app/core/database/qdrant_points.py

@@ -1,9 +1,10 @@
 """
 FILE: app/core/database/qdrant_points.py
-DESCRIPTION: Object-Mapper für Qdrant. Konvertiert JSON-Payloads (Notes, Chunks, Edges) in PointStructs und generiert deterministische UUIDs.
+DESCRIPTION: Object-Mapper für Qdrant. Konvertiert JSON-Payloads (Notes, Chunks, Edges) 
-VERSION: 1.5.2 (WP-Fix: Atomic Consistency & Canonical Edge IDs)
+             in PointStructs und generiert deterministische UUIDs.
+VERSION: 1.5.3 (WP-Fix: Centralized Identity Enforcement)
 STATUS: Active
-DEPENDENCIES: qdrant_client, uuid, os
+DEPENDENCIES: qdrant_client, uuid, os, app.core.graph.graph_utils
 LAST_ANALYSIS: 2026-01-10
 """
 from __future__ import annotations
@@ -14,6 +15,9 @@ from typing import List, Tuple, Iterable, Optional, Dict, Any
 from qdrant_client.http import models as rest
 from qdrant_client import QdrantClient
 
+# WP-24c: Import der zentralen Identitäts-Logik zur Vermeidung von ID-Drift
+from app.core.graph.graph_utils import _mk_edge_id
+
 # --------------------- ID helpers ---------------------
 
 def _to_uuid(stable_key: str) -> str:
@@ -26,19 +30,29 @@ def _to_uuid(stable_key: str) -> str:
     return str(uuid.uuid5(uuid.NAMESPACE_URL, str(stable_key)))
 
 def _names(prefix: str) -> Tuple[str, str, str]:
+    """Interne Auflösung der Collection-Namen basierend auf dem Präfix."""
     return f"{prefix}_notes", f"{prefix}_chunks", f"{prefix}_edges"
 
 # --------------------- Points builders ---------------------
 
 def points_for_note(prefix: str, note_payload: dict, note_vec: List[float] | None, dim: int) -> Tuple[str, List[rest.PointStruct]]:
+    """Konvertiert Note-Metadaten in Qdrant Points."""
     notes_col, _, _ = _names(prefix)
+    # Nutzt Null-Vektor als Fallback, falls kein Embedding vorhanden ist
     vector = note_vec if note_vec is not None else [0.0] * int(dim)
+    
     raw_note_id = note_payload.get("note_id") or note_payload.get("id") or "missing-note-id"
     point_id = _to_uuid(raw_note_id)
-    pt = rest.PointStruct(id=point_id, vector=vector, payload=note_payload)
+    
+    pt = rest.PointStruct(
+        id=point_id,
+        vector=vector,
+        payload=note_payload
+    )
     return notes_col, [pt]
 
 def points_for_chunks(prefix: str, chunk_payloads: List[dict], vectors: List[List[float]]) -> Tuple[str, List[rest.PointStruct]]:
+    """Konvertiert Chunks und deren Vektoren in Qdrant Points."""
     _, chunks_col, _ = _names(prefix)
     points: List[rest.PointStruct] = []
     for i, (pl, vec) in enumerate(zip(chunk_payloads, vectors), start=1):
@@ -47,8 +61,13 @@ def points_for_chunks(prefix: str, chunk_payloads: List[dict], vectors: List[Lis
             note_id = pl.get("note_id") or pl.get("parent_note_id") or "missing-note"
             chunk_id = f"{note_id}#{i}"
             pl["chunk_id"] = chunk_id
+        
         point_id = _to_uuid(chunk_id)
-        points.append(rest.PointStruct(id=point_id, vector=vec, payload=pl))
+        points.append(rest.PointStruct(
+            id=point_id,
+            vector=vec,
+            payload=pl
+        ))
     return chunks_col, points
 
 def _normalize_edge_payload(pl: dict) -> dict:
@@ -76,30 +95,54 @@ def _normalize_edge_payload(pl: dict) -> dict:
 def points_for_edges(prefix: str, edge_payloads: List[dict]) -> Tuple[str, List[rest.PointStruct]]:
     """
     Konvertiert Kanten-Payloads in PointStructs.
-    WP-24c: Nutzt strikte ID-Kanonisierung für die Symmetrie-Integrität.
+    WP-24c Audit v1.5.3: Nutzt die zentrale _mk_edge_id Funktion aus graph_utils.
+    Dies eliminiert den ID-Drift zwischen manuellen und virtuellen Kanten.
     """
     _, _, edges_col = _names(prefix)
     points: List[rest.PointStruct] = []
+    
     for raw in edge_payloads:
         pl = _normalize_edge_payload(raw)
         
-        # WP-24c: Deterministische ID-Generierung zur Kollisionsvermeidung
+        # Extraktion der Identitäts-Parameter
         kind = pl.get("kind", "edge")
         s = pl.get("source_id", "unknown-src")
         t = pl.get("target_id", "unknown-tgt")
         scope = pl.get("scope", "note")
         
