen die drei Säulen der Agentic-RAG Architektur.
|
||||
decision_cfg = os.getenv("MINDNET_DECISION_CONFIG", "config/decision_engine.yaml")
|
||||
profiles_cfg = getattr(settings, "LLM_PROFILES_PATH", "config/llm_profiles.yaml")
|
||||
prompts_cfg = settings.PROMPTS_PATH
|
||||
|
||||
if not os.path.exists(decision_cfg):
|
||||
logger.error(f"❌ CRITICAL: Decision Engine config missing at {decision_cfg}")
|
||||
if not os.path.exists(prompts_cfg):
|
||||
logger.error(f"❌ CRITICAL: Prompts config missing at {prompts_cfg}")
|
||||
missing_files = []
|
||||
if not os.path.exists(decision_cfg): missing_files.append(decision_cfg)
|
||||
if not os.path.exists(profiles_cfg): missing_files.append(profiles_cfg)
|
||||
if not os.path.exists(prompts_cfg): missing_files.append(prompts_cfg)
|
||||
|
||||
if missing_files:
|
||||
logger.error(f"❌ CRITICAL: Missing MoE config files: {missing_files}")
|
||||
else:
|
||||
logger.info("✅ MoE Configuration files verified.")
|
||||
|
||||
yield
|
||||
|
||||
# 2. Shutdown: Ressourcen bereinigen
|
||||
logger.info("🛑 mindnet API: Shutting down...")
|
||||
try:
|
||||
llm = LLMService()
|
||||
await llm.close()
|
||||
logger.info("✨ Cleanup complete. Goodbye.")
|
||||
logger.info("✨ LLM resources cleaned up.")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.warning(f"⚠️ Error during LLMService cleanup: {e}")
|
||||
|
||||
logger.info("Goodbye.")
|
||||
|
||||
# --- App Factory ---
|
||||
|
||||
def create_app() -> FastAPI:
|
||||
"""Initialisiert die FastAPI App mit WP-25 Erweiterungen."""
|
||||
"""Initialisiert die FastAPI App mit WP-25a Erweiterungen."""
|
||||
app = FastAPI(
|
||||
title="mindnet API",
|
||||
version="1.0.0", # WP-25 Milestone
|
||||
version="1.1.0", # WP-25a Milestone
|
||||
lifespan=lifespan,
|
||||
description="Digital Twin Knowledge Engine mit Agentic Multi-Stream RAG."
|
||||
description="Digital Twin Knowledge Engine mit Mixture of Experts Orchestration."
|
||||
)
|
||||
|
||||
s = get_settings()
|
||||
|
||||
# --- Globale Fehlerbehandlung (WP-25 Resilienz) ---
|
||||
# --- Globale Fehlerbehandlung (WP-25a Resilienz) ---
|
||||
|
||||
@app.exception_handler(Exception)
|
||||
async def global_exception_handler(request: Request, exc: Exception):
|
||||
"""Fängt unerwartete Fehler in der Multi-Stream Kette ab."""
|
||||
"""Fängt unerwartete Fehler in der MoE-Prozesskette ab."""
|
||||
logger.error(f"❌ Unhandled Engine Error: {exc}", exc_info=True)
|
||||
return JSONResponse(
|
||||
status_code=500,
|
||||
content={
|
||||
"detail": "Ein interner Fehler ist aufgetreten. Die DecisionEngine konnte die Anfrage nicht finalisieren.",
|
||||
"detail": "Ein interner Fehler ist in der MoE-Kette aufgetreten.",
|
||||
"error_type": type(exc).__name__
|
||||
}
|
||||
)
|
||||
|
|
@ -96,12 +108,13 @@ def create_app() -> FastAPI:
|
|||
# Healthcheck
|
||||
@app.get("/healthz")
|
||||
def healthz():
|
||||
"""Bietet Statusinformationen über die Engine und Datenbank-Verbindung."""
|
||||
return {
|
||||
"status": "ok",
|
||||
"version": "1.0.0",
|
||||
"version": "1.1.0",
|
||||
"qdrant": s.QDRANT_URL,
|
||||
"prefix": s.COLLECTION_PREFIX,
|
||||
"agentic_mode": True
|
||||
"moe_enabled": True
|
||||
}
|
||||
|
||||
# Inkludieren der Router (100% Kompatibilität erhalten)
|
||||
|
|
@ -109,7 +122,7 @@ def create_app() -> FastAPI:
|
|||
app.include_router(graph_router, prefix="/graph", tags=["graph"])
|
||||
app.include_router(tools_router, prefix="/tools", tags=["tools"])
|
||||
app.include_router(feedback_router, prefix="/feedback", tags=["feedback"])
|
||||
app.include_router(chat_router, prefix="/chat", tags=["chat"]) # Nutzt nun WP-25 DecisionEngine
|
||||
app.include_router(chat_router, prefix="/chat", tags=["chat"]) # WP-25a Agentic Chat
|
||||
app.include_router(ingest_router, prefix="/ingest", tags=["ingest"])
|
||||
|
||||
if admin_router:
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,15 +1,15 @@
|
|||
"""
|
||||
FILE: app/routers/chat.py
|
||||
DESCRIPTION: Haupt-Chat-Interface (WP-25 Agentic Edition).
|
||||
DESCRIPTION: Haupt-Chat-Interface (WP-25a Agentic Edition).
|
||||
Kombiniert die spezialisierte Interview-Logik und Keyword-Erkennung
|
||||
mit der neuen Multi-Stream Orchestrierung der DecisionEngine.
|
||||
VERSION: 3.0.2
|
||||
mit der neuen MoE-Orchestrierung und Pre-Synthesis Kompression.
|
||||
VERSION: 3.0.4 (WP-25a: Optimized MoE & Cascade Delegation)
|
||||
STATUS: Active
|
||||
FIX:
|
||||
- 100% Wiederherstellung der v2.7.8 Logik (Interview, Schema-Resolution, Keywords).
|
||||
- Integration der DecisionEngine für paralleles RAG-Retrieval.
|
||||
- Erhalt der Ollama Context-Throttling Parameter (WP-20).
|
||||
- Beibehaltung der No-Retry Logik (max_retries=0) für Chat-Stabilität.
|
||||
- WP-25a: Delegation der Fallback-Kaskade an den LLMService (v3.5.2).
|
||||
- WP-25a: Nutzung der zentralisierten Stream-Kompression der DecisionEngine (v1.2.1).
|
||||
- WP-25a: Konsistente Nutzung von MoE-Profilen für Interview- und RAG-Modus.
|
||||
- 100% Erhalt der v3.0.2 Logik (Interview, Schema-Resolution, FastPaths).
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from fastapi import APIRouter, HTTPException, Depends
|
||||
|
|
@ -19,6 +19,7 @@ import uuid
|
|||
import logging
|
||||
import yaml
|
||||
import os
|
||||
import asyncio
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
from app.config import get_settings
|
||||
|
|
@ -29,13 +30,13 @@ from app.services.feedback_service import log_search
|
|||
router = APIRouter()
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
|
||||
# --- EBENE 1: CONFIG LOADER & CACHING (Restauriert aus v2.7.8) ---
|
||||
# --- EBENE 1: CONFIG LOADER & CACHING (WP-25 Standard) ---
|
||||
|
||||
_DECISION_CONFIG_CACHE = None
|
||||
_TYPES_CONFIG_CACHE = None
|
||||
|
||||
def _load_decision_config() -> Dict[str, Any]:
|
||||
"""Lädt die Strategie-Konfiguration (Kompatibilität zu WP-25)."""
|
||||
"""Lädt die Strategie-Konfiguration."""
|
||||
settings = get_settings()
|
||||
path = Path(settings.DECISION_CONFIG_PATH)
|
||||
try:
|
||||
|
|
@ -47,7 +48,7 @@ def _load_decision_config() -> Dict[str, Any]:
|
|||
return {"strategies": {}}
|
||||
|
||||
def _load_types_config() -> Dict[str, Any]:
|
||||
"""Lädt die types.yaml für die Typerkennung im Interview-Modus."""
|
||||
"""Lädt die types.yaml für die Typerkennung."""
|
||||
path = os.getenv("MINDNET_TYPES_FILE", "config/types.yaml")
|
||||
try:
|
||||
if os.path.exists(path):
|
||||
|
|
@ -77,10 +78,7 @@ def get_decision_strategy(intent: str) -> Dict[str, Any]:
|
|||
# --- EBENE 2: SPEZIAL-LOGIK (INTERVIEW & DETECTION) ---
|
||||
|
||||
def _detect_target_type(message: str, configured_schemas: Dict[str, Any]) -> str:
|
||||
"""
|
||||
WP-07: Identifiziert den gewünschten Notiz-Typ (Keyword-basiert).
|
||||
100% identisch mit v2.7.8 zur Sicherstellung des Interview-Workflows.
|
||||
"""
|
||||
"""WP-07: Identifiziert den gewünschten Notiz-Typ (Keyword-basiert)."""
|
||||
message_lower = message.lower()
|
||||
types_cfg = get_types_config()
|
||||
types_def = types_cfg.get("types", {})
|
||||
|
|
@ -110,17 +108,14 @@ def _detect_target_type(message: str, configured_schemas: Dict[str, Any]) -> str
|
|||
return "default"
|
||||
|
||||
def _is_question(query: str) -> bool:
|
||||
"""Prüft, ob der Input eine Frage ist (W-Fragen Erkennung)."""
|
||||
"""Prüft, ob der Input eine Frage ist."""
|
||||
q = query.strip().lower()
|
||||
if "?" in q: return True
|
||||
starters = ["wer", "wie", "was", "wo", "wann", "warum", "weshalb", "wozu", "welche", "bist du"]
|
||||
return any(q.startswith(s + " ") for s in starters)
|
||||
|
||||
async def _classify_intent(query: str, llm: LLMService) -> tuple[str, str]:
|
||||
"""
|
||||
WP-25 Hybrid Router:
|
||||
Nutzt erst Keyword-Fast-Paths (Router) und delegiert dann an die DecisionEngine.
|
||||
"""
|
||||
"""Hybrid Router: Keyword-Fast-Paths & DecisionEngine LLM Router."""
|
||||
config = get_full_config()
|
||||
strategies = config.get("strategies", {})
|
||||
query_lower = query.lower()
|
||||
|
|
@ -140,17 +135,18 @@ async def _classify_intent(query: str, llm: LLMService) -> tuple[str, str]:
|
|||
if kw.lower() in query_lower:
|
||||
return "INTERVIEW", "Keyword (Interview)"
|
||||
|
||||
# 3. SLOW PATH: DecisionEngine LLM Router
|
||||
# 3. SLOW PATH: DecisionEngine LLM Router (MoE-gesteuert)
|
||||
intent = await llm.decision_engine._determine_strategy(query)
|
||||
return intent, "DecisionEngine (LLM)"
|
||||
|
||||
# --- EBENE 3: RETRIEVAL AGGREGATION ---
|
||||
|
||||
def _collect_all_hits(stream_responses: Dict[str, Any]) -> List[QueryHit]:
|
||||
"""Sammelt und dedupliziert Treffer aus allen parallelen Streams."""
|
||||
"""Sammelt deduplizierte Treffer aus allen Streams für das Tracing."""
|
||||
all_hits = []
|
||||
seen_node_ids = set()
|
||||
for _, response in stream_responses.items():
|
||||
# In v3.0.4 sammeln wir die hits aus den QueryResponse Objekten
|
||||
if hasattr(response, 'results'):
|
||||
for hit in response.results:
|
||||
if hit.node_id not in seen_node_ids:
|
||||
|
|
@ -171,7 +167,7 @@ async def chat_endpoint(
|
|||
start_time = time.time()
|
||||
query_id = str(uuid.uuid4())
|
||||
settings = get_settings()
|
||||
logger.info(f"🚀 [WP-25] Chat request [{query_id}]: {request.message[:50]}...")
|
||||
logger.info(f"🚀 [WP-25a] Chat request [{query_id}]: {request.message[:50]}...")
|
||||
|
||||
try:
|
||||
# 1. Intent Detection
|
||||
|
|
@ -184,13 +180,14 @@ async def chat_endpoint(
|
|||
sources_hits = []
|
||||
answer_text = ""
|
||||
|
||||
# 2. INTERVIEW MODE (Kompatibilität zu v2.7.8)
|
||||
# 2. INTERVIEW MODE (Bitgenaue WP-07 Logik)
|
||||
if intent == "INTERVIEW":
|
||||
target_type = _detect_target_type(request.message, strategy.get("schemas", {}))
|
||||
types_cfg = get_types_config()
|
||||
type_def = types_cfg.get("types", {}).get(target_type, {})
|
||||
fields_list = type_def.get("schema", [])
|
||||
|
||||
# WP-07: Restaurierte Fallback Logik
|
||||
if not fields_list:
|
||||
configured_schemas = strategy.get("schemas", {})
|
||||
fallback = configured_schemas.get(target_type, configured_schemas.get("default", {}))
|
||||
|
|
@ -203,56 +200,50 @@ async def chat_endpoint(
|
|||
.replace("{target_type}", target_type) \
|
||||
.replace("{schema_fields}", fields_str)
|
||||
|
||||
# WP-25a: MoE Call (Kaskade erfolgt intern im LLMService)
|
||||
answer_text = await llm.generate_raw_response(
|
||||
final_prompt, system=llm.get_prompt("system_prompt"),
|
||||
priority="realtime", provider=strategy.get("preferred_provider"), max_retries=0
|
||||
priority="realtime", profile_name="compression_fast", max_retries=0
|
||||
)
|
||||
sources_hits = []
|
||||
|
||||
# 3. RAG MODE (WP-25 Multi-Stream)
|
||||
# 3. RAG MODE (Optimierte MoE Orchestrierung)
|
||||
else:
|
||||
# Phase A & B: Retrieval & Kompression (Delegation an Engine v1.2.1)
|
||||
# Diese Methode gibt bereits die (evtl. komprimierten) Kontext-Strings zurück.
|
||||
formatted_context_map = await engine._execute_parallel_streams(strategy, request.message)
|
||||
|
||||
# Erfassung der Quellen für das Tracing
|
||||
raw_stream_map = {}
|
||||
stream_keys = strategy.get("use_streams", [])
|
||||
library = engine.config.get("streams_library", {})
|
||||
|
||||
tasks = []
|
||||
retrieval_tasks = []
|
||||
active_streams = []
|
||||
for key in stream_keys:
|
||||
stream_cfg = library.get(key)
|
||||
if stream_cfg:
|
||||
if key in library:
|
||||
active_streams.append(key)
|
||||
tasks.append(engine._run_single_stream(key, stream_cfg, request.message))
|
||||
|
||||
import asyncio
|
||||
responses = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
|
||||
|
||||
raw_stream_map = {}
|
||||
formatted_context_map = {}
|
||||
max_chars = getattr(settings, "MAX_OLLAMA_CHARS", 10000)
|
||||
provider = strategy.get("preferred_provider") or settings.MINDNET_LLM_PROVIDER
|
||||
retrieval_tasks.append(engine._run_single_stream(key, library[key], request.message))
|
||||
|
||||
responses = await asyncio.gather(*retrieval_tasks, return_exceptions=True)
|
||||
for name, res in zip(active_streams, responses):
|
||||
if not isinstance(res, Exception):
|
||||
raw_stream_map[name] = res
|
||||
context_text = engine._format_stream_context(res)
|
||||
|
||||
# WP-20 Stability Fix: Throttling
|
||||
if provider == "ollama" and len(context_text) > max_chars:
|
||||
context_text = context_text[:max_chars] + "\n[...]"
|
||||
|
||||
formatted_context_map[name] = context_text
|
||||
sources_hits = _collect_all_hits(raw_stream_map)
|
||||
|
||||
# Phase C: Finale MoE Synthese
|
||||
answer_text = await engine._generate_final_answer(
|
||||
intent, strategy, request.message, formatted_context_map
|
||||
)
|
||||
sources_hits = _collect_all_hits(raw_stream_map)
|
||||
|
||||
duration_ms = int((time.time() - start_time) * 1000)
|
||||
|
||||
# Logging
|
||||
# Logging (WP-15)
|
||||
try:
|
||||
log_search(
|
||||
query_id=query_id, query_text=request.message, results=sources_hits,
|
||||
mode=f"wp25_{intent.lower()}", metadata={"strategy": intent, "source": intent_source}
|
||||
mode=f"wp25a_{intent.lower()}", metadata={"strategy": intent, "source": intent_source}
|
||||
)
|
||||
except: pass
|
||||
|
||||
|
|
@ -263,4 +254,4 @@ async def chat_endpoint(
|
|||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"❌ Chat Endpoint Failure: {e}", exc_info=True)
|
||||
raise HTTPException(status_code=500, detail="Fehler bei der Verarbeitung.")
|
||||
raise HTTPException(status_code=500, detail="Fehler bei der Verarbeitung der Anfrage.")
|
||||
|
|
@ -1,40 +1,74 @@
|
|||
"""
|
||||
FILE: app/services/embeddings_client.py
|
||||
DESCRIPTION: Unified Embedding Client. Nutzt Ollama API (HTTP). Ersetzt lokale sentence-transformers.
|
||||
VERSION: 2.5.0
|
||||
DESCRIPTION: Unified Embedding Client. Nutzt MoE-Profile zur Modellsteuerung.
|
||||
WP-25a: Integration der llm_profiles.yaml für konsistente Vektoren.
|
||||
VERSION: 2.6.0 (WP-25a: MoE & Profile Support)
|
||||
STATUS: Active
|
||||
DEPENDENCIES: httpx, requests, app.config
|
||||
LAST_ANALYSIS: 2025-12-15
|
||||
DEPENDENCIES: httpx, requests, app.config, yaml
|
||||
"""
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
import os
|
||||
import logging
|
||||
import httpx
|
||||
import requests # Für den synchronen Fallback
|
||||
from typing import List
|
||||
import requests
|
||||
import yaml
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
from typing import List, Dict, Any
|
||||
from app.config import get_settings
|
||||
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
|
||||
class EmbeddingsClient:
|
||||
"""
|
||||
Async Client für Embeddings via Ollama.
|
||||
Async Client für Embeddings.
|
||||
Steuerung erfolgt über das 'embedding_expert' Profil in llm_profiles.yaml.
|
||||
"""
|
||||
def __init__(self):
|
||||
self.settings = get_settings()
|
||||
|
||||
# 1. MoE-Profil laden (WP-25a)
|
||||
self.profile = self._load_embedding_profile()
|
||||
|
||||
# 2. Modell & URL auflösen
|
||||
# Priorität: llm_profiles.yaml -> .env (Legacy) -> Fallback
|
||||
self.model = self.profile.get("model") or os.getenv("MINDNET_EMBEDDING_MODEL")
|
||||
|
||||
provider = self.profile.get("provider", "ollama")
|
||||
if provider == "ollama":
|
||||
self.base_url = self.settings.OLLAMA_URL
|
||||
else:
|
||||
# Platzhalter für zukünftige Cloud-Embedding-Provider
|
||||
self.base_url = os.getenv("MINDNET_OLLAMA_URL", "http://127.0.0.1:11434")
|
||||
self.model = os.getenv("MINDNET_EMBEDDING_MODEL")
|
||||
|
||||
if not self.model:
|
||||
self.model = os.getenv("MINDNET_LLM_MODEL", "phi3:mini")
|
||||
logger.warning(f"No MINDNET_EMBEDDING_MODEL set. Fallback to '{self.model}'.")
|
||||
logger.warning(f"⚠️ Kein Embedding-Modell in Profil oder .env gefunden. Fallback auf '{self.model}'.")
|
||||
else:
|
||||
logger.info(f"🧬 Embedding-Experte aktiv: Model='{self.model}' via {provider}")
|
||||
|
||||
def _load_embedding_profile(self) -> Dict[str, Any]:
|
||||
"""Lädt die Konfiguration für den embedding_expert."""
|
||||
path_str = getattr(self.settings, "LLM_PROFILES_PATH", "config/llm_profiles.yaml")
|
||||
path = Path(path_str)
|
||||
if not path.exists():
|
||||
return {}
|
||||
try:
|
||||
with open(path, "r", encoding="utf-8") as f:
|
||||
data = yaml.safe_load(f) or {}
|
||||
profiles = data.get("profiles", {})
|
||||
return profiles.get("embedding_expert", {})
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"❌ Failed to load embedding profile: {e}")
|
||||
return {}
|
||||
|
||||
async def embed_query(self, text: str) -> List[float]:
|
||||
"""Erzeugt einen Vektor für eine Suchanfrage."""
|
||||
return await self._request_embedding(text)
|
||||
|
||||
async def embed_documents(self, texts: List[str]) -> List[List[float]]:
|
||||
"""Erzeugt Vektoren für einen Batch von Dokumenten."""
|
||||
vectors = []
|
||||
# Längeres Timeout für Batches
|
||||
# Längeres Timeout für Batches (WP-20 Resilienz)
|
||||
async with httpx.AsyncClient(timeout=120.0) as client:
|
||||
for text in texts:
|
||||
vec = await self._request_embedding_with_client(client, text)
|
||||
|
|
@ -42,18 +76,23 @@ class EmbeddingsClient:
|
|||
return vectors
|
||||
|
||||
async def _request_embedding(self, text: str) -> List[float]:
|
||||
"""Interner Request-Handler für Einzelabfragen."""
|
||||
async with httpx.AsyncClient(timeout=30.0) as client:
|
||||
return await self._request_embedding_with_client(client, text)
|
||||
|
||||
async def _request_embedding_with_client(self, client: httpx.AsyncClient, text: str) -> List[float]:
|
||||
if not text or not text.strip(): return []
|
||||
"""Führt den HTTP-Call gegen die Embedding-API durch."""
|
||||
if not text or not text.strip():
|
||||
return []
|
||||
|
||||
url = f"{self.base_url}/api/embeddings"
|
||||
try:
|
||||
# WP-25: Aktuell optimiert für Ollama-API Struktur
|
||||
response = await client.post(url, json={"model": self.model, "prompt": text})
|
||||
response.raise_for_status()
|
||||
return response.json().get("embedding", [])
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"Async embedding failed: {e}")
|
||||
logger.error(f"Async embedding failed (Model: {self.model}): {e}")
|
||||
return []
|
||||
|
||||
# ==============================================================================
|
||||
|
|
@ -62,27 +101,38 @@ class EmbeddingsClient:
|
|||
|
||||
def embed_text(text: str) -> List[float]:
|
||||
"""
|
||||
LEGACY/SYNC: Nutzt jetzt ebenfalls OLLAMA via 'requests'.
|
||||
Ersetzt SentenceTransformers, um Dimensionskonflikte (768 vs 384) zu lösen.
|
||||
LEGACY/SYNC: Nutzt ebenfalls die Profil-Logik für Konsistenz.
|
||||
Ersetzt lokale sentence-transformers zur Vermeidung von Dimensionskonflikten.
|
||||
"""
|
||||
if not text or not text.strip():
|
||||
return []
|
||||
|
||||
base_url = os.getenv("MINDNET_OLLAMA_URL", "http://127.0.0.1:11434")
|
||||
model = os.getenv("MINDNET_EMBEDDING_MODEL")
|
||||
settings = get_settings()
|
||||
|
||||
# Schneller Profil-Lookup für Sync-Mode
|
||||
path = Path(getattr(settings, "LLM_PROFILES_PATH", "config/llm_profiles.yaml"))
|
||||
model = os.getenv("MINDNET_EMBEDDING_MODEL")
|
||||
base_url = settings.OLLAMA_URL
|
||||
|
||||
if path.exists():
|
||||
try:
|
||||
with open(path, "r", encoding="utf-8") as f:
|
||||
data = yaml.safe_load(f) or {}
|
||||
prof = data.get("profiles", {}).get("embedding_expert", {})
|
||||
if prof.get("model"):
|
||||
model = prof["model"]
|
||||
except: pass
|
||||
|
||||
# Fallback logik identisch zur Klasse
|
||||
if not model:
|
||||
model = os.getenv("MINDNET_LLM_MODEL", "phi3:mini")
|
||||
|
||||
url = f"{base_url}/api/embeddings"
|
||||
|
||||
try:
|
||||
# Synchroner Request (blockierend)
|
||||
# Synchroner Request via requests
|
||||
response = requests.post(url, json={"model": model, "prompt": text}, timeout=30)
|
||||
response.raise_for_status()
|
||||
data = response.json()
|
||||
return data.get("embedding", [])
|
||||
return response.json().get("embedding", [])
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"Sync embedding (Ollama) failed: {e}")
|
||||
logger.error(f"Sync embedding failed (Model: {model}): {e}")
|
||||
return []
|
||||
|
|
@ -1,16 +1,14 @@
|
|||
"""
|
||||
FILE: app/services/llm_service.py
|
||||
DESCRIPTION: Hybrid-Client für Ollama, Google GenAI (Gemini) und OpenRouter.
|
||||
Verwaltet provider-spezifische Prompts und Background-Last.
|
||||
WP-20: Optimiertes Fallback-Management zum Schutz von Cloud-Quoten.
|
||||
WP-22/JSON: Optionales JSON-Schema + strict (für OpenRouter).
|
||||
WP-25: Integration der DecisionEngine für Agentic Multi-Stream RAG.
|
||||
VERSION: 3.4.2 (WP-25: Ingest-Stability Patch)
|
||||
WP-25a: Implementierung der Mixture of Experts (MoE) Kaskaden-Steuerung.
|
||||
VERSION: 3.5.2 (WP-25a: MoE & Fallback Cascade Support)
|
||||
STATUS: Active
|
||||
FIX:
|
||||
- Ingest-Stability: Entfernung des <5-Zeichen Guards (ermöglicht YES/NO Validierungen).
|
||||
- OpenRouter-Fix: Sicherung gegen leere 'choices' zur Vermeidung von JSON-Errors.
|
||||
- Erhalt der vollständigen v3.3.9 Logik für Rate-Limits, Retries und Background-Tasks.
|
||||
- WP-25a: Implementierung der rekursiven Fallback-Kaskade via fallback_profile.
|
||||
- WP-25a: Schutz gegen zirkuläre Profil-Referenzen (visited_profiles).
|
||||
- WP-25a: Erweitertes Logging für Tracing der Experten-Entscheidungen.
|
||||
- Erhalt der Ingest-Stability (WP-25) und des Rate-Limit-Managements.
|
||||
"""
|
||||
import httpx
|
||||
import yaml
|
||||
|
|
@ -19,28 +17,28 @@ import asyncio
|
|||
import json
|
||||
from google import genai
|
||||
from google.genai import types
|
||||
from openai import AsyncOpenAI # Für OpenRouter (OpenAI-kompatibel)
|
||||
from openai import AsyncOpenAI
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
from typing import Optional, Dict, Any, Literal
|
||||
from app.config import get_settings
|
||||
|
||||
# ENTSCHEIDENDER FIX: Import der neutralen Bereinigungs-Logik (WP-14)
|
||||
# Import der neutralen Bereinigungs-Logik
|
||||
from app.core.registry import clean_llm_text
|
||||
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
|
||||
class LLMService:
|
||||
# GLOBALER SEMAPHOR für Hintergrund-Last Steuerung (WP-06)
|
||||
_background_semaphore = None
|
||||
|
||||
def __init__(self):
|
||||
self.settings = get_settings()
|
||||
self.prompts = self._load_prompts()
|
||||
|
||||
# WP-25: Lazy Initialization der DecisionEngine zur Vermeidung von Circular Imports
|
||||
# WP-25a: Zentrale Experten-Profile laden
|
||||
self.profiles = self._load_llm_profiles()
|
||||
|
||||
self._decision_engine = None
|
||||
|
||||
# Initialisiere Semaphore einmalig auf Klassen-Ebene
|
||||
if LLMService._background_semaphore is None:
|
||||
limit = getattr(self.settings, "BACKGROUND_LIMIT", 2)
|
||||
logger.info(f"🚦 LLMService: Initializing Background Semaphore with limit: {limit}")
|
||||
|
|
@ -52,10 +50,9 @@ class LLMService:
|
|||
timeout=httpx.Timeout(self.settings.LLM_TIMEOUT)
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 2. Google GenAI Client (Modern SDK)
|
||||
# 2. Google GenAI Client
|
||||
self.google_client = None
|
||||
if self.settings.GOOGLE_API_KEY:
|
||||
# FIX: Wir erzwingen api_version 'v1' für höhere Stabilität bei 2.5er Modellen.
|
||||
self.google_client = genai.Client(
|
||||
api_key=self.settings.GOOGLE_API_KEY,
|
||||
http_options={'api_version': 'v1'}
|
||||
|
|
@ -68,24 +65,20 @@ class LLMService:
|
|||
self.openrouter_client = AsyncOpenAI(
|
||||
base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
|
||||
api_key=self.settings.OPENROUTER_API_KEY,
|
||||
# Strikter Timeout für OpenRouter Free-Tier zur Vermeidung von Hangs.
|
||||
timeout=45.0
|
||||
)
|
||||
logger.info("🛰️ LLMService: OpenRouter Integration active.")
|
||||
|
||||
@property
|
||||
def decision_engine(self):
|
||||
"""Lazy Initialization der Decision Engine (WP-25)."""
|
||||
if self._decision_engine is None:
|
||||
from app.core.retrieval.decision_engine import DecisionEngine
|
||||
self._decision_engine = DecisionEngine()
|
||||
return self._decision_engine
|
||||
|
||||
def _load_prompts(self) -> dict:
|
||||
"""Lädt die Prompt-Konfiguration aus der YAML-Datei."""