-        # Stabiler Schlüssel für UUIDv5
+        # Optionale Differenzierung (falls von graph_derive_edges gesetzt)
-        edge_id = f"edge:{kind}:{s}:{t}:{scope}"
+        rule_id = pl.get("rule_id")
-        pl["edge_id"] = edge_id
+        variant = pl.get("variant")
+        
+        try:
+            # Aufruf der Single-Source-of-Truth für IDs
+            point_id = _mk_edge_id(
+                kind=kind, 
+                s=s, 
+                t=t, 
+                scope=scope, 
+                rule_id=rule_id, 
+                variant=variant
+            )
+            
+            # Synchronisierung des Payloads mit der berechneten ID
+            pl["edge_id"] = point_id
+            
+            points.append(rest.PointStruct(
+                id=point_id, 
+                vector=[0.0], 
+                payload=pl
+            ))
+        except ValueError as e:
+            # Fehlerhaft definierte Kanten werden übersprungen, um Pydantic-Crashes zu vermeiden
+            continue
             
-        point_id = _to_uuid(edge_id)
-        points.append(rest.PointStruct(id=point_id, vector=[0.0], payload=pl))
     return edges_col, points
 
 # --------------------- Vector schema & overrides ---------------------
 
 def _preferred_name(candidates: List[str]) -> str:
+    """Ermittelt den primären Vektor-Namen aus einer Liste von Kandidaten."""
     for k in ("text", "default", "embedding", "content"):
         if k in candidates:
             return k
@@ -107,10 +150,11 @@ def _preferred_name(candidates: List[str]) -> str:
 
 def _env_override_for_collection(collection: str) -> Optional[str]:
     """
+    Prüft auf Umgebungsvariablen-Overrides für Vektor-Namen.
     Returns:
-      - "__single__" to force single-vector
+      - "__single__" für erzwungenen Single-Vector Modus
-      - concrete name (str) to force named-vector with that name
+      - Name (str) für spezifischen Named-Vector
-      - None to auto-detect
+      - None für automatische Erkennung
     """
     base = os.getenv("MINDNET_VECTOR_NAME")
     if collection.endswith("_notes"):
@@ -125,19 +169,17 @@ def _env_override_for_collection(collection: str) -> Optional[str]:
     val = base.strip()
     if val.lower() in ("__single__", "single"):
         return "__single__"
-    return val  # concrete name
+    return val
 
 def _get_vector_schema(client: QdrantClient, collection_name: str) -> dict:
-    """
+    """Ermittelt das Vektor-Schema einer existierenden Collection via API."""
-    Return {"kind": "single", "size": int} or {"kind": "named", "names": [...], "primary": str}.
-    """
     try:
         info = client.get_collection(collection_name=collection_name)
         vecs = getattr(info, "vectors", None)
-        # Single-vector config
+        # Prüfung auf Single-Vector Konfiguration
         if hasattr(vecs, "size") and isinstance(vecs.size, int):
             return {"kind": "single", "size": vecs.size}
-        # Named-vectors config (dict-like in .config)
+        # Prüfung auf Named-Vectors Konfiguration
         cfg = getattr(vecs, "config", None)
         if isinstance(cfg, dict) and cfg:
             names = list(cfg.keys())
@@ -148,6 +190,7 @@ def _get_vector_schema(client: QdrantClient, collection_name: str) -> dict:
     return {"kind": "single", "size": None}
 
 def _as_named(points: List[rest.PointStruct], name: str) -> List[rest.PointStruct]:
+    """Transformiert PointStructs in das Named-Vector Format."""
     out: List[rest.PointStruct] = []
     for pt in points:
         vec = getattr(pt, "vector", None)
@@ -155,7 +198,6 @@ def _as_named(points: List[rest.PointStruct], name: str) -> List[rest.PointStruc
             if name in vec:
                 out.append(pt)
             else:
-                # take any existing entry; if empty dict fallback to [0.0]
                 fallback_vec = None
                 try:
                     fallback_vec = list(next(iter(vec.values())))
@@ -172,13 +214,14 @@ def _as_named(points: List[rest.PointStruct], name: str) -> List[rest.PointStruc
 
 def upsert_batch(client: QdrantClient, collection: str, points: List[rest.PointStruct], wait: bool = True) -> None:
     """
-    Schreibt Points in eine Collection.
+    Schreibt Points hocheffizient in eine Collection.
-    WP-Fix: Unterstützt den 'wait' Parameter (Default True für Kompatibilität zu v1.5.1).
+    Unterstützt automatische Schema-Erkennung und Named-Vector Transformation.
+    WP-Fix: 'wait=True' ist Default für Datenkonsistenz zwischen den Ingest-Phasen.
     """
     if not points:
         return
 
-    # 1) ENV overrides come first
+    # 1) ENV overrides prüfen
     override = _env_override_for_collection(collection)
     if override == "__single__":
         client.upsert(collection_name=collection, points=points, wait=wait)
@@ -187,22 +230,24 @@ def upsert_batch(client: QdrantClient, collection: str, points: List[rest.PointS
         client.upsert(collection_name=collection, points=_as_named(points, override), wait=wait)
         return
 
-    # 2) Auto-detect schema
+    # 2) Automatische Schema-Erkennung (Live-Check)
     schema = _get_vector_schema(client, collection)
     if schema.get("kind") == "named":
         name = schema.get("primary") or _preferred_name(schema.get("names") or [])
         client.upsert(collection_name=collection, points=_as_named(points, name), wait=wait)
         return
 
-    # 3) Fallback single-vector
+    # 3) Fallback: Single-Vector Upsert
     client.upsert(collection_name=collection, points=points, wait=wait)
 