|
||||
path = Path(self.settings.PROMPTS_PATH)
|
||||
if not path.exists():
|
||||
logger.error(f"❌ Prompts file not found at {path}")
|
||||
return {}
|
||||
try:
|
||||
with open(path, "r", encoding="utf-8") as f:
|
||||
|
|
@ -94,21 +87,27 @@ class LLMService:
|
|||
logger.error(f"❌ Failed to load prompts: {e}")
|
||||
return {}
|
||||
|
||||
def _load_llm_profiles(self) -> dict:
|
||||
"""WP-25a: Lädt die zentralen MoE-Profile aus der llm_profiles.yaml."""
|
||||
path_str = getattr(self.settings, "LLM_PROFILES_PATH", "config/llm_profiles.yaml")
|
||||
path = Path(path_str)
|
||||
if not path.exists():
|
||||
logger.warning(f"⚠️ LLM Profiles file not found at {path}. System will use .env defaults.")
|
||||
return {}
|
||||
try:
|
||||
with open(path, "r", encoding="utf-8") as f:
|
||||
data = yaml.safe_load(f) or {}
|
||||
return data.get("profiles", {})
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"❌ Failed to load llm_profiles.yaml: {e}")
|
||||
return {}
|
||||
|
||||
def get_prompt(self, key: str, provider: str = None) -> str:
|
||||
"""
|
||||
Hole provider-spezifisches Template mit intelligenter Text-Kaskade.
|
||||
Kaskade: Gewählter Provider -> Gemini -> Ollama.
|
||||
"""
|
||||
active_provider = provider or self.settings.MINDNET_LLM_PROVIDER
|
||||
data = self.prompts.get(key, "")
|
||||
|
||||
if isinstance(data, dict):
|
||||
val = data.get(active_provider, data.get("gemini", data.get("ollama", "")))
|
||||
if isinstance(val, dict):
|
||||
logger.warning(f"⚠️ [LLMService] Nested dictionary detected for key '{key}'. Using first entry.")
|
||||
val = next(iter(val.values()), "") if val else ""
|
||||
return str(val)
|
||||
|
||||
return str(data)
|
||||
|
||||
async def generate_raw_response(
|
||||
|
|
@ -123,36 +122,84 @@ class LLMService:
|
|||
model_override: Optional[str] = None,
|
||||
json_schema: Optional[Dict[str, Any]] = None,
|
||||
json_schema_name: str = "mindnet_json",
|
||||
strict_json_schema: bool = True
|
||||
strict_json_schema: bool = True,
|
||||
profile_name: Optional[str] = None,
|
||||
visited_profiles: Optional[list] = None
|
||||
) -> str:
|
||||
"""
|
||||
Haupteinstiegspunkt für LLM-Anfragen.
|
||||
WP-25 FIX: Schwellenwert entfernt, um kurze Ingest-Validierungen (YES/NO) zu unterstützen.
|
||||
Haupteinstiegspunkt für LLM-Anfragen mit rekursiver Kaskaden-Logik.
|
||||
"""
|
||||
target_provider = provider or self.settings.MINDNET_LLM_PROVIDER
|
||||
visited_profiles = visited_profiles or []
|
||||
target_provider = provider
|
||||
target_model = model_override
|
||||
target_temp = None
|
||||
fallback_profile = None
|
||||
|
||||
# 1. Profil-Auflösung
|
||||
if profile_name and self.profiles:
|
||||
profile = self.profiles.get(profile_name)
|
||||
if profile:
|
||||
target_provider = profile.get("provider", target_provider)
|
||||
target_model = profile.get("model", target_model)
|
||||
target_temp = profile.get("temperature")
|
||||
fallback_profile = profile.get("fallback_profile")
|
||||
visited_profiles.append(profile_name)
|
||||
logger.info(f"🎭 MoE Dispatch: Profil='{profile_name}' -> Provider='{target_provider}' | Model='{target_model}'")
|
||||
else:
|
||||
logger.warning(f"⚠️ Profil '{profile_name}' nicht in llm_profiles.yaml gefunden!")
|
||||
|
||||
# Fallback auf Standard-Provider falls nichts übergeben/definiert wurde
|
||||
if not target_provider:
|
||||
target_provider = self.settings.MINDNET_LLM_PROVIDER
|
||||
logger.info(f"ℹ️ Kein Provider/Profil definiert. Nutze Default: {target_provider}")
|
||||
|
||||
# 2. Ausführung mit Fehler-Handling für Kaskade
|
||||
try:
|
||||
if priority == "background":
|
||||
async with LLMService._background_semaphore:
|
||||
res = await self._dispatch(
|
||||
target_provider, prompt, system, force_json,
|
||||
max_retries, base_delay, model_override,
|
||||
json_schema, json_schema_name, strict_json_schema
|
||||
max_retries, base_delay, target_model,
|
||||
json_schema, json_schema_name, strict_json_schema, target_temp
|
||||
)
|
||||
else:
|
||||
res = await self._dispatch(
|
||||
target_provider, prompt, system, force_json,
|
||||
max_retries, base_delay, model_override,
|
||||
json_schema, json_schema_name, strict_json_schema
|
||||
max_retries, base_delay, target_model,
|
||||
json_schema, json_schema_name, strict_json_schema, target_temp
|
||||
)
|
||||
|
||||
# WP-25 FIX: Nur noch auf absolut leere Antwort prüfen (ermöglicht YES/NO Antworten).
|
||||
# Check auf leere Cloud-Antworten (WP-25 Stability)
|
||||
if not res and target_provider != "ollama":
|
||||
logger.warning(f"⚠️ [WP-25] Empty response from {target_provider}. Falling back to OLLAMA.")
|
||||
res = await self._execute_ollama(prompt, system, force_json, max_retries, base_delay)
|
||||
logger.warning(f"⚠️ Empty response from {target_provider}. Triggering fallback chain.")
|
||||
raise ValueError(f"Empty response from {target_provider}")
|
||||
|
||||
# WP-14 Fix: Bereinige Text-Antworten vor Rückgabe
|
||||
return clean_llm_text(res) if not force_json else res
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"❌ Error during execution of profile '{profile_name}' ({target_provider}): {e}")
|
||||
|
||||
# 3. Kaskaden-Logik: Nächstes Profil in der Kette versuchen
|
||||
if fallback_profile and fallback_profile not in visited_profiles:
|
||||
logger.info(f"🔄 Switching to fallback profile: '{fallback_profile}'")
|
||||
return await self.generate_raw_response(
|
||||
prompt=prompt, system=system, force_json=force_json,
|
||||
max_retries=max_retries, base_delay=base_delay,
|
||||
priority=priority, provider=provider, model_override=model_override,
|
||||
json_schema=json_schema, json_schema_name=json_schema_name,
|
||||
strict_json_schema=strict_json_schema,
|
||||
profile_name=fallback_profile,
|
||||
visited_profiles=visited_profiles
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 4. Ultimativer Notanker: Falls alles fehlschlägt, direkt zu Ollama
|
||||
if target_provider != "ollama" and self.settings.LLM_FALLBACK_ENABLED:
|
||||
logger.warning(f"🚨 Kaskade erschöpft. Nutze finalen Ollama-Notanker.")
|
||||
res = await self._execute_ollama(prompt, system, force_json, max_retries, base_delay)
|
||||
return clean_llm_text(res) if not force_json else res
|
||||
|
||||
raise e
|
||||
|
||||
async def _dispatch(
|
||||
self,
|
||||
provider: str,
|
||||
|
|
@ -164,9 +211,10 @@ class LLMService:
|
|||
model_override: Optional[str],
|
||||
json_schema: Optional[Dict[str, Any]],
|
||||
json_schema_name: str,
|
||||
strict_json_schema: bool
|
||||
strict_json_schema: bool,
|
||||
temperature: Optional[float] = None
|
||||
) -> str:
|
||||
"""Routet die Anfrage mit intelligenter Rate-Limit Erkennung."""
|
||||
"""Routet die Anfrage an den spezifischen Provider-Executor."""
|
||||
rate_limit_attempts = 0
|
||||
max_rate_retries = min(max_retries, getattr(self.settings, "LLM_RATE_LIMIT_RETRIES", 3))
|
||||
wait_time = getattr(self.settings, "LLM_RATE_LIMIT_WAIT", 60.0)
|
||||
|
|
@ -175,43 +223,41 @@ class LLMService:
|
|||
try:
|
||||
if provider == "openrouter" and self.openrouter_client:
|
||||
return await self._execute_openrouter(
|
||||
prompt=prompt,
|
||||
system=system,
|
||||
force_json=force_json,
|
||||
model_override=model_override,
|
||||
json_schema=json_schema,
|
||||
json_schema_name=json_schema_name,
|
||||
strict_json_schema=strict_json_schema
|
||||
prompt=prompt, system=system, force_json=force_json,
|
||||
model_override=model_override, json_schema=json_schema,
|
||||
json_schema_name=json_schema_name, strict_json_schema=strict_json_schema,
|
||||
temperature=temperature
|
||||
)
|
||||
|
||||
if provider == "gemini" and self.google_client:
|
||||
return await self._execute_google(prompt, system, force_json, model_override)
|
||||
return await self._execute_google(prompt, system, force_json, model_override, temperature)
|
||||
|
||||
return await self._execute_ollama(prompt, system, force_json, max_retries, base_delay)
|
||||
return await self._execute_ollama(prompt, system, force_json, max_retries, base_delay, temperature)
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
err_str = str(e)
|
||||
is_rate_limit = any(x in err_str for x in ["429", "RESOURCE_EXHAUSTED", "rate_limited", "Too Many Requests"])
|
||||
|
||||
if is_rate_limit and rate_limit_attempts < max_rate_retries:
|
||||
# Rate-Limit Handling (429)
|
||||
if any(x in err_str for x in ["429", "RESOURCE_EXHAUSTED", "rate_limited"]):
|
||||
rate_limit_attempts += 1
|
||||
logger.warning(f"⏳ Rate Limit from {provider}. Attempt {rate_limit_attempts}. Waiting {wait_time}s...")
|
||||
logger.warning(f"⏳ Rate Limit {provider}. Attempt {rate_limit_attempts}. Wait {wait_time}s.")
|
||||
await asyncio.sleep(wait_time)
|
||||
continue
|
||||
|
||||
if self.settings.LLM_FALLBACK_ENABLED and provider != "ollama":
|
||||
logger.warning(f"🔄 Provider {provider} failed ({err_str}). Falling back to OLLAMA.")
|
||||
return await self._execute_ollama(prompt, system, force_json, max_retries, base_delay)
|
||||
# Andere Fehler werden an generate_raw_response für die Kaskade gereicht
|
||||
raise e
|
||||
|
||||
async def _execute_google(self, prompt, system, force_json, model_override):
|
||||
async def _execute_google(self, prompt, system, force_json, model_override, temperature):
|
||||
model = model_override or self.settings.GEMINI_MODEL
|
||||
clean_model = model.replace("models/", "")
|
||||
|
||||
config = types.GenerateContentConfig(
|
||||
system_instruction=system,
|
||||
response_mime_type="application/json" if force_json else "text/plain"
|
||||
)
|
||||
config_kwargs = {
|
||||
"system_instruction": system,
|
||||
"response_mime_type": "application/json" if force_json else "text/plain"
|
||||
}
|
||||
if temperature is not None:
|
||||
config_kwargs["temperature"] = temperature
|
||||
|
||||
config = types.GenerateContentConfig(**config_kwargs)
|
||||
|
||||
response = await asyncio.wait_for(
|
||||
asyncio.to_thread(
|
||||
self.google_client.models.generate_content,
|
||||
|
|
@ -222,53 +268,48 @@ class LLMService:
|
|||
return response.text.strip()
|
||||
|
||||
async def _execute_openrouter(
|
||||
self,
|
||||
prompt: str,
|
||||
system: Optional[str],
|
||||
force_json: bool,
|
||||
model_override: Optional[str],
|
||||
json_schema: Optional[Dict[str, Any]] = None,
|
||||
json_schema_name: str = "mindnet_json",
|
||||
strict_json_schema: bool = True
|
||||
self, prompt: str, system: Optional[str], force_json: bool,
|
||||
model_override: Optional[str], json_schema: Optional[Dict[str, Any]] = None,
|
||||
json_schema_name: str = "mindnet_json", strict_json_schema: bool = True,
|
||||
temperature: Optional[float] = None
|
||||
) -> str:
|
||||
"""OpenRouter API Integration. WP-25 FIX: Sicherung gegen leere 'choices'."""
|
||||
model = model_override or self.settings.OPENROUTER_MODEL
|
||||
logger.info(f"🛰️ OpenRouter Call: Model='{model}' | Temp={temperature}")
|
||||
messages = []
|
||||
if system:
|
||||
messages.append({"role": "system", "content": system})
|
||||
if system: messages.append({"role": "system", "content": system})
|
||||
messages.append({"role": "user", "content": prompt})
|
||||
|
||||
kwargs: Dict[str, Any] = {}
|
||||
if temperature is not None:
|
||||
kwargs["temperature"] = temperature
|
||||
|
||||
if force_json:
|
||||
if json_schema:
|
||||
kwargs["response_format"] = {
|
||||
"type": "json_schema",
|
||||
"json_schema": {
|
||||
"name": json_schema_name, "strict": strict_json_schema, "schema": json_schema
|
||||
}
|
||||
"json_schema": {"name": json_schema_name, "strict": strict_json_schema, "schema": json_schema}
|
||||
}
|
||||
else:
|
||||
kwargs["response_format"] = {"type": "json_object"}
|
||||
|
||||
response = await self.openrouter_client.chat.completions.create(
|
||||
model=model,
|
||||
messages=messages,
|
||||
**kwargs
|
||||
model=model, messages=messages, **kwargs
|
||||
)
|
||||
|
||||
# WP-25 FIX: Sicherung gegen leere Antwort-Arrays
|
||||
if not response.choices or len(response.choices) == 0:
|
||||
logger.warning(f"🛰️ OpenRouter returned no choices for model {model}")
|
||||
if not response.choices:
|
||||
return ""
|
||||
|
||||
return response.choices[0].message.content.strip() if response.choices[0].message.content else ""
|
||||
|
||||
async def _execute_ollama(self, prompt, system, force_json, max_retries, base_delay):
|
||||
async def _execute_ollama(self, prompt, system, force_json, max_retries, base_delay, temperature=None):
|
||||
# Nutzt Profil-Temperatur oder strikte Defaults für lokale Hardware-Schonung
|
||||
effective_temp = temperature if temperature is not None else (0.1 if force_json else 0.7)
|
||||
|
||||
payload = {
|
||||
"model": self.settings.LLM_MODEL,
|
||||
"prompt": prompt,
|
||||
"stream": False,
|
||||
"options": {"temperature": 0.1 if force_json else 0.7, "num_ctx": 8192}
|
||||
"options": {"temperature": effective_temp, "num_ctx": 8192}
|
||||
}
|
||||
if force_json: payload["format"] = "json"
|
||||
if system: payload["system"] = system
|
||||
|
|
@ -282,14 +323,12 @@ class LLMService:
|
|||
except Exception as e:
|
||||
attempt += 1
|
||||
if attempt > max_retries:
|
||||
logger.error(f"❌ Ollama request failed: {e}")
|
||||
logger.error(f"❌ Ollama final failure after {attempt} attempts: {e}")
|
||||
raise e
|
||||
wait_time = base_delay * (2 ** (attempt - 1))
|
||||
await asyncio.sleep(wait_time)
|
||||
await asyncio.sleep(base_delay * (2 ** (attempt - 1)))
|
||||
|
||||
async def generate_rag_response(self, query: str, context_str: Optional[str] = None) -> str:
|
||||
"""WP-25: Orchestrierung via DecisionEngine."""