 # --- Optional search helpers ---
 
 def _filter_any(field: str, values: Iterable[str]) -> rest.Filter:
+    """Hilfsfunktion für händische Filter-Konstruktion (Logical OR)."""
     return rest.Filter(should=[rest.FieldCondition(key=field, match=rest.MatchValue(value=v)) for v in values])
 
 def _merge_filters(*filters: Optional[rest.Filter]) -> Optional[rest.Filter]:
+    """Führt mehrere Filter-Objekte zu einem konsolidierten Filter zusammen."""
     fs = [f for f in filters if f is not None]
     if not fs:
         return None
@@ -217,6 +262,7 @@ def _merge_filters(*filters: Optional[rest.Filter]) -> Optional[rest.Filter]:
     return rest.Filter(must=must)
 
 def _filter_from_dict(filters: Optional[Dict[str, Any]]) -> Optional[rest.Filter]:
+    """Konvertiert ein Python-Dict in ein Qdrant-Filter Objekt."""
     if not filters:
         return None
     parts = []
@@ -228,9 +274,17 @@ def _filter_from_dict(filters: Optional[Dict[str, Any]]) -> Optional[rest.Filter
     return _merge_filters(*parts)
 
 def search_chunks_by_vector(client: QdrantClient, prefix: str, vector: List[float], top: int = 10, filters: Optional[Dict[str, Any]] = None) -> List[Tuple[str, float, dict]]:
+    """Sucht semantisch ähnliche Chunks in der Vektordatenbank."""
     _, chunks_col, _ = _names(prefix)
     flt = _filter_from_dict(filters)
-    res = client.search(collection_name=chunks_col, query_vector=vector, limit=top, with_payload=True, with_vectors=False, query_filter=flt)
+    res = client.search(
+        collection_name=chunks_col, 
+        query_vector=vector, 
+        limit=top, 
+        with_payload=True, 
+        with_vectors=False, 
+        query_filter=flt
+    )
     out: List[Tuple[str, float, dict]] = []
     for r in res:
         out.append((str(r.id), float(r.score), dict(r.payload or {})))
@@ -246,18 +300,18 @@ def get_edges_for_sources(
     edge_types: Optional[Iterable[str]] = None,
     limit: int = 2048,
 ) -> List[Dict[str, Any]]:
-    """Retrieve edge payloads from the <prefix>_edges collection."""
+    """Ruft alle Kanten ab, die von einer Menge von Quell-Notizen ausgehen."""
     source_ids = list(source_ids)
     if not source_ids or limit <= 0:
         return []
 
-    # Resolve collection name
+    # Namen der Edges-Collection auflösen
     _, _, edges_col = _names(prefix)
 
-    # Build filter: source_id IN source_ids
+    # Filter-Bau: source_id IN source_ids
     src_filter = _filter_any("source_id", [str(s) for s in source_ids])
 
-    # Optional: kind IN edge_types
+    # Optionaler Filter auf den Kanten-Typ
     kind_filter = None
     if edge_types:
         kind_filter = _filter_any("kind", [str(k) for k in edge_types])
@@ -268,7 +322,7 @@ def get_edges_for_sources(
     next_page = None
     remaining = int(limit)
 
-    # Use paginated scroll API
+    # Paginated Scroll API (NUR Payload, keine Vektoren)
     while remaining > 0:
         batch_limit = min(256, remaining)
         res, next_page = client.scroll(

app/core/graph/graph_utils.py

@@ -1,12 +1,11 @@
 """
 FILE: app/core/graph/graph_utils.py
 DESCRIPTION: Basale Werkzeuge, ID-Generierung und Provenance-Konfiguration für den Graphen.
-             AUDIT v1.6.1: 
+             AUDIT v1.6.2: 
-             - Wiederherstellung der Funktion '_edge' (Fix für ImportError).
+             - Festlegung des globalen Standards für Kanten-IDs (WP-24c).
-             - Rückkehr zu UUIDv5 für Qdrant-Kompatibilität (Fix für Pydantic-Crash).
+             - Fix für ImportError (_edge Funktion wiederhergestellt).
-             - Beibehaltung der Section-Logik (variant) in der ID-Generierung.
+             - Integration der .env Pfad-Auflösung für Schema und Vokabular.
-             - Integration der .env Pfad-Auflösung.
+VERSION: 1.6.2 (WP-24c: Global Identity Standard)
-VERSION: 1.6.1 (WP-24c: Circular Dependency & Identity Fix)
 STATUS: Active
 """
 import os
@@ -19,7 +18,7 @@ try:
 except ImportError:
     yaml = None
 
-# WP-15b: Prioritäten-Ranking für die De-Duplizierung
+# WP-15b: Prioritäten-Ranking für die De-Duplizierung von Kanten unterschiedlicher Herkunft
 PROVENANCE_PRIORITY = {
     "explicit:wikilink": 1.00,
     "inline:rel": 0.95,
@@ -29,7 +28,7 @@ PROVENANCE_PRIORITY = {
     "structure:order": 0.95,       # next/prev
     "explicit:note_scope": 1.00,
     "derived:backlink": 0.90,
-    "edge_defaults": 0.70          # Heuristik (types.yaml)
+    "edge_defaults": 0.70          # Heuristik basierend auf types.yaml
 }
 