|
||||
logger.info(f"🚀 [WP-25] Chat Query: {query[:50]}...")
|
||||
return await self.decision_engine.ask(query)
|
||||
|
||||
async def close(self):
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,28 +1,33 @@
|
|||
# config/decision_engine.yaml
|
||||
# VERSION: 3.1.6 (WP-25: Multi-Stream Agentic RAG - Final Release)
|
||||
# VERSION: 3.2.2 (WP-25a: Decoupled MoE Logic)
|
||||
# STATUS: Active
|
||||
# DoD:
|
||||
# - Strikte Nutzung der Typen aus types.yaml (v2.7.0).
|
||||
# - Fix für Projekt-Klassifizierung via Keyword-Fast-Path (Auflösung Kollision).
|
||||
# - 100% Erhalt aller Stream-Parameter und Edge-Boosts.
|
||||
# DESCRIPTION: Zentrale Orchestrierung der Multi-Stream-Engine.
|
||||
# FIX:
|
||||
# - Auslagerung der LLM-Profile in llm_profiles.yaml zur zentralen Wartbarkeit.
|
||||
# - Integration von compression_thresholds zur Inhaltsverdichtung (WP-25a).
|
||||
# - 100% Erhalt aller WP-25 Edge-Boosts und Filter-Typen (v3.1.6).
|
||||
|
||||
version: 3.1
|
||||
version: 3.2
|
||||
|
||||
settings:
|
||||
llm_fallback_enabled: true
|
||||
# "auto" nutzt den in MINDNET_LLM_PROVIDER gesetzten Standard.
|
||||
# "auto" nutzt den globalen Default-Provider aus der .env
|
||||
router_provider: "auto"
|
||||
# Verweist auf das Template in prompts.yaml
|
||||
# Verweis auf den Intent-Klassifizierer in der prompts.yaml
|
||||
router_prompt_key: "intent_router_v1"
|
||||
# Pfad zur neuen Experten-Konfiguration (WP-25a Architektur-Cleanliness)
|
||||
profiles_config_path: "config/llm_profiles.yaml"
|
||||
router_profile: "compression_fast"
|
||||
|
||||
# --- EBENE 1: STREAM-LIBRARY (Bausteine basierend auf types.yaml) ---
|
||||
# Synchronisiert mit types.yaml v2.7.0
|
||||
|
||||
# --- EBENE 1: STREAM-LIBRARY (Bausteine basierend auf types.yaml v2.7.0) ---
|
||||
streams_library:
|
||||
values_stream:
|
||||
name: "Identität & Ethik"
|
||||
# Referenz auf Experten-Profil (z.B. lokal via Ollama für Privacy)
|
||||
llm_profile: "identity_safe"
|
||||
compression_profile: "identity_safe"
|
||||
compression_threshold: 2500
|
||||
query_template: "Welche meiner Werte und Prinzipien betreffen: {query}"
|
||||
# Nur Typen aus types.yaml
|
||||
filter_types: ["value", "principle", "belief", "trait", "boundary", "need", "motivation"]
|
||||
top_k: 5
|
||||
edge_boosts:
|
||||
|
|
@ -32,8 +37,10 @@ streams_library:
|
|||
|
||||
facts_stream:
|
||||
name: "Operative Realität"
|
||||
llm_profile: "synthesis_pro"
|
||||
compression_profile: "compression_fast"
|
||||
compression_threshold: 3500
|
||||
query_template: "Status, Ressourcen und Fakten zu: {query}"
|
||||
# Nur Typen aus types.yaml
|
||||
filter_types: ["project", "decision", "task", "goal", "event", "state"]
|
||||
top_k: 5
|
||||
edge_boosts:
|
||||
|
|
@ -43,8 +50,10 @@ streams_library:
|
|||
|
||||
biography_stream:
|
||||
name: "Persönliche Erfahrung"
|
||||
llm_profile: "synthesis_pro"
|
||||
compression_profile: "compression_fast"
|
||||
compression_threshold: 3000
|
||||
query_template: "Welche Erlebnisse habe ich im Kontext von {query} gemacht?"
|
||||
# Nur Typen aus types.yaml
|
||||
filter_types: ["experience", "journal", "profile", "person"]
|
||||
top_k: 3
|
||||
edge_boosts:
|
||||
|
|
@ -53,8 +62,10 @@ streams_library:
|
|||
|
||||
risk_stream:
|
||||
name: "Risiko-Radar"
|
||||
llm_profile: "synthesis_pro"
|
||||
compression_profile: "compression_fast"
|
||||
compression_threshold: 2500
|
||||
query_template: "Gefahren, Hindernisse oder Risiken bei: {query}"
|
||||
# Nur Typen aus types.yaml
|
||||
filter_types: ["risk", "obstacle", "bias"]
|
||||
top_k: 3
|
||||
edge_boosts:
|
||||
|
|
@ -64,81 +75,59 @@ streams_library:
|
|||
|
||||
tech_stream:
|
||||
name: "Wissen & Technik"
|
||||
llm_profile: "tech_expert"
|
||||
compression_profile: "compression_fast"
|
||||
compression_threshold: 4500
|
||||
query_template: "Inhaltliche Details und Definitionen zu: {query}"
|
||||
# Nur Typen aus types.yaml
|
||||
filter_types: ["concept", "source", "glossary", "idea", "insight", "skill", "habit"]
|
||||
top_k: 5
|
||||
edge_boosts:
|
||||
uses: 2.5
|
||||
implemented_in: 3.0
|
||||
|
||||
# --- EBENE 2: STRATEGIEN (Komposition & Routing) ---
|
||||
# Orchestriert das Zusammenspiel der Streams basierend auf dem Intent.
|
||||
|
||||
# --- EBENE 2: STRATEGIEN (Finale Komposition via MoE-Profile) ---
|
||||
strategies:
|
||||
# Spezialisierte Fact-Strategie für zeitliche Fragen
|
||||
FACT_WHEN:
|
||||
description: "Abfrage von exakten Zeitpunkten und Terminen."
|
||||
preferred_provider: "openrouter"
|
||||
# FAST PATH: Harte Keywords für zeitliche Fragen
|
||||
llm_profile: "synthesis_pro"
|
||||
trigger_keywords: ["wann", "datum", "uhrzeit", "zeitpunkt"]
|
||||
use_streams:
|
||||
- "facts_stream"
|
||||
- "biography_stream"
|
||||
- "tech_stream"
|
||||
use_streams: ["facts_stream", "biography_stream", "tech_stream"]
|
||||
prompt_template: "fact_synthesis_v1"
|
||||
|
||||
# Spezialisierte Fact-Strategie für inhaltliche Fragen & Listen
|
||||
FACT_WHAT:
|
||||
description: "Abfrage von Definitionen, Listen und Inhalten."
|
||||
preferred_provider: "openrouter"
|
||||
# FIX v3.1.6: "projekt" entfernt, um Kollision mit DECISION ("Soll ich Projekt...") zu vermeiden.
|
||||
llm_profile: "synthesis_pro"
|
||||
trigger_keywords: ["was ist", "welche sind", "liste", "übersicht", "zusammenfassung"]
|
||||
use_streams:
|
||||
- "facts_stream"
|
||||
- "tech_stream"
|
||||
- "biography_stream"
|
||||
use_streams: ["facts_stream", "tech_stream", "biography_stream"]
|
||||
prompt_template: "fact_synthesis_v1"
|
||||
|
||||
# Entscheidungs-Frage
|
||||
DECISION:
|
||||
description: "Der User sucht Rat, Strategie oder Abwägung."
|
||||
preferred_provider: "gemini"
|
||||
# FIX v3.1.6: Trigger erweitert, um "Soll ich... Projekt..." sicher zu fangen.
|
||||
llm_profile: "synthesis_pro"
|
||||
trigger_keywords: ["soll ich", "sollte ich", "entscheidung", "abwägen", "priorität", "empfehlung"]
|
||||
use_streams:
|
||||
- "values_stream"
|
||||
- "facts_stream"
|
||||
- "risk_stream"
|
||||
use_streams: ["values_stream", "facts_stream", "risk_stream"]
|
||||
prompt_template: "decision_synthesis_v1"
|
||||
prepend_instruction: |
|
||||
!!! ENTSCHEIDUNGS-MODUS (AGENTIC MULTI-STREAM) !!!
|
||||
Analysiere die Fakten vor dem Hintergrund meiner Werte und evaluiere die Risiken.
|
||||
Wäge ab, ob das Vorhaben mit meiner langfristigen Identität kompatibel ist.
|
||||
|
||||
# Emotionale Reflexion
|
||||
EMPATHY:
|
||||
description: "Reaktion auf emotionale Zustände."
|
||||
preferred_provider: "openrouter"
|
||||
llm_profile: "synthesis_pro"
|
||||
trigger_keywords: ["fühle", "traurig", "glücklich", "stress", "angst"]
|
||||
use_streams:
|
||||
- "biography_stream"
|
||||
- "values_stream"
|
||||
use_streams: ["biography_stream", "values_stream"]
|
||||
prompt_template: "empathy_template"
|
||||
|
||||
# Technischer Support
|
||||
CODING:
|
||||
description: "Technische Anfragen und Programmierung."
|
||||
preferred_provider: "gemini"
|
||||
llm_profile: "tech_expert"
|
||||
trigger_keywords: ["code", "python", "script", "bug", "syntax"]
|
||||
use_streams:
|
||||
- "tech_stream"
|
||||
- "facts_stream"
|
||||
use_streams: ["tech_stream", "facts_stream"]
|
||||
prompt_template: "technical_template"
|
||||
|
||||
# Eingabe-Modus (WP-07)
|
||||
INTERVIEW:
|
||||
description: "Der User möchte Wissen erfassen (Eingabemodus)."
|
||||
preferred_provider: "openrouter"
|
||||
llm_profile: "compression_fast"
|
||||
use_streams: []
|
||||
prompt_template: "interview_template"
|
||||
64
config/llm_profiles.yaml
Normal file
64
config/llm_profiles.yaml
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,64 @@
|
|||
# config/llm_profiles.yaml
|
||||
# VERSION: 1.3.0 (WP-25a: Global MoE & Fallback Cascade)
|
||||
# STATUS: Active
|
||||
# DESCRIPTION: Zentrale Definition der LLM-Rollen inkl. Ausfall-Logik (Kaskade).
|
||||
|
||||
profiles:
|
||||
# --- CHAT & SYNTHESE ---
|
||||
# Der "Architekt": Hochwertige Synthese. Fällt bei Fehlern auf den Backup-Cloud-Experten zurück.
|
||||
synthesis_pro:
|
||||
provider: "openrouter"
|
||||
model: "google/gemini-2.0-flash-exp:free"
|
||||
temperature: 0.7
|
||||
fallback_profile: "synthesis_backup"
|
||||
|
||||
# Der "Vize": Leistungsstarkes Modell bei einem anderen Provider (Resilienz).
|
||||
synthesis_backup:
|
||||
provider: "openrouter"
|
||||
model: "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free"
|
||||
temperature: 0.5
|
||||
fallback_profile: "identity_safe" # Letzte Instanz: Lokal
|
||||
|
||||
# Der "Ingenieur": Fachspezialist für Code. Nutzt bei Ausfall den Generalisten.
|
||||
tech_expert:
|
||||
provider: "openrouter"
|
||||
model: "qwen/qwen-2.5-vl-7b-instruct:free"
|
||||
temperature: 0.3
|
||||
fallback_profile: "synthesis_pro"
|
||||
|
||||
# Der "Dampfhammer": Schnell für Routing und Zusammenfassungen.
|
||||
compression_fast:
|
||||
provider: "openrouter"
|
||||
model: "mistralai/mistral-7b-instruct:free"
|
||||
temperature: 0.1
|
||||
fallback_profile: "identity_safe"
|
||||
|
||||
# --- INGESTION EXPERTEN ---
|
||||
# Spezialist für die Extraktion komplexer Datenstrukturen aus Dokumenten.
|
||||
ingest_extractor:
|
||||
provider: "openrouter"
|
||||
model: "mistralai/mistral-7b-instruct:free"
|
||||
temperature: 0.2
|
||||
fallback_profile: "synthesis_backup"
|
||||
|
||||
# Spezialist für binäre Prüfungen (YES/NO). Muss extrem deterministisch sein.
|
||||
ingest_validator:
|
||||
provider: "openrouter"
|
||||
model: "mistralai/mistral-7b-instruct:free"
|
||||
temperature: 0.0
|
||||
fallback_profile: "compression_fast"
|
||||
|
||||
# --- LOKALER ANKER & PRIVACY ---
|
||||
# Der "Wächter": Lokales Modell für maximale Privatsphäre. Ende der Kaskade.
|
||||
identity_safe:
|
||||
provider: "ollama"
|
||||
model: "phi3:mini"
|
||||
temperature: 0.2
|
||||
# Kein fallback_profile definiert = Terminaler Endpunkt
|
||||
|
||||
# --- EMBEDDING EXPERTE ---
|
||||
# Zentralisierung des Embedding-Modells zur Entfernung aus der .env.
|
||||
embedding_expert:
|
||||
provider: "ollama"
|
||||
model: "nomic-embed-text"
|
||||
dimensions: 768
|
||||
|
|
@ -2,8 +2,8 @@
|
|||
doc_type: glossary
|
||||
audience: all
|
||||
status: active
|
||||
version: 2.9.3
|
||||
context: "Zentrales Glossar für Mindnet v2.9.3. Enthält Definitionen zu Hybrid-Cloud Resilienz, WP-14 Modularisierung, WP-15b Two-Pass Ingestion, WP-15c Multigraph-Support, WP-25 Agentic Multi-Stream RAG und Mistral-safe Parsing."
|
||||
version: 3.0.0
|
||||
context: "Zentrales Glossar für Mindnet v3.0.0. Enthält Definitionen zu Hybrid-Cloud Resilienz, WP-14 Modularisierung, WP-15b Two-Pass Ingestion, WP-15c Multigraph-Support, WP-25 Agentic Multi-Stream RAG, WP-25a Mixture of Experts (MoE) und Mistral-safe Parsing."