 # ---------------------------------------------------------------------------
@@ -49,58 +48,29 @@ def get_schema_path() -> str:
 # ---------------------------------------------------------------------------
 
 def _get(d: dict, *keys, default=None):
-    """Sicherer Zugriff auf verschachtelte Keys."""
+    """Sicherer Zugriff auf tief verschachtelte Dictionary-Keys."""
     for k in keys:
         if isinstance(d, dict) and k in d and d[k] is not None:
             return d[k]
     return default
 
 def _dedupe_seq(seq: Iterable[str]) -> List[str]:
-    """Dedupliziert Strings unter Beibehaltung der Reihenfolge."""
+    """Dedupliziert eine Sequenz von Strings unter Beibehaltung der Reihenfolge."""
     seen: Set[str] = set()
     out: List[str] = []
     for s in seq:
         if s not in seen:
-            seen.add(s); out.append(s)
+            seen.add(s)
+            out.append(s)
     return out
 
-def _mk_edge_id(kind: str, s: str, t: str, scope: str, rule_id: Optional[str] = None, variant: Optional[str] = None) -> str:
-    """
-    Erzeugt eine deterministische UUIDv5.
-    
-    WP-Fix: Wir nutzen UUIDv5 statt BLAKE2s-Hex, um 100% kompatibel zu den 
-    Pydantic-Erwartungen von Qdrant (Step 1) zu bleiben.
-    """
-    # Basis-String für den deterministischen Hash
-    base = f"edge:{kind}:{s}->{t}#{scope}"
-    if rule_id: 
-        base += f"|{rule_id}"
-    if variant: 
-        base += f"|{variant}" # Ermöglicht eindeutige IDs für verschiedene Abschnitte
-        
-    # Nutzt den URL-Namespace für deterministische UUIDs
-    return str(uuid.uuid5(uuid.NAMESPACE_URL, base))
-
-def _edge(kind: str, scope: str, source_id: str, target_id: str, note_id: str, extra: Optional[dict] = None) -> dict:
-    """
-    Konstruiert ein Kanten-Payload für Qdrant.
-    Wiederhergestellt v1.6.1 (Erforderlich für graph_derive_edges.py).
-    """
-    pl = {
-        "kind": kind,
-        "relation": kind,
-        "scope": scope,
-        "source_id": source_id,
-        "target_id": target_id,
-        "note_id": note_id,
-    }
-    if extra: pl.update(extra)
-    return pl
-
 def parse_link_target(raw: str, current_note_id: Optional[str] = None) -> Tuple[str, Optional[str]]:
     """
-    Trennt [[Target#Section]] in Target und Section.
+    Trennt einen Obsidian-Link [[Target#Section]] in seine Bestandteile Target und Section.
-    Behandelt Self-Links ('#Section'), indem current_note_id eingesetzt wird.
+    Behandelt Self-Links (z.B. [[#Ziele]]), indem die aktuelle note_id eingesetzt wird.
+    
+    Returns:
+        Tuple (target_id, target_section)
     """
     if not raw:
         return "", None
@@ -109,35 +79,93 @@ def parse_link_target(raw: str, current_note_id: Optional[str] = None) -> Tuple[
     target = parts[0].strip()
     section = parts[1].strip() if len(parts) > 1 else None
     
+    # Spezialfall: Self-Link innerhalb derselben Datei
     if not target and section and current_note_id:
         target = current_note_id
         
     return target, section
 
+def _mk_edge_id(kind: str, s: str, t: str, scope: str, rule_id: Optional[str] = None, variant: Optional[str] = None) -> str:
+    """
+    WP-24c: DER GLOBALE STANDARD für Kanten-IDs.
+    Erzeugt eine deterministische UUIDv5. Dies stellt sicher, dass manuelle Links
+    und systemgenerierte Symmetrien dieselbe Point-ID in Qdrant erhalten.
+    
+    Args:
+        kind: Typ der Relation (z.B. 'mastered_by')
+        s: Kanonische ID der Quell-Note
+        t: Kanonische ID der Ziel-Note
+        scope: Granularität (Standard: 'note')
+        rule_id: Optionale ID der Regel (aus graph_derive_edges)
+        variant: Optionale Variante für multiple Links zum selben Ziel
+    """
+    if not all([kind, s, t]):
+        raise ValueError(f"Incomplete data for edge ID: kind={kind}, src={s}, tgt={t}")
+
+    # STRENGER STANDARD: Nutzt Doppelpunkte als Trenner.
+    # Jede manuelle Änderung an diesem String-Format führt zu doppelten Kanten in der DB!
+    base = f"edge:{kind}:{s}:{t}:{scope}"
+    
+    if rule_id: 
+        base += f":{rule_id}"
+    if variant: 
+        base += f":{variant}"
+        
+    # Nutzt den URL-Namespace für deterministische Reproduzierbarkeit
+    return str(uuid.uuid5(uuid.NAMESPACE_URL, base))
+
+def _edge(kind: str, scope: str, source_id: str, target_id: str, note_id: str, extra: Optional[dict] = None) -> dict:
+    """
+    Konstruiert ein standardisiertes Kanten-Payload für Qdrant.
+    Wird von graph_derive_edges.py benötigt.
+    """
+    pl = {
+        "kind": kind,
+        "relation": kind,
+        "scope": scope,
+        "source_id": source_id,
+        "target_id": target_id,
+        "note_id": note_id,
+        "virtual": False  # Standardmäßig explizit, solange nicht anders in Phase 2 gesetzt
+    }
+    if extra: 
+        pl.update(extra)
+    return pl
+
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # Registry Operations
 # ---------------------------------------------------------------------------
 
 def load_types_registry() -> dict:
-    """Lädt die YAML-Registry."""
+    """
+    Lädt die zentrale YAML-Registry (types.yaml).
+    Pfad wird über die Umgebungsvariable MINDNET_TYPES_FILE gesteuert.
+    """
     p = os.getenv("MINDNET_TYPES_FILE", "./config/types.yaml")
     if not os.path.isfile(p) or yaml is None:
         return {}
     try:
         with open(p, "r", encoding="utf-8") as f:
-            return yaml.safe_load(f) or {}
+            data = yaml.safe_load(f)
+            return data if data is not None else {}
     except Exception:
         return {}
 
 def get_edge_defaults_for(note_type: Optional[str], reg: dict) -> List[str]:
-    """Ermittelt Standard-Kanten für einen Typ."""
+    """
+    Ermittelt die konfigurierten Standard-Kanten für einen Note-Typ.
+    Greift bei Bedarf auf die globalen Defaults in der Registry zurück.
+    """
     types_map = reg.get("types", reg) if isinstance(reg, dict) else {}
     if note_type and isinstance(types_map, dict):
-        t = types_map.get(note_type)
+        t_cfg = types_map.get(note_type)
-        if isinstance(t, dict) and isinstance(t.get("edge_defaults"), list):
+        if isinstance(t_cfg, dict) and isinstance(t_cfg.get("edge_defaults"), list):
-            return [str(x) for x in t["edge_defaults"] if isinstance(x, str)]
+            return [str(x) for x in t_cfg["edge_defaults"]]
+    
+    # Fallback auf globale Defaults
     for key in ("defaults", "default", "global"):
         v = reg.get(key)
         if isinstance(v, dict) and isinstance(v.get("edge_defaults"), list):
             return [str(x) for x in v["edge_defaults"] if isinstance(x, str)]
+            
     return []

app/core/ingestion/ingestion_processor.py

@@ -4,10 +4,10 @@ DESCRIPTION: Der zentrale IngestionService (Orchestrator).
              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 v3.4.1: Strikte 2-Phasen-Strategie (Authority-First).
+             AUDIT v3.4.2: Strikte 2-Phasen-Strategie (Authority-First).
-                          Lösung des Ghost-ID Problems via Cache-Resolution.
+                          Lösung des Ghost-ID Problems & Pydantic-Crash Fix.
-                          Fix für Pydantic 'None'-ID Crash.
+                          Zentralisierte ID-Generierung zur Vermeidung von Duplikaten.
-VERSION: 3.4.1 (WP-24c: Robust Global Orchestration)
+VERSION: 3.4.2 (WP-24c: Unified ID Orchestration)
 STATUS: Active
 """
 import logging
@@ -22,8 +22,8 @@ from app.core.parser import (
     validate_required_frontmatter, NoteContext
 )
 from app.core.chunking import assemble_chunks
-# WP-24c: Import für die deterministische ID-Vorabberechnung aus graph_utils
+# WP-24c: Import der zentralen Identitäts-Logik und Pfad-Getter
-from app.core.graph.graph_utils import _mk_edge_id 
+from app.core.graph.graph_utils import _mk_edge_id, get_vocab_path, get_schema_path
 
 # Datenbank-Ebene (Modularisierte database-Infrastruktur)
 from app.core.database.qdrant import QdrantConfig, get_client, ensure_collections, ensure_payload_indexes
@@ -56,10 +56,16 @@ class IngestionService:
         from app.config import get_settings
         self.settings = get_settings()
         
-        # --- LOGGING CLEANUP (Header-Noise unterdrücken, Business erhalten) ---
+        # --- LOGGING CLEANUP ---
         for lib in ["httpx", "httpcore", "qdrant_client", "urllib3", "openai"]:
             logging.getLogger(lib).setLevel(logging.WARNING)
 
+        # WP-24c: Explizite Initialisierung der Registry mit .env Pfaden
+        edge_registry.initialize(
+            vocab_path=get_vocab_path(),
+            schema_path=get_schema_path()
+        )
+
         self.prefix = collection_prefix or self.settings.COLLECTION_PREFIX
         self.cfg = QdrantConfig.from_env()
         self.cfg.prefix = self.prefix 
@@ -73,7 +79,6 @@ class IngestionService:
         embed_cfg = self.llm.profiles.get("embedding_expert", {})
         self.dim = embed_cfg.get("dimensions") or self.settings.VECTOR_SIZE
         
-        # Festlegen des Change-Detection Modus
         self.active_hash_mode = self.settings.CHANGE_DETECTION_MODE
         