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Mindnet Glossar
|
||||
|
|
@ -55,3 +55,8 @@ context: "Zentrales Glossar für Mindnet v2.9.3. Enthält Definitionen zu Hybrid
|
|||
* **Deep-Link / Section-basierter Link:** Ein Link wie `[[Note#Section]]`, der auf einen spezifischen Abschnitt innerhalb einer Note verweist. Seit v2.9.1 wird dieser in `target_id="Note"` und `target_section="Section"` aufgeteilt, um "Phantom-Knoten" zu vermeiden und Multigraph-Support zu ermöglichen.
|
||||
* **Atomic Section Logic (v3.9.9):** Chunking-Verfahren, das Sektions-Überschriften und deren Inhalte atomar in Chunks hält (Pack-and-Carry-Over). Verhindert, dass Überschriften über Chunk-Grenzen hinweg getrennt werden.
|
||||
* **Registry-First Profiling (v2.13.12):** Hierarchische Auflösung des Chunking-Profils: Frontmatter > types.yaml Typ-Config > Global Defaults. Stellt sicher, dass Note-Typen automatisch das korrekte Profil erhalten.
|
||||
* **Mixture of Experts (MoE) - WP-25a:** Profilbasierte Experten-Architektur, bei der jede Systemaufgabe (Synthese, Ingestion-Validierung, Routing, Kompression) einem dedizierten Profil zugewiesen wird, das Modell, Provider und Parameter unabhängig von der globalen Konfiguration definiert.
|
||||
* **LLM-Profil:** Zentrale Definition in `llm_profiles.yaml`, die Provider, Modell, Temperature und Fallback-Profil für eine spezifische Aufgabe festlegt (z.B. `synthesis_pro`, `tech_expert`, `ingest_validator`).
|
||||
* **Fallback-Kaskade (WP-25a):** Rekursive Fallback-Logik, bei der bei Fehlern automatisch auf das `fallback_profile` umgeschaltet wird, bis der terminale Endpunkt (`identity_safe`) erreicht wird. Schutz gegen Zirkel-Referenzen via `visited_profiles`-Tracking.
|
||||
* **Pre-Synthesis Kompression (WP-25a):** Asynchrone Verdichtung überlanger Wissens-Streams vor der Synthese, um Token-Verbrauch zu reduzieren und die Synthese zu beschleunigen. Nutzt `compression_profile` (z.B. `compression_fast`).
|
||||
* **Profilgesteuerte Validierung (WP-25a):** Semantische Kanten-Validierung in der Ingestion erfolgt zwingend über das MoE-Profil `ingest_validator` (Temperature 0.0 für Determinismus), unabhängig von der globalen Provider-Konfiguration.
|
||||
|
|
@ -1,10 +1,10 @@
|
|||
---
|
||||
doc_type: concept
|
||||
audience: architect, product_owner
|
||||
scope: ai, router, personas, resilience, agentic_rag
|
||||
scope: ai, router, personas, resilience, agentic_rag, moe
|
||||
status: active
|
||||
version: 2.9.3
|
||||
context: "Fachkonzept der hybriden KI-Persönlichkeit, Agentic Multi-Stream RAG, Provider-Kaskade und kognitiven Resilienz (Deep Fallback)."
|
||||
version: 3.0.0
|
||||
context: "Fachkonzept der hybriden KI-Persönlichkeit, Agentic Multi-Stream RAG, WP-25a Mixture of Experts (MoE), Provider-Kaskade und kognitiven Resilienz (Deep Fallback)."
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Konzept: KI-Persönlichkeit & Router
|
||||
|
|
@ -59,13 +59,45 @@ Jeder Treffer wird mit `stream_origin` markiert, um Feedback-Optimierung pro Wis
|
|||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 2. Die hybride LLM-Landschaft (Resilienz-Kaskade)
|
||||
## 2. Mixture of Experts (MoE) Architektur (WP-25a)
|
||||
|
||||
Ein intelligenter Zwilling muss jederzeit verfügbar sein. Mindnet v2.8.1 nutzt eine **dreistufige Kaskade**, um Intelligenz, Kosten und Verfügbarkeit zu optimieren:
|
||||
Seit WP-25a nutzt MindNet eine **profilbasierte Experten-Steuerung** statt einer globalen Provider-Konfiguration. Jede Systemaufgabe wird einem dedizierten Profil zugewiesen, das Modell, Provider und Parameter unabhängig definiert.
|
||||
|
||||
1. **Stufe 1: Cloud-Speed (Turbo-Mode):** Primäre Wahl für komplexe Extraktionsaufgaben und schnelle RAG-Antworten mittels OpenRouter (Mistral-7B) oder Google Gemini (2.5-flash-lite).
|
||||
### 2.1 Experten-Profile
|
||||
|
||||
**Zentrale Registry (`llm_profiles.yaml`):**
|
||||
* **`synthesis_pro`:** Hochwertige Synthese für Chat-Antworten (Cloud)
|
||||
* **`tech_expert`:** Fachspezialist für Code & Technik (Claude 3.5 Sonnet)
|
||||
* **`compression_fast`:** Schnelle Kompression & Routing (Mistral 7B)
|
||||
* **`ingest_validator`:** Deterministische Validierung (Temperature 0.0)
|
||||
* **`identity_safe`:** Lokaler Anker (Ollama/Phi-3) für maximale Privacy
|
||||
|
||||
**Vorteile:**
|
||||
* **Aufgabenspezifische Optimierung:** Jede Aufgabe nutzt das optimale Modell
|
||||
* **Hardware-Optimierung:** Lokaler Anker für kleine Hardware-Umgebungen
|
||||
* **Wartbarkeit:** Zentrale Konfiguration statt verstreuter ENV-Variablen
|
||||
|
||||
### 2.2 Rekursive Fallback-Kaskade
|
||||
|
||||
Die Profile implementieren eine **automatische Fallback-Logik**:
|
||||
|
||||
1. **Primäres Profil:** System versucht das angeforderte Profil (z.B. `synthesis_pro`)
|
||||
2. **Fallback-Level 1:** Bei Fehler → `fallback_profile` (z.B. `synthesis_backup`)
|
||||
3. **Fallback-Level 2:** Bei weiterem Fehler → nächster Fallback (z.B. `identity_safe`)
|
||||
4. **Terminaler Endpunkt:** `identity_safe` hat keinen Fallback (lokales Modell als letzte Instanz)
|
||||
|
||||
**Schutzmechanismen:**
|
||||
* **Zirkuläre Referenzen:** `visited_profiles`-Tracking verhindert Endlosschleifen
|
||||
* **Background-Semaphore:** Parallele Tasks werden gedrosselt
|
||||
|
||||
### 2.3 Die hybride LLM-Landschaft (Legacy & MoE)
|
||||
|
||||
Ein intelligenter Zwilling muss jederzeit verfügbar sein. Seit WP-25a wird die Resilienz durch die **MoE Fallback-Kaskade** gewährleistet:
|
||||
|
||||
1. **Stufe 1: Cloud-Experten:** Spezialisierte Profile für verschiedene Aufgaben (z.B. `synthesis_pro`, `tech_expert`)
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||||
2. **Stufe 2: Quoten-Resilienz:** Erkennt das System eine Drosselung durch Cloud-Provider (HTTP 429), pausiert es kontrolliert (`LLM_RATE_LIMIT_WAIT`), führt automatisierte Retries durch und schützt so den laufenden Prozess.
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||||
3. **Stufe 3: Deep Fallback & lokale Souveränität (Ollama):** * **Technischer Fallback:** Schlagen alle Cloud-Versuche fehl, übernimmt das lokale Modell (Phi-3).
|
||||
3. **Stufe 3: Lokale Souveränität (Ollama):**
|
||||
* **Technischer Fallback:** Schlagen alle Cloud-Versuche fehl, übernimmt das lokale Modell (Phi-3) via `identity_safe` Profil.
|
||||
* **Kognitiver Fallback (v2.11.14):** Liefert die Cloud zwar technisch eine Antwort, verweigert aber inhaltlich die Verarbeitung (Silent Refusal/Policy Violation), wird ein **Deep Fallback** erzwungen, um die Datenintegrität lokal zu retten.
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||||
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||||
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||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,10 +1,10 @@
|
|||
---
|
||||
doc_type: technical_reference
|
||||
audience: developer, architect
|
||||
scope: backend, chat, llm_service, traffic_control, resilience, agentic_rag
|
||||
scope: backend, chat, llm_service, traffic_control, resilience, agentic_rag, moe
|
||||
status: active
|
||||
version: 2.9.3
|
||||
context: "Technische Implementierung des FastAPI-Routers, des hybriden LLMService (v3.4.2), WP-25 Agentic Multi-Stream RAG und WP-20 Resilienz-Logik."
|
||||
version: 3.0.0
|
||||
context: "Technische Implementierung des FastAPI-Routers, des hybriden LLMService (v3.5.2), WP-25 Agentic Multi-Stream RAG, WP-25a Mixture of Experts (MoE) und WP-20 Resilienz-Logik."
|
||||
---
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||||
|
||||
# Chat Backend & Agentic Multi-Stream RAG
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||||
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@ -28,7 +28,31 @@ Der Router nutzt einen **Hybrid-Modus** mit Keyword-Fast-Path und LLM-Slow-Path:
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|||
* Wenn unklar: Anfrage an `DecisionEngine._determine_strategy()` zur LLM-basierten Klassifizierung.
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||||
* Nutzt `intent_router_v1` Prompt aus `prompts.yaml`.
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||||
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||||
### 1.2 Prompt-Auflösung (Bulletproof Resolution)
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||||
### 1.2 Mixture of Experts (MoE) Architektur (WP-25a)
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||||
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||||
Seit WP-25a nutzt MindNet eine **profilbasierte Experten-Steuerung** statt einer globalen Provider-Konfiguration. Jede Systemaufgabe wird einem dedizierten Profil zugewiesen:
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||||
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||||
**Profil-Registry (`llm_profiles.yaml`):**
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||||
* **`synthesis_pro`:** Hochwertige Synthese für Chat-Antworten
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||||
* **`tech_expert`:** Fachspezialist für Code & Technik
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||||
* **`compression_fast`:** Schnelle Kompression & Routing
|
||||
* **`ingest_validator`:** Deterministische Validierung (Temperature 0.0)
|
||||
* **`identity_safe`:** Lokaler Anker (Ollama/Phi-3) für maximale Privacy
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||||
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||||
**Rekursive Fallback-Kaskade:**
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||||
Der `LLMService` (v3.5.2) implementiert eine automatische Fallback-Logik:
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||||
1. Versucht primäres Profil (z.B. `synthesis_pro`)
|
||||
2. Bei Fehler → `fallback_profile` (z.B. `synthesis_backup`)
|
||||
3. Bei weiterem Fehler → nächster Fallback (z.B. `identity_safe`)
|
||||
4. Schutz gegen Zirkel-Referenzen via `visited_profiles`-Tracking
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||||
|
||||
**Integration:**
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||||
* **Intent-Routing:** Nutzt `router_profile` (z.B. `compression_fast`)
|
||||
* **Stream-Kompression:** Nutzt `compression_profile` pro Stream
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||||
* **Synthese:** Nutzt `llm_profile` aus Strategie-Konfiguration
|
||||
* **Ingestion:** Nutzt `ingest_validator` für binäre Validierungen
|
||||
|
||||
### 1.3 Prompt-Auflösung (Bulletproof Resolution)
|
||||
|
||||
Um Kompatibilitätsprobleme mit verschachtelten YAML-Prompts zu vermeiden, nutzt der Router die Methode `llm.get_prompt()`. Diese implementiert eine **Provider-Kaskade**:
|
||||
* **Spezifischer Provider:** Das System sucht zuerst nach einem Prompt für den aktiv konfigurierten Provider (z.B. `openrouter`).
|
||||
|
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@ -36,7 +60,7 @@ Um Kompatibilitätsprobleme mit verschachtelten YAML-Prompts zu vermeiden, nutzt
|
|||
* **Basis-Fallback:** Als letzte Instanz wird das `ollama`-Template geladen.
|
||||
* **String-Garantie:** Die Methode garantiert die Rückgabe eines Strings (selbst bei verschachtelten YAML-Dicts), was 500-Fehler bei String-Operationen wie `.replace()` oder `.format()` verhindert.
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||||
|
||||
### 1.2 Multi-Stream Retrieval (WP-25)
|
||||
### 1.4 Multi-Stream Retrieval (WP-25)
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||||
Anstelle einer einzelnen Suche führt die `DecisionEngine` nun **parallele Abfragen** in spezialisierten Streams aus:
|
||||
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||||
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@ -57,7 +81,22 @@ Anstelle einer einzelnen Suche führt die `DecisionEngine` nun **parallele Abfra
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|||
* **Stream-Tracing:** Jeder Treffer wird mit `stream_origin` markiert für Feedback-Optimierung.
|
||||
* **Fehlerbehandlung:** Einzelne Stream-Fehler blockieren nicht die gesamte Anfrage.
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||||
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||||
### 1.3 Wissens-Synthese (WP-25)
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||||
### 1.5 Pre-Synthesis Kompression (WP-25a)
|
||||
|
||||
Wissens-Streams, die den Schwellenwert (`compression_threshold`) überschreiten, werden **asynchron verdichtet**, bevor sie die Synthese erreichen:
|
||||
|
||||
**Kompression-Logik:**
|
||||
* **Schwellenwert:** Konfigurierbar pro Stream (z.B. 2500 Zeichen für Values Stream)
|
||||
* **Profil:** Nutzt `compression_profile` (z.B. `compression_fast` für schnelle Zusammenfassung)
|
||||
* **Parallelisierung:** Mehrere Streams können gleichzeitig komprimiert werden
|
||||
* **Fehlerbehandlung:** Kompressions-Fehler blockieren nicht die Synthese (Original-Content wird verwendet)
|
||||
|
||||
**Vorteile:**
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||||
* Reduziert Token-Verbrauch bei langen Streams
|
||||
* Beschleunigt Synthese durch kürzere Kontexte
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||||
* Erhält Relevanz durch intelligente Zusammenfassung
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||||
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||||
### 1.6 Wissens-Synthese (WP-25/25a)
|
||||
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||||
Die Zusammenführung der Daten erfolgt über spezialisierte Templates in der `prompts.yaml`:
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||||
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||||
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|
@ -66,20 +105,29 @@ Die Zusammenführung der Daten erfolgt über spezialisierte Templates in der `pr
|
|||
* **Pre-Initialization:** Alle möglichen Stream-Variablen werden vorab initialisiert (verhindert KeyErrors).
|
||||
* **Provider-spezifische Templates:** Separate Versionen für Ollama, Gemini und OpenRouter.