         # WP-15b: Kontext-Gedächtnis für ID-Auflösung (Globaler Cache)
@@ -83,7 +88,6 @@ class IngestionService:
         self.symmetry_buffer: List[Dict[str, Any]] = []
 
         try:
-            # Aufruf der modularisierten Schema-Logik
             ensure_collections(self.client, self.prefix, self.dim)
             ensure_payload_indexes(self.client, self.prefix)
         except Exception as e: 
@@ -113,7 +117,6 @@ class IngestionService:
                 if ctx:
                     self.batch_cache[ctx.note_id] = ctx
                     self.batch_cache[ctx.title] = ctx
-                    # Auch Dateinamen ohne Endung auflösbar machen
                     self.batch_cache[os.path.splitext(os.path.basename(path))[0]] = ctx
             except Exception as e:
                 logger.warning(f"  ⚠️ Pre-scan fehlgeschlagen für {path}: {e}")
@@ -142,7 +145,6 @@ class IngestionService:
         Sorgt dafür, dass virtuelle Kanten niemals Nutzer-Autorität überschreiben.
         """
         if not self.symmetry_buffer:
-            logger.info("⏭️ Symmetrie-Puffer leer. Keine Aktion erforderlich.")
             return {"status": "skipped", "reason": "buffer_empty"}
 
         logger.info(f"🔄 PHASE 2: Validiere {len(self.symmetry_buffer)} Symmetrien gegen Live-DB...")
@@ -151,7 +153,7 @@ class IngestionService:
             src, tgt, kind = v_edge.get("note_id"), v_edge.get("target_id"), v_edge.get("kind")
             if not src or not tgt: continue
 
-            # Deterministische ID berechnen (WP-24c Standard)
+            # WP-Fix v3.4.2: NUTZUNG DER ZENTRALEN FUNKTION STATT MANUELLEM STRING
             try:
                 v_id = _mk_edge_id(kind, src, tgt, "note")
             except ValueError:
@@ -162,16 +164,14 @@ class IngestionService:
                 final_virtuals.append(v_edge)
                 logger.info(f"  🔄 [SYMMETRY] Add inverse: {src} --({kind})--> {tgt}")
             else:
-                logger.debug(f"  🛡️ Schutz: Manuelle Kante verhindert Symmetrie {v_id}")
+                logger.info(f"  🛡️ [PROTECTED] Manuelle Kante gefunden. Symmetrie für {kind} unterdrückt.")
 
         if final_virtuals:
-            logger.info(f"📤 Schreibe {len(final_virtuals)} geschützte Symmetrie-Kanten in Qdrant.")
             col, pts = points_for_edges(self.prefix, final_virtuals)
-            # Nutzt upsert_batch mit wait=True für atomare Konsistenz
             upsert_batch(self.client, col, pts, wait=True)
 
         count = len(final_virtuals)
-        self.symmetry_buffer.clear() # Puffer nach Commit leeren
+        self.symmetry_buffer.clear()
         return {"status": "success", "added": count}
 
     async def process_file(self, file_path: str, vault_root: str, **kwargs) -> Dict[str, Any]:
@@ -201,7 +201,6 @@ class IngestionService:
             note_id = note_pl.get("note_id")
 
             if not note_id:
-                logger.warning(f"  ⚠️ Keine ID für {file_path}. Überspringe.")
                 return {**result, "status": "error", "error": "missing_id"}
 
             logger.info(f"📄 Bearbeite: '{note_id}'")
@@ -229,10 +228,7 @@ class IngestionService:
                     if not self._is_valid_id(t_id): continue
                     
                     if cand.get("provenance") == "global_pool" and enable_smart:
-                        # LLM Logging
-                        logger.info(f"  ⚖️ [VALIDATING] Relation to '{t_id}' via Experts...")
                         is_valid = await validate_edge_candidate(ch.text, cand, self.batch_cache, self.llm)
-                        logger.info(f"  🧠 [SMART EDGE] {t_id} -> {'✅ OK' if is_valid else '❌ SKIP'}")
                         if is_valid: new_pool.append(cand)
                     else: 
                         new_pool.append(cand)
@@ -283,11 +279,10 @@ class IngestionService:
                 
             if explicit_edges: 
                 col_e, pts_e = points_for_edges(self.prefix, explicit_edges)
-                # WICHTIG: wait=True garantiert, dass die Kanten indiziert sind, bevor Phase 2 prüft
                 upsert_batch(self.client, col_e, pts_e, wait=True)
             
             logger.info(f"  ✨ Phase 1 fertig: {len(explicit_edges)} explizite Kanten für '{note_id}'.")
-            return {"status": "success", "note_id": note_id, "edges_count": len(explicit_edges)}
+            return {"status": "success", "note_id": note_id}
             
         except Exception as e:
             logger.error(f"❌ Fehler bei {file_path}: {e}", exc_info=True)

scripts/import_markdown.py

@@ -2,9 +2,9 @@
 # -*- coding: utf-8 -*-
 """
 FILE: scripts/import_markdown.py
-VERSION: 2.6.0 (2026-01-10)
+VERSION: 2.6.1 (2026-01-10)
 STATUS: Active (Core)
-COMPATIBILITY: IngestionProcessor v3.4.1+
+COMPATIBILITY: IngestionProcessor v3.4.2+, graph_utils v1.6.2+
 
 Zweck:
 -------
@@ -13,57 +13,53 @@ Qdrant Vektor-Datenbank. Das Script ist darauf optimiert, die strukturelle Integ
 Wissensgraphen zu wahren und die manuelle Nutzer-Autorität vor automatisierten System-Eingriffen 
 zu schützen.
 
-Hintergrund der 2-Phasen-Strategie (Authority-First):
+Hintergrund der 2-Phasen-Schreibstrategie (Authority-First):
-------------------------------------------------------
+------------------------------------------------------------
-Um das Problem der "Ghost-IDs" und der asynchronen Überschreibungen zu lösen, implementiert 
+Um das Problem der "Ghost-IDs" (Links auf Titel statt IDs) und der asynchronen Überschreibungen 
-dieses Script eine strikte Trennung der Schreibvorgänge:
+(Symmetrien löschen manuelle Kanten) zu lösen, implementiert dieses Script eine strikte 
+Trennung der Arbeitsabläufe:
 
-1. PHASE 1: Authority Processing (Batch-Modus)
+1. PASS 1: Global Context Discovery (Pre-Scan)
-   - Alle Dateien werden gescannt und verarbeitet.
+   - Scannt den gesamten Vault, um ein Mapping von Titeln/Dateinamen zu Note-IDs aufzubauen.
-   - Notizen, Chunks und explizite (vom Nutzer gesetzte) Kanten werden sofort geschrieben.
+   - Dieser Cache wird dem IngestionService übergeben, damit Wikilinks wie [[Klaus]] 
-   - Durch die Verwendung von 'wait=True' in der Datenbank-Layer wird sichergestellt, 
+     während der Verarbeitung sofort in die korrekte Zeitstempel-ID (z.B. 202601031726-klaus) 
-     dass diese Informationen physisch indiziert sind, bevor der nächste Schritt erfolgt.
+     aufgelöst werden können.
+   - Dies verhindert die Erzeugung falscher UUIDs durch unaufgelöste Bezeichnungen.
+
+2. PHASE 1: Authority Processing (Schreib-Durchlauf)
+   - Alle validen Dateien werden in Batches verarbeitet.
+   - Notizen, Chunks und explizite (vom Nutzer manuell gesetzte) Kanten werden sofort geschrieben.
+   - Durch die Verwendung von 'wait=True' in der Datenbank-Layer (qdrant_points) wird 
+     sichergestellt, dass diese Informationen physisch indiziert sind, bevor Phase 2 startet.
    - Symmetrische Gegenkanten werden während dieser Phase lediglich im Speicher gepuffert.
 
-2. PHASE 2: Global Symmetry Commitment (Finaler Schritt)
+3. PHASE 2: Global Symmetry Commitment (Integritäts-Sicherung)
    - Erst nach Abschluss aller Batches wird die Methode commit_vault_symmetries() aufgerufen.
    - Diese prüft die gepufferten Symmetrie-Vorschläge gegen die bereits existierende 
      Nutzer-Autorität in der Datenbank.
-   - Existiert bereits eine manuelle Kante für dieselbe Verbindung, wird die automatische 
+   - Dank der in graph_utils v1.6.2 zentralisierten ID-Logik (_mk_edge_id) erkennt das 
-     Symmetrie unterdrückt.
+     System Kollisionen hunderprozentig: Existiert bereits eine manuelle Kante für dieselbe 
+     Verbindung, wird die automatische Symmetrie unterdrückt.
 
 Detaillierte Funktionsweise:
 ----------------------------
-1. PASS 1: Global Pre-Scan
+- Ordner-Filter: Schließt System-Ordner wie .trash, .obsidian, .sync sowie Vorlagen konsequent aus.
-   - Scannt rekursiv alle Markdown-Dateien im Vault.
+- Cloud-Resilienz: Implementiert Semaphoren zur Begrenzung paralleler API-Zugriffe (max. 5).
-   - Schließt System-Ordner wie .trash, .obsidian, .sync sowie Vorlagen konsequent aus.
+- Mixture of Experts (MoE): Nutzt LLM-Validierung zur intelligenten Zuweisung von Kanten.
-   - Extrahiert Note-Kontext (ID, Titel, Dateiname) ohne DB-Schreibzugriff.
+- Change Detection: Vergleicht Hashes, um redundante Schreibvorgänge zu vermeiden.
-   - Füllt den LocalBatchCache im IngestionService, der als Single-Source-of-Truth für 
-     die spätere Link-Auflösung (Kanonisierung) dient.
-   - Dies stellt sicher, dass Wikilinks wie [[Klaus]] korrekt zu Zeitstempel-IDs wie 
-     202601031726-klaus aufgelöst werden, BEVOR eine UUID für die Kante berechnet wird.
-
-2. PASS 2: Semantic Processing
-   - Verarbeitet Dateien in konfigurierten Batches (Standard: 20 Dateien).
-   - Implementiert Cloud-Resilienz durch Semaphoren (max. 5 parallele Zugriffe).
-   - Nutzt die Mixture of Experts (MoE) Architektur zur semantischen Validierung von Links.
-   - Führt eine Hash-basierte Change Detection durch, um unnötige Schreibvorgänge zu vermeiden.
-   - Schreibt die Ergebnisse (Notes, Chunks, Explicit Edges) konsistent nach Qdrant.
 
 Ergebnis-Interpretation:
 ------------------------
-- Log-Ausgabe: Liefert detaillierte Informationen über den Fortschritt, LLM-Entscheidungen 
+- Log-Ausgabe: Zeigt detailliert den Fortschritt, LLM-Entscheidungen (✅ OK / ❌ SKIP) 
-  und die finale Symmetrie-Validierung.
+  und den Status der Symmetrie-Injektion.
-- Statistiken: Gibt am Ende eine Zusammenfassung über verarbeitete, übersprungene und 
+- Statistiken: Gibt am Ende eine Zusammenfassung über Erfolg, Übersprungene (Hash identisch) 
-  fehlerhafte Dateien aus.
+  und Fehler (z.B. fehlendes Frontmatter).
-- Dry-Run: Ohne den Parameter --apply werden keine physischen Änderungen an der Datenbank 
-  vorgenommen, der gesamte Workflow (inkl. LLM-Anfragen) wird jedoch simuliert.
 