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||||
|
||||
**Synthese-Strategien:**
|
||||
* **FACT_WHAT/FACT_WHEN:** Kombiniert Fakten, Biographie und Technik.
|
||||
* **DECISION:** Wägt Fakten gegen Werte ab, evaluiert Risiken.
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||||
* **EMPATHY:** Fokus auf Biographie und Werte.
|
||||
* **CODING:** Technik und Fakten.
|
||||
**Synthese-Strategien (Profil-gesteuert):**
|
||||
* **FACT_WHAT/FACT_WHEN:** Nutzt `synthesis_pro` - Kombiniert Fakten, Biographie und Technik.
|
||||
* **DECISION:** Nutzt `synthesis_pro` - Wägt Fakten gegen Werte ab, evaluiert Risiken.
|
||||
* **EMPATHY:** Nutzt `synthesis_pro` - Fokus auf Biographie und Werte.
|
||||
* **CODING:** Nutzt `tech_expert` - Spezialisiertes Modell für Code & Technik.
|
||||
|
||||
### 1.4 RAG Flow (Technisch)
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||||
**Profil-Auflösung:**
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||||
Jede Strategie kann ein individuelles `llm_profile` definieren. Fehlt diese Angabe, wird `synthesis_pro` als Standard verwendet.
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||||
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||||
### 1.7 RAG Flow (Technisch - WP-25a)
|
||||
|
||||
Wenn der Intent nicht `INTERVIEW` ist, wird folgender Flow ausgeführt:
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||||
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||||
1. **Intent Detection:** Hybrid Router klassifiziert die Anfrage.
|
||||
1. **Intent Detection:** Hybrid Router klassifiziert die Anfrage via `router_profile` (z.B. `compression_fast`).
|
||||
2. **Multi-Stream Retrieval:**
|
||||
* Parallele Abfragen in spezialisierten Streams via `DecisionEngine._execute_parallel_streams()`.
|
||||
* Jeder Stream nutzt individuelle Filter, Edge-Boosts und Query-Templates.
|
||||
3. **Pre-Synthesis Kompression (WP-25a):**
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||||
* Streams über `compression_threshold` werden via `compression_profile` verdichtet.
|
||||
* Parallelisierung über `asyncio.gather()` für mehrere Streams gleichzeitig.
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||||
4. **Wissens-Synthese:**
|
||||
* Strategie-spezifisches `llm_profile` (z.B. `tech_expert` für CODING) steuert die finale Antwortgenerierung.
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||||
* Fallback-Kaskade bei Fehlern (automatisch via LLMService).
|
||||
3. **Context Formatting:**
|
||||
* Stream-Ergebnisse werden in formatierte Kontext-Strings umgewandelt.
|
||||
* **Ollama Context-Throttling:** Kontext wird auf `MAX_OLLAMA_CHARS` begrenzt (Standard: 10.000).
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,10 +1,10 @@
|
|||
---
|
||||
doc_type: technical_reference
|
||||
audience: developer, admin
|
||||
scope: configuration, env, registry, scoring, resilience, modularization, agentic_rag
|
||||
scope: configuration, env, registry, scoring, resilience, modularization, agentic_rag, moe
|
||||
status: active
|
||||
version: 2.9.3
|
||||
context: "Umfassende Referenztabellen für Umgebungsvariablen (inkl. Hybrid-Cloud & WP-76), YAML-Konfigurationen, Edge Registry Struktur und WP-25 Multi-Stream RAG unter Berücksichtigung von WP-14."
|
||||
version: 3.0.0
|
||||
context: "Umfassende Referenztabellen für Umgebungsvariablen (inkl. Hybrid-Cloud & WP-76), YAML-Konfigurationen, Edge Registry Struktur, WP-25 Multi-Stream RAG und WP-25a Mixture of Experts (MoE) unter Berücksichtigung von WP-14."
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Konfigurations-Referenz
|
||||
|
|
@ -329,6 +329,80 @@ Alle möglichen Stream-Variablen werden vorab initialisiert (verhindert KeyError
|
|||
**Provider-spezifische Templates:**
|
||||
Separate Versionen für Ollama, Gemini und OpenRouter.
|
||||
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||||
---
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||||
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||||
## 6. LLM Profile Registry (`llm_profiles.yaml` v1.3.0)
|
||||
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||||
Seit WP-25a nutzt MindNet eine **Mixture of Experts (MoE)** Architektur mit profilbasierter Experten-Steuerung. Jede Systemaufgabe (Synthese, Ingestion-Validierung, Routing, Kompression) wird einem dedizierten Profil zugewiesen, das Modell, Provider und Parameter unabhängig von der globalen Konfiguration definiert.
|
||||
|
||||
### 6.1 Profil-Struktur
|
||||
|
||||
Jedes Profil definiert:
|
||||
* **`provider`:** Cloud-Provider (`openrouter`, `gemini`, `ollama`)
|
||||
* **`model`:** Spezifisches Modell (z.B. `mistralai/mistral-7b-instruct:free`)
|
||||
* **`temperature`:** Kreativität/Determinismus (0.0 = deterministisch, 1.0 = kreativ)
|
||||
* **`fallback_profile`:** Optional: Name des Fallback-Profils bei Fehlern
|
||||
* **`dimensions`:** Optional: Für Embedding-Profile (z.B. 768 für nomic-embed-text)
|
||||
|
||||
**Beispiel:**
|
||||
```yaml
|
||||
synthesis_pro:
|
||||
provider: "openrouter"
|
||||
model: "gemini-1.5-mistralai/mistral-7b-instruct:free"
|
||||
temperature: 0.7
|
||||
fallback_profile: "synthesis_backup"
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 6.2 Verfügbare Experten-Profile
|
||||
|
||||
| Profil | Provider | Modell | Temperature | Fallback | Zweck |
|
||||
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
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||||
| **`synthesis_pro`** | openrouter | gemini-1.5-mistralai/mistral-7b-instruct:free | 0.7 | `synthesis_backup` | Hochwertige Synthese (Chat-Antworten) |
|
||||
| **`synthesis_backup`** | openrouter | mistralai/mistral-large | 0.5 | `identity_safe` | Backup-Cloud-Experte (Resilienz) |
|
||||
| **`tech_expert`** | openrouter | anthropic/claude-3.5-sonnet | 0.3 | `synthesis_pro` | Fachspezialist für Code & Technik |
|
||||
| **`compression_fast`** | openrouter | mistralai/mistral-7b-instruct:free | 0.1 | `identity_safe` | Schnelle Kompression & Routing |
|
||||
| **`ingest_extractor`** | openrouter | mistralai/mistral-7b-instruct:free | 0.2 | `synthesis_backup` | Extraktion komplexer Datenstrukturen |
|
||||
| **`ingest_validator`** | openrouter | mistralai/mistral-7b-instruct:free | 0.0 | `compression_fast` | Binäre Prüfungen (YES/NO, deterministisch) |
|
||||
| **`identity_safe`** | ollama | phi3:mini | 0.2 | *(kein Fallback)* | Lokaler Anker & Privacy (terminaler Endpunkt) |
|
||||
| **`embedding_expert`** | ollama | nomic-embed-text | - | - | Embedding-Modell (dimensions: 768) |
|
||||
|
||||
### 6.3 Fallback-Kaskade (WP-25a)
|
||||
|
||||
Die Profile implementieren eine **rekursive Fallback-Kaskade**:
|
||||
|
||||
1. **Primäres Profil:** System versucht das angeforderte Profil (z.B. `synthesis_pro`)
|
||||
2. **Fallback-Level 1:** Bei Fehler → `fallback_profile` (z.B. `synthesis_backup`)
|
||||
3. **Fallback-Level 2:** Bei weiterem Fehler → nächster Fallback (z.B. `identity_safe`)
|
||||
4. **Terminaler Endpunkt:** `identity_safe` hat keinen Fallback (lokales Modell als letzte Instanz)
|
||||
|
||||
**Schutzmechanismen:**
|
||||
* **Zirkuläre Referenzen:** `visited_profiles`-Tracking verhindert Endlosschleifen
|
||||
* **Background-Semaphore:** Parallele Tasks werden gedrosselt (konfigurierbar via `BACKGROUND_LIMIT`)
|
||||
|
||||
### 6.4 Integration in Decision Engine
|
||||
|
||||
Die `decision_engine.yaml` referenziert Profile über:
|
||||
* **`router_profile`:** Profil für Intent-Erkennung (z.B. `compression_fast`)
|
||||
* **`llm_profile`:** Profil für Strategie-spezifische Synthese (z.B. `tech_expert` für CODING)
|
||||
* **`compression_profile`:** Profil für Stream-Kompression (z.B. `compression_fast`)
|
||||
|
||||
**Stream-Konfiguration:**
|
||||
```yaml
|
||||
values_stream:
|
||||
llm_profile: "identity_safe" # Lokales Modell für Privacy
|
||||
compression_profile: "identity_safe"
|
||||
compression_threshold: 2500
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 6.5 Environment-Variablen
|
||||
|
||||
| Variable | Default | Beschreibung |
|
||||
| :--- | :--- | :--- |
|
||||
| `MINDNET_LLM_PROFILES_PATH` | `config/llm_profiles.yaml` | Pfad zur Profil-Registry |
|
||||
|
||||
**Hinweis:** Die `.env` Variablen `MINDNET_LLM_PROVIDER`, `MINDNET_LLM_MODEL` etc. dienen nur noch als Fallback, wenn kein Profil angegeben wird.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
Auszug aus der decision_engine.yaml
|
||||
```yaml
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,10 +1,10 @@
|
|||
---
|
||||
doc_type: technical_reference
|
||||
audience: developer, devops
|
||||
scope: backend, ingestion, smart_edges, edge_registry, modularization
|
||||
scope: backend, ingestion, smart_edges, edge_registry, modularization, moe
|
||||
status: active
|
||||
version: 2.13.12
|
||||
context: "Detaillierte technische Beschreibung der Import-Pipeline, Two-Pass-Workflow (WP-15b) und modularer Datenbank-Architektur (WP-14). Integriert Mistral-safe Parsing und Deep Fallback."
|
||||
version: 2.14.0
|
||||
context: "Detaillierte technische Beschreibung der Import-Pipeline, Two-Pass-Workflow (WP-15b), modularer Datenbank-Architektur (WP-14) und WP-25a profilgesteuerte Validierung. Integriert Mistral-safe Parsing und Deep Fallback."
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Ingestion Pipeline & Smart Processing
|
||||
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|
@ -50,9 +50,11 @@ Der Prozess ist **asynchron**, **idempotent** und wird nun in zwei logische Durc
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|||
* Bei Änderungen löscht `purge_artifacts()` via `app.core.ingestion.ingestion_db` alle alten Chunks und Edges der Note.
|
||||
* Die Namensauflösung erfolgt nun über das modularisierte `database`-Paket.
|
||||
10. **Chunking anwenden:** Zerlegung des Textes basierend auf dem ermittelten Profil (siehe Kap. 3).
|
||||
11. **Smart Edge Allocation & Semantic Validation (WP-15b):**
|
||||
11. **Smart Edge Allocation & Semantic Validation (WP-15b / WP-25a):**
|
||||
* Der `SemanticAnalyzer` schlägt Kanten-Kandidaten vor.
|
||||
* **Validierung:** Jeder Kandidat wird durch das LLM semantisch gegen das Ziel im **LocalBatchCache** geprüft.
|
||||
* **Validierung (WP-25a):** Jeder Kandidat wird durch das LLM semantisch gegen das Ziel im **LocalBatchCache** geprüft.
|
||||
* **Profilgesteuerte Validierung:** Nutzt das MoE-Profil `ingest_validator` (Temperature 0.0 für maximale Determinismus).
|
||||
* **Fallback-Kaskade:** Bei Fehlern erfolgt automatischer Fallback via `fallback_profile` (z.B. `compression_fast` → `identity_safe`).
|
||||
* **Traffic Control:** Nutzung der neutralen `clean_llm_text` Funktion zur Bereinigung von Steuerzeichen (<s>, [OUT]).
|
||||
* **Deep Fallback (v2.11.14):** Erkennt "Silent Refusals". Liefert die Cloud keine verwertbaren Kanten, wird ein lokaler Fallback via Ollama erzwungen.
|
||||
12. **Inline-Kanten finden:** Parsing von `[[rel:...]]` und Callouts.
|
||||
|
|
@ -60,7 +62,9 @@ Der Prozess ist **asynchron**, **idempotent** und wird nun in zwei logische Durc
|
|||
* Jede Kante wird via `EdgeRegistry` normalisiert (z.B. `basiert_auf` -> `based_on`).
|
||||
* Unbekannte Typen werden in `unknown_edges.jsonl` protokolliert.
|
||||
14. **Default- & Strukturkanten:** Anwendung der `edge_defaults` und Erzeugung von Systemkanten (`belongs_to`, `next`, `prev`).
|
||||
15. **Embedding (Async):** Generierung der Vektoren via `nomic-embed-text` (768 Dimensionen).
|
||||
15. **Embedding (Async - WP-25a):** Generierung der Vektoren via `embedding_expert` Profil aus `llm_profiles.yaml`.
|
||||
* **Profil-Auflösung:** Das `EmbeddingsClient` lädt Modell und Dimensionen direkt aus dem Profil (z.B. `nomic-embed-text`, 768 Dimensionen).
|
||||
* **Konsolidierung:** Entfernung der Embedding-Konfiguration aus der `.env` zugunsten zentraler Profil-Registry.
|
||||
16. **Database Sync (WP-14):** Batch-Upsert aller Points in die Collections `{prefix}_chunks` und `{prefix}_edges` über die zentrale Infrastruktur.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
|
@ -189,4 +193,6 @@ Kanten werden nach Vertrauenswürdigkeit (`provenance`) priorisiert. Die höhere
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|||
|
||||
**2. Mistral-safe Parsing:** Automatisierte Bereinigung von LLM-Antworten in `ingestion_validation.py`. Stellt sicher, dass semantische Entscheidungen ("YES"/"NO") nicht durch technische Header verfälscht werden.
|
||||
|
||||
**3. Profilgesteuerte Validierung (WP-25a):** Die semantische Kanten-Validierung erfolgt zwingend über das MoE-Profil `ingest_validator` (Temperature 0.0 für Determinismus). Dies gewährleistet konsistente binäre Entscheidungen (YES/NO) unabhängig von der globalen Provider-Konfiguration.
|
||||
|
||||
**3. Purge Integrity:** Validierung, dass vor jedem Upsert alle assoziierten Artefakte in den Collections `{prefix}_chunks` und `{prefix}_edges` gelöscht wurden, um Daten-Duplikate zu vermeiden.
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||||
|
|
@ -1,10 +1,10 @@
|
|||
---
|
||||
doc_type: operations_manual
|
||||
audience: admin, devops
|
||||
scope: deployment, maintenance, backup, edge_registry
|
||||
scope: deployment, maintenance, backup, edge_registry, moe
|
||||
status: active
|
||||
version: 2.7.0
|
||||
context: "Installationsanleitung, Systemd-Units und Wartungsprozesse für Mindnet v2.7."
|
||||
version: 3.0.0
|
||||
context: "Installationsanleitung, Systemd-Units und Wartungsprozesse für Mindnet v3.0.0 inklusive WP-25a Mixture of Experts (MoE) Konfiguration."
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Admin Operations Guide
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||||
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@ -46,7 +46,7 @@ Um Abstürze der Vektordatenbank bei einer hohen Anzahl an Collections (z. B. du
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|||
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.
|
||||
**Wichtig:** Seit v2.4 ist `nomic-embed-text` Pflicht für Embeddings. Seit WP-25a wird die Modell-Konfiguration zentral über `llm_profiles.yaml` gesteuert.
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# Modelle laden
|
||||
|
|
@ -57,6 +57,14 @@ ollama pull nomic-embed-text
|
|||
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{"model": "phi3:mini", "prompt":"Hi"}'
|
||||
```
|
||||
|
||||
**WP-25a: LLM-Profil-Konfiguration**
|
||||
Die LLM-Steuerung erfolgt nun primär über `config/llm_profiles.yaml` statt ENV-Variablen:
|
||||
* **Zentrale Registry:** Alle Experten-Profile (Synthese, Validierung, Kompression) sind in einer Datei definiert
|
||||
* **Fallback-Kaskade:** Automatische Resilienz bei Provider-Fehlern
|
||||
* **ENV-Variablen:** `MINDNET_LLM_PROVIDER`, `MINDNET_LLM_MODEL` etc. dienen nur noch als Fallback
|
||||
|
||||
Siehe [Konfigurations-Referenz](../03_Technical_References/03_tech_configuration.md#6-llm-profile-registry-llm_profilesyaml-v130) für Details.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 2. Deployment (Systemd Services)
|
||||
|
|
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|||
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|
@ -393,13 +393,24 @@ Mindnet lernt nicht durch Training (Fine-Tuning), sondern durch **Konfiguration*
|
|||
edge_defaults: ["blocks"] # Automatische Kante
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||||
detection_keywords: ["gefahr", "risiko"]
|
||||
```
|
||||
2. **Strategie (`config/decision_engine.yaml` v3.1.6, WP-25):**
|
||||
2. **Strategie (`config/decision_engine.yaml` v3.2.2, WP-25/25a):**
|
||||
```yaml
|
||||
DECISION:
|
||||
use_streams: ["values_stream", "facts_stream", "risk_stream"] # WP-25: Multi-Stream
|
||||
llm_profile: "synthesis_pro" # WP-25a: MoE-Profil für Synthese
|
||||
inject_types: ["value", "risk"] # Legacy: Fallback für nicht-Stream-Typen
|
||||
```
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||||
*Ergebnis (WP-25):* Wenn der Intent `DECISION` erkannt wird, führt das System parallele Abfragen in Values, Facts und Risk Streams aus und synthetisiert die Ergebnisse.
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*Ergebnis (WP-25/25a):* Wenn der Intent `DECISION` erkannt wird, führt das System parallele Abfragen in Values, Facts und Risk Streams aus, komprimiert überlange Streams via `compression_profile` und synthetisiert die Ergebnisse mit dem `synthesis_pro` Profil.
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3. **LLM-Profil (`config/llm_profiles.yaml` v1.3.0, WP-25a):**
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```yaml
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synthesis_pro:
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provider: "openrouter"
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model: "gemini-1.5-mistralai/mistral-7b-instruct:free"
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temperature: 0.7
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fallback_profile: "synthesis_backup"
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```
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*Ergebnis (WP-25a):* Zentrale Steuerung von Provider, Modell und Temperature pro Aufgabe. Automatische Fallback-Kaskade bei Fehlern.
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### Workflow B: Graph-Farben ändern
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1. Öffne `app/frontend/ui_config.py`.
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@ -194,7 +194,10 @@ Der bisherige WP-15 Ansatz litt unter Halluzinationen (erfundene Kantentypen), h
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3. **Self-Learning Loop:** Protokollierung unbekannter Kanten in `unknown_edges.jsonl`.
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### WP-25: Agentic Multi-Stream RAG Orchestration
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**Status:** ✅ Fertig (v2.9.3)
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**Status:** ✅ Fertig (v3.0.0)
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### WP-25a: Mixture of Experts (MoE) & Fallback-Kaskade
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**Status:** ✅ Fertig (v3.0.0)
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**Ergebnis:** Transformation von Mindnet von einer klassischen, linearen RAG-Architektur zu einer **Agentic Multi-Stream Engine**. Das System agiert nun als intelligenter Orchestrator, der Nutzeranfragen analysiert, in parallele Wissens-Streams aufteilt und diese zu einer kontextreichen, wertebasierten Antwort synthetisiert.
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@ -212,8 +215,26 @@ Der bisherige WP-15 Ansatz litt unter Halluzinationen (erfundene Kantentypen), h
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- decision_engine.yaml v3.1.6: Multi-Stream Konfiguration
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- prompts.yaml v3.1.2: Stream-Templates
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**Ausblick (WP-25a):**
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- Pre-Synthesis: LLM-basierte Komprimierung überlanger Streams
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||||
**Ergebnis (WP-25a):** Transformation von MindNet von einer provider-basierten Steuerung auf eine **profilbasierte Experten-Architektur (Mixture of Experts)**. Jede Systemaufgabe wird einem dedizierten Profil zugewiesen, das Modell, Provider und Parameter unabhängig definiert.
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**Kern-Features:**
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1. **Experten-Steuerung:** Zentrale Profile-Registry (`llm_profiles.yaml`) für alle LLM-Aufgaben
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2. **Rekursive Fallback-Kaskade:** Automatische Resilienz bei Provider-Fehlern mit Schutz gegen Zirkel-Referenzen
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||||
3. **Pre-Synthesis Kompression:** Asynchrone Verdichtung überlanger Wissens-Streams vor der Synthese
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||||
4. **Profilgesteuerte Ingestion:** Deterministische Validierung via `ingest_validator` (Temperature 0.0)
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||||
5. **Embedding-Konsolidierung:** Zentrale Steuerung des Embedding-Modells über `embedding_expert` Profil
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||||
6. **Startup-Schutz:** Validierung der YAML-Konfigurationen beim Booten
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**Technische Details:**
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- LLM Service v3.5.2: Rekursive Fallback-Kaskade
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||||
- Decision Engine v1.2.1: Profile-Driven Orchestration
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||||
- Ingestion Processor v2.14.0: Profilgesteuerte Validierung
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||||
- Embeddings Client v2.6.0: Profil-basierte Modell-Auflösung
|
||||
- llm_profiles.yaml v1.3.0: Zentrale Experten-Registry
|
||||
- decision_engine.yaml v3.2.2: Decoupled MoE Logic
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||||
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||||
**Ausblick (WP-25b):**
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||||
- Prompt-Orchestration & Model-Specific Tuning
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||||
- Kontext-Budgeting: Intelligente Token-Verteilung
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||||
- Stream-specific Provider: Unterschiedliche KI-Modelle pro Wissensbereich
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||||
---
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||||
|
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|||
103
docs/99_Archive/WP25a_merge_commit.md
Normal file
103
docs/99_Archive/WP25a_merge_commit.md
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,103 @@
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|||
# Branch Merge Commit: WP-25a
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||||
**Branch:** `WP25a`
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||||
**Target:** `main`
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**Version:** v3.1.0
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**Date:** 2026-01-02
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## Commit Message
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```
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feat: Mixture of Experts (MoE) & Fallback-Kaskade (v3.0.0)
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### Mixture of Experts (MoE) Architektur
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- Übergang von provider-basierter zu profilbasierter Experten-Steuerung
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- Zentrale Experten-Registry (`llm_profiles.yaml` v1.3.0)
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||||
- Aufgabenspezifische Profile: synthesis_pro, tech_expert, compression_fast, ingest_validator, identity_safe, embedding_expert
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||||
- Hardware-Optimierung: Lokaler Anker (Ollama/Phi-3) für maximale Privacy
|
||||
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### Rekursive Fallback-Kaskade
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||||
- Implementierung in `app/services/llm_service.py` (v3.5.2)
|
||||
- Automatische Fallback-Logik bei Provider-Fehlern
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||||
- Schutz gegen Zirkel-Referenzen via `visited_profiles`-Tracking
|
||||
- Background-Semaphore für parallele Tasks
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||||
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||||
### Pre-Synthesis Kompression (Module A)
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||||
- Asynchrone Verdichtung überlanger Wissens-Streams
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||||
- Konfigurierbare Schwellenwerte pro Stream (`compression_threshold`)
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||||
- Profil-gesteuerte Kompression via `compression_profile`
|
||||
- Parallelisierung über `asyncio.gather()`
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||||
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||||
### Profilgesteuerte Ingestion
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||||
- Semantische Kanten-Validierung via `ingest_validator` (Temperature 0.0)
|
||||
- Embedding-Konsolidierung über `embedding_expert` Profil
|
||||
- Entfernung der Embedding-Konfiguration aus `.env`
|
||||
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||||
### Startup-Schutz & Audit-Fixes
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||||
- Validierung von `llm_profiles.yaml` und `decision_engine.yaml` beim Booten
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||||
- Behebung der Sicherheitslücke in `DecisionEngine` (Fallback-Aufrufe nutzen nun `profile_name`)
|
||||
- Circular Import Fix: Ingestion-Module nutzen neutrale `app.core.registry`
|
||||
|
||||
### Code-Komponenten
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||||
- `app/services/llm_service.py`: v3.5.2 (Rekursive Fallback-Kaskade)
|
||||
- `app/core/retrieval/decision_engine.py`: v1.2.1 (Profile-Driven Orchestration)
|
||||
- `app/core/ingestion/ingestion_processor.py`: v2.14.0 (Profilgesteuerte Validierung)
|
||||
- `app/core/ingestion/ingestion_validation.py`: v2.13.0 (MoE-Profil Integration)
|
||||
- `app/services/embeddings_client.py`: v2.6.0 (Profil-basierte Modell-Auflösung)
|
||||
- `app/main.py`: v1.1.0 (Startup-Validierung)
|
||||
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||||
### Konfiguration
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||||
- `config/llm_profiles.yaml`: v1.3.0 (Zentrale Experten-Registry)
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||||
- `config/decision_engine.yaml`: v3.2.2 (Decoupled MoE Logic, compression_thresholds)
|
||||
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||||
### Dokumentation
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||||
- `03_tech_configuration.md`: llm_profiles.yaml Dokumentation
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||||
- `03_tech_chat_backend.md`: MoE Architektur und Fallback-Kaskade
|
||||
- `02_concept_ai_personality.md`: Mixture of Experts Konzept
|
||||
- `03_tech_ingestion_pipeline.md`: Profilgesteuerte Validierung
|
||||
- `00_glossary.md`: Neue Begriffe (MoE, Profile, Fallback-Kaskade)
|
||||
- `05_developer_guide.md`: Teach-the-AI mit Profilen
|
||||
- `04_admin_operations.md`: Konfigurations-Updates
|
||||
- `06_active_roadmap.md`: WP25a als abgeschlossen markiert
|
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### Breaking Changes
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||||
- Keine Breaking Changes für Endbenutzer
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||||
- ENV-Variablen `MINDNET_LLM_PROVIDER`, `MINDNET_LLM_MODEL` etc. dienen nur noch als Fallback
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||||
- Neue Konfigurationsdatei `llm_profiles.yaml` ist erforderlich (Startup-Validierung)
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### Migration
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||||
- Administratoren müssen `config/llm_profiles.yaml` erstellen
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||||
- System startet nicht, wenn `llm_profiles.yaml` fehlt oder ungültig ist
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||||
- ENV-Variablen bleiben als Fallback erhalten
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||||
**Status:** ✅ WP-25a ist zu 100% implementiert und audit-geprüft.
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**Nächster Schritt:** WP-25b (Prompt-Orchestration & Model-Specific Tuning).
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```
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## Zusammenfassung
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Dieser Merge führt die **Mixture of Experts (MoE) Architektur** in MindNet ein. Das System nutzt nun eine profilbasierte Experten-Steuerung statt einer globalen Provider-Konfiguration. Jede Systemaufgabe wird einem dedizierten Profil zugewiesen, das Modell, Provider und Parameter unabhängig definiert.
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**Kern-Features:**
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- Zentrale Experten-Registry (`llm_profiles.yaml`)
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||||
- Rekursive Fallback-Kaskade mit Schutz gegen Zirkel-Referenzen
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- Pre-Synthesis Kompression für überlange Wissens-Streams
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||||
- Profilgesteuerte Ingestion mit deterministischer Validierung
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||||
- Startup-Schutz und Audit-Fixes
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||||
**Technische Integrität:**
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- Alle LLM-Aufrufe nutzen nun die Profilsteuerung
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||||
- Startup-Validierung verhindert fehlerhafte Konfigurationen
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- Circular Import Fix verbessert Wartbarkeit
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**Dokumentation:**
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- Vollständige Aktualisierung aller relevanten Dokumente
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- Neue Begriffe im Glossar
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||||
- Konfigurations-Referenz erweitert
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||||
- Developer Guide aktualisiert
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186
docs/99_Archive/WP25a_release_notes.md
Normal file
186
docs/99_Archive/WP25a_release_notes.md
Normal file
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|
@ -0,0 +1,186 @@
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|||
# MindNet v3.0.0 - Release Notes: WP-25a
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**Release Date:** 2026-01-02
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**Type:** Feature Release - Mixture of Experts (MoE) & Fallback-Kaskade
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**Version:** 3.1.0 (WP-25a)
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## 🎯 Überblick
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Mit WP-25a wurde MindNet von einer provider-basierten Steuerung auf eine **profilbasierte Experten-Architektur (Mixture of Experts)** umgestellt. Jede Systemaufgabe (Synthese, Ingestion-Validierung, Routing, Kompression) wird nun einem dedizierten Profil zugewiesen, das Modell, Provider und Parameter unabhängig von der globalen Konfiguration definiert.
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||||
Diese Version markiert einen fundamentalen Architektur-Sprung: Von einer monolithischen LLM-Konfiguration hin zu einer modularen, aufgabenspezifischen Experten-Steuerung mit automatischer Resilienz.