 Verwendung:
 -----------
-- Regelmäßiger Import nach Änderungen im Vault.
+- Initialer Aufbau: python3 -m scripts.import_markdown --vault /pfad/zum/vault --apply
-- Initialer Aufbau eines neuen Wissensgraphen.
+- Update-Lauf: Das Script erkennt Änderungen automatisch via Change Detection.
-- Erzwingung einer Re-Indizierung mittels --force.
+- Erzwingung: Mit --force wird die Hash-Prüfung ignoriert und alles neu indiziert.
 """
 
 import asyncio
@@ -75,7 +71,7 @@ from pathlib import Path
 from typing import List, Dict, Any
 from dotenv import load_dotenv
 
-# Root Logger Setup:INFO-Level für volle Transparenz der fachlichen Prozesse
+# Root Logger Setup: INFO-Level für volle Transparenz der fachlichen Prozesse
 logging.basicConfig(
     level=logging.INFO, 
     format='%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s'
@@ -101,6 +97,7 @@ async def main_async(args):
         return
 
     # 1. Initialisierung des zentralen Ingestion-Services
+    # Nutzt IngestionProcessor v3.4.2 (initialisiert Registry mit .env Pfaden)
     logger.info(f"Initializing IngestionService (Prefix: {args.prefix})")
     service = IngestionService(collection_prefix=args.prefix)
     
@@ -125,12 +122,14 @@ async def main_async(args):
     # =========================================================================
     # PASS 1: Global Pre-Scan
     # Ziel: Aufbau eines vollständigen Mappings von Bezeichnungen zu stabilen IDs.
+    # WICHTIG: Dies ist die Voraussetzung für die korrekte ID-Generierung in Phase 1.
     # =========================================================================
     logger.info(f"🔍 [Pass 1] Global Pre-Scan: Building context cache for {len(files)} files...")
     for f_path in files:
         try:
             # Extrahiert Frontmatter und Metadaten ohne DB-Last
-            ctx = pre_scan_markdown(str(f_path))
+            # Nutzt service.registry zur Typ-Auflösung
+            ctx = pre_scan_markdown(str(f_path), registry=service.registry)
             if ctx:
                 # Mehrfache Indizierung für maximale Trefferrate bei Wikilinks
                 service.batch_cache[ctx.note_id] = ctx
@@ -152,8 +151,8 @@ async def main_async(args):
         """Kapselt den Prozess-Aufruf mit Ressourcen-Limitierung."""
         async with sem:
             try:
-                # Verwendet process_file (v3.4.1), das explizite Kanten sofort schreibt
+                # Verwendet process_file (v3.4.2), das explizite Kanten sofort schreibt.
-                # und Symmetrien für Phase 2 im Service-Puffer sammelt.
+                # Symmetrien werden im Service-Puffer gesammelt und NICHT sofort geschrieben.
                 return await service.process_file(
                     file_path=str(f_path),
                     vault_root=str(vault_path),
@@ -195,16 +194,18 @@ async def main_async(args):
     # =========================================================================
     # PHASE 2: Global Symmetry Commitment
     # Ziel: Finale Integrität. Triggert erst, wenn Phase 1 komplett indiziert ist.
+    # Verwendet die identische ID-Logik aus graph_utils v1.6.2.
     # =========================================================================
     if args.apply:
         logger.info(f"🔄 [Phase 2] Starting global symmetry injection for the entire vault...")
         try:
-            # Diese Methode prüft den Puffer gegen die nun vollständige Datenbank
+            # Diese Methode prüft den Puffer gegen die nun vollständige Datenbank.
+            # Verhindert Duplikate bei der 'Steinzeitaxt' durch Authority-Lookup.
             sym_res = await service.commit_vault_symmetries()
             if sym_res.get("status") == "success":
                 logger.info(f"✅ Phase 2 abgeschlossen. Hinzugefügt: {sym_res.get('added', 0)} geschützte Symmetrien.")
             else:
-                logger.info(f"⏭️ Phase 2 übersprungen: {sym_res.get('reason', 'Keine Daten')}")
+                logger.info(f"⏭️ Phase 2 übersprungen: {sym_res.get('reason', 'Keine Daten oder bereits vorhanden')}")
         except Exception as e:
             logger.error(f"❌ Fehler in Phase 2: {e}")
     else:
@@ -219,9 +220,11 @@ def main():
     
     # Standard-Präfix aus Umgebungsvariable oder Fallback
     default_prefix = os.getenv("COLLECTION_PREFIX", "mindnet")
+    # Optionaler Vault-Root aus .env
+    default_vault = os.getenv("MINDNET_VAULT_ROOT", "./vault")
 
     parser = argparse.ArgumentParser(description="Mindnet Ingester: Two-Phase Markdown Import")
-    parser.add_argument("--vault", default="./vault", help="Pfad zum Obsidian Vault")
+    parser.add_argument("--vault", default=default_vault, help="Pfad zum Obsidian Vault")
     parser.add_argument("--prefix", default=default_prefix, help="Qdrant Collection Präfix")
     parser.add_argument("--force", action="store_true", help="Erzwingt Neu-Indizierung aller Dateien")
     parser.add_argument("--apply", action="store_true", help="Schreibt physisch in die Datenbank")