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## ✨ Neue Features
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### 1. Mixture of Experts (MoE) Architektur
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**Zentrale Experten-Steuerung (`llm_profiles.yaml` v1.3.0):**
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* Einführung von Experten-Profilen für spezifische Aufgaben:
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* `synthesis_pro`: Hochwertige Synthese für Chat-Antworten
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||||
* `tech_expert`: Fachspezialist für Code & Technik (Claude 3.5 Sonnet)
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||||
* `compression_fast`: Schnelle Kompression & Routing (Mistral 7B)
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||||
* `ingest_validator`: Deterministische Validierung (Temperature 0.0)
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* `identity_safe`: Lokaler Anker (Ollama/Phi-3) für maximale Privacy
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||||
* `embedding_expert`: Zentrale Steuerung des Embedding-Modells
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**Vorteile:**
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* **Aufgabenspezifische Optimierung:** Jede Aufgabe nutzt das optimale Modell
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||||
* **Hardware-Optimierung:** Lokaler Anker für kleine Hardware-Umgebungen
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* **Wartbarkeit:** Zentrale Konfiguration statt verstreuter ENV-Variablen
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### 2. Rekursive Fallback-Kaskade
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**Implementierung (`app/services/llm_service.py` v3.5.2):**
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||||
* Automatische Fallback-Logik bei Provider-Fehlern:
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1. Versucht primäres Profil (z.B. `synthesis_pro`)
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||||
2. Bei Fehler → `fallback_profile` (z.B. `synthesis_backup`)
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||||
3. Bei weiterem Fehler → nächster Fallback (z.B. `identity_safe`)
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||||
4. Terminaler Endpunkt: `identity_safe` hat keinen Fallback (lokales Modell)
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**Schutzmechanismen:**
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* **Zirkuläre Referenzen:** `visited_profiles`-Tracking verhindert Endlosschleifen
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* **Background-Semaphore:** Parallele Tasks werden gedrosselt (konfigurierbar via `BACKGROUND_LIMIT`)
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### 3. Pre-Synthesis Kompression (Module A)
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**Implementierung (`app/core/retrieval/decision_engine.py` v1.2.1):**
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* Wissens-Streams, die den Schwellenwert (`compression_threshold`) überschreiten, werden **asynchron verdichtet**, bevor sie die Synthese erreichen
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||||
* **Konfigurierbar pro Stream:** Z.B. 2500 Zeichen für Values Stream, 3500 für Facts Stream
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||||
* **Profil-gesteuert:** Nutzt `compression_profile` (z.B. `compression_fast` für schnelle Zusammenfassung)
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||||
* **Parallelisierung:** Mehrere Streams können gleichzeitig komprimiert werden
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||||
**Vorteile:**
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* Reduziert Token-Verbrauch bei langen Streams
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* Beschleunigt Synthese durch kürzere Kontexte
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* Erhält Relevanz durch intelligente Zusammenfassung
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### 4. Profilgesteuerte Ingestion (Wissens-Gatekeeper)
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||||
**Implementierung:**
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* `app/core/ingestion/ingestion_processor.py` v2.14.0
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||||
* `app/core/ingestion/ingestion_validation.py` v2.13.0
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||||
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||||
**Features:**
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||||
* Semantische Kanten-Validierung erfolgt zwingend über das MoE-Profil `ingest_validator` (Temperature 0.0 für Determinismus)
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||||
* **Embedding-Konsolidierung:** Der `EmbeddingsClient` (v2.6.0) bezieht Modellvorgaben und Dimensionen direkt aus dem Profil `embedding_expert`
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||||
* Entfernung der Embedding-Konfiguration aus der `.env` zugunsten zentraler Profil-Registry
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### 5. Startup-Schutz & Audit-Fixes
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**Implementierung (`app/main.py` v1.1.0):**
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||||
* Verifiziert beim Booten die Existenz und Validität von `llm_profiles.yaml` und `decision_engine.yaml`
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||||
* **Audit-Fix:** Behebung einer Sicherheitslücke in der `DecisionEngine`, durch die Fallback-Aufrufe bei Template-Fehlern die Profilsteuerung umgangen hätten
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||||
* **Circular Import Fix:** Ingestion-Module nutzen nun die neutrale `app.core.registry` für Text-Bereinigung und Registry-Lookups
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## 🔧 Technische Änderungen
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### Konfigurationsdateien
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**Neue Datei:**
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* `config/llm_profiles.yaml` v1.3.0: Zentrale Experten-Registry
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||||
**Aktualisierte Dateien:**
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* `config/decision_engine.yaml` v3.2.2: Decoupled MoE Logic, Integration von `compression_thresholds`
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### Code-Komponenten
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| Komponente | Version | Änderungen |
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| :--- | :--- | :--- |
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| `app/services/llm_service.py` | v3.5.2 | Rekursive Fallback-Kaskade, Profil-Auflösung |
|
||||
| `app/core/retrieval/decision_engine.py` | v1.2.1 | Profile-Driven Orchestration, Pre-Synthesis Kompression |
|
||||
| `app/core/ingestion/ingestion_processor.py` | v2.14.0 | Profilgesteuerte Validierung |
|
||||
| `app/core/ingestion/ingestion_validation.py` | v2.13.0 | MoE-Profil `ingest_validator` |
|
||||
| `app/services/embeddings_client.py` | v2.6.0 | Profil-basierte Modell-Auflösung |
|
||||
| `app/main.py` | v1.1.0 | Startup-Validierung der YAML-Dateien |
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### Environment-Variablen
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**Neue Variable:**
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* `MINDNET_LLM_PROFILES_PATH`: Pfad zur Profil-Registry (Default: `config/llm_profiles.yaml`)
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**Legacy (nur noch Fallback):**
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* `MINDNET_LLM_PROVIDER`, `MINDNET_LLM_MODEL`, etc. dienen nur noch als Fallback, wenn kein Profil angegeben wird
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## 🐛 Behobene Probleme
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- ✅ **Behoben:** Sicherheitslücke in der `DecisionEngine` - Fallback-Aufrufe nutzen nun korrekt `profile_name`
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- ✅ **Behoben:** Circular Import zwischen Ingestion-Modulen und Registry
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- ✅ **Behoben:** Fehlende Startup-Validierung der YAML-Konfigurationen
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## 📚 Dokumentation
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**Aktualisierte Dokumente:**
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- ✅ `03_tech_configuration.md`: llm_profiles.yaml Dokumentation
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||||
- ✅ `03_tech_chat_backend.md`: MoE Architektur und Fallback-Kaskade
|
||||
- ✅ `02_concept_ai_personality.md`: Mixture of Experts Konzept
|
||||
- ✅ `03_tech_ingestion_pipeline.md`: Profilgesteuerte Validierung
|
||||
- ✅ `00_glossary.md`: Neue Begriffe (MoE, Profile, Fallback-Kaskade)
|
||||
- ✅ `05_developer_guide.md`: Teach-the-AI mit Profilen
|
||||
- ✅ `04_admin_operations.md`: Konfigurations-Updates
|
||||
- ✅ `06_active_roadmap.md`: WP25a als abgeschlossen markiert
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## 🚀 Migration & Upgrade
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### Für Administratoren
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1. **Neue Konfigurationsdatei erstellen:**
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```bash
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cp config/llm_profiles.yaml.example config/llm_profiles.yaml
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# Anpassen nach Bedarf
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```
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2. **Startup-Validierung prüfen:**
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```bash
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# System startet nicht, wenn llm_profiles.yaml fehlt oder ungültig ist
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python3 -m app.main
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```
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3. **ENV-Variablen (optional):**
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Die `.env` Variablen `MINDNET_LLM_PROVIDER`, `MINDNET_LLM_MODEL` etc. dienen nur noch als Fallback. Die primäre Steuerung erfolgt über `llm_profiles.yaml`.
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### Für Entwickler
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**API-Änderungen:**
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* `LLMService.generate_raw_response()` unterstützt nun `profile_name` Parameter
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* Fallback-Kaskade erfolgt automatisch bei Fehlern
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* `visited_profiles`-Tracking verhindert Zirkel-Referenzen
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**Konfiguration:**
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* Neue Profile können in `llm_profiles.yaml` definiert werden
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* `decision_engine.yaml` referenziert Profile über `router_profile`, `llm_profile`, `compression_profile`
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## 🔮 Ausblick (WP-25b: Prompt-Orchestration & Model-Specific Tuning)
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- Pre-Synthesis: LLM-basierte Komprimierung überlanger Streams (✅ bereits implementiert)
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- Kontext-Budgeting: Intelligente Token-Verteilung
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- Stream-specific Provider: Unterschiedliche KI-Modelle pro Wissensbereich
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- Prompt-Orchestration: Dynamische Prompt-Anpassung basierend auf Profil und Kontext
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## 📊 Metriken & Performance
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**Erwartete Verbesserungen:**
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* **Resilienz:** Automatische Fallback-Kaskade reduziert Ausfallzeiten
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* **Token-Effizienz:** Pre-Synthesis Kompression reduziert Token-Verbrauch bei langen Streams
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* **Determinismus:** Profilgesteuerte Validierung (Temperature 0.0) erhöht Konsistenz
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* **Wartbarkeit:** Zentrale Profil-Registry vereinfacht Konfigurations-Management
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||||
**Status:** ✅ WP-25a ist zu 100% implementiert und audit-geprüft.
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||||
**Nächster Schritt:** WP-25b (Prompt-Orchestration & Model-Specific Tuning).
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||||
103
docs/AUDIT_LLM_PROFILE_INTEGRATION.md
Normal file
103
docs/AUDIT_LLM_PROFILE_INTEGRATION.md
Normal file
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@ -0,0 +1,103 @@
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# Audit: LLM-Profilsteuerung Integration (WP-25a)
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**Datum:** 2025-01-XX
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**Version:** WP-25a
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**Status:** ✅ Abgeschlossen mit Verbesserungen
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## Zusammenfassung
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Dieses Audit prüft die Vollständigkeit der neuen LLM-Profilsteuerung (MoE - Mixture of Experts) und identifiziert alle Stellen, die die zentrale Steuerung umgehen könnten.
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## Gefundene Probleme & Lösungen
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### ✅ Problem 1: Fehlendes `profile_name` im Fallback-Code
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**Datei:** `app/core/retrieval/decision_engine.py` (Zeile 253-255)
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**Problem:** Der Fallback-Aufruf in `_generate_final_answer` nutzte kein `profile_name`, wodurch die Profilsteuerung umgangen wurde.
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**Lösung:** ✅ Behoben - Nutzt nun `profile_name=profile` für Konsistenz.
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### ⚠️ Problem 2: Ungenutztes Profil `ingest_extractor`
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**Datei:** `config/llm_profiles.yaml`
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**Problem:** Das Profil `ingest_extractor` ist definiert, wird aber nirgendwo im Code verwendet.
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**Status:** ⚠️ Offene Lücke - Profil ist für zukünftige Extraktions-Aufgaben vorgesehen, aktuell nicht benötigt.
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### ✅ Problem 3: Externes Script umgeht Steuerung
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**Datei:** `scripts/ollama_tool_runner.py`
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**Problem:** Script macht direkte Ollama-Aufrufe ohne LLMService.
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**Status:** ✅ Akzeptabel - Dies ist ein externes Test-/Demo-Script, kein Teil der Hauptanwendung.
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## Vollständige Prüfung aller LLM-Aufrufe
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### ✅ Korrekt implementiert (nutzen Profilsteuerung):
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1. **`app/core/ingestion/ingestion_validation.py`**
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- ✅ Nutzt `profile_name="ingest_validator"` (Zeile 61-64)
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- ✅ Delegiert Fallback-Kaskade an LLMService
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2. **`app/core/retrieval/decision_engine.py`**
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- ✅ `_determine_strategy()`: Nutzt `router_profile` (Zeile 94-96)
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- ✅ `_compress_stream_content()`: Nutzt `compression_profile` (Zeile 169-174)
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- ✅ `_generate_final_answer()`: Nutzt `llm_profile` aus Strategie (Zeile 244-246)
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- ✅ **BEHOBEN:** Fallback nutzt nun auch `profile_name` (Zeile 253-256)
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3. **`app/routers/chat.py`**
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- ✅ Interview-Modus: Nutzt `profile_name="compression_fast"` (Zeile 204-207)
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- ✅ RAG-Modus: Delegiert an DecisionEngine (nutzt Strategie-Profile)
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4. **`app/services/embeddings_client.py`**
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- ✅ Nutzt `embedding_expert` Profil aus `llm_profiles.yaml` (Zeile 29-47)
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- ✅ Konsistente Modellsteuerung für Embeddings
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5. **`app/services/llm_service.py`**
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- ✅ Zentrale Implementierung der Profilsteuerung
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- ✅ Rekursive Fallback-Kaskade implementiert
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- ✅ Schutz gegen zirkuläre Referenzen (`visited_profiles`)
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### ✅ Keine LLM-Aufrufe (korrekt):
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1. **`app/routers/ingest.py`**
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- Nutzt nur IngestionService (der wiederum LLMService nutzt)
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2. **`app/services/discovery.py`**
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- Nutzt nur Retrieval, keine LLM-Aufrufe
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3. **`app/frontend/ui_api.py`**
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- Macht nur HTTP-Requests zu API-Endpunkten
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## Konfigurationsprüfung
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### ✅ `config/llm_profiles.yaml`
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- ✅ Alle benötigten Profile definiert:
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- `synthesis_pro` - Hauptsynthese
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- `synthesis_backup` - Backup-Synthese
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- `tech_expert` - Code/Technik
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- `compression_fast` - Kompression/Routing
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- `ingest_validator` - Validierung (YES/NO)
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- `ingest_extractor` - Extraktion (aktuell ungenutzt)
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- `identity_safe` - Lokaler Privacy-Anker
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- `embedding_expert` - Embeddings
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- ✅ Fallback-Kaskaden korrekt definiert
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- ✅ Temperaturen angemessen gesetzt
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### ✅ `config/decision_engine.yaml`
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- ✅ Nutzt `router_profile` für Intent-Erkennung
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- ✅ Strategien referenzieren `llm_profile`
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- ✅ Streams nutzen `compression_profile`
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## Empfehlungen
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### Sofort umsetzbar:
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1. ✅ **BEHOBEN:** Fallback in DecisionEngine nutzt nun Profilsteuerung
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### Zukünftige Verbesserungen:
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1. **`ingest_extractor` Profil:** Wenn Extraktions-Aufgaben hinzukommen, sollte dieses Profil genutzt werden
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2. **Monitoring:** Logging erweitern, um Profil-Nutzung zu tracken
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3. **Dokumentation:** Profil-Auswahl-Logik in Entwickler-Dokumentation aufnehmen
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## Fazit
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✅ **Die LLM-Profilsteuerung ist vollständig integriert.**
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✅ **Alle kritischen LLM-Aufrufe nutzen die zentrale Steuerung.**
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✅ **Ein kleiner Bug wurde behoben (Fallback ohne Profil).**
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⚠️ **Ein Profil (`ingest_extractor`) ist definiert, aber aktuell ungenutzt - dies ist akzeptabel für zukünftige Features.**
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Die Architektur ist robust und folgt dem MoE-Prinzip konsequent.
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