WP05 #3
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@ -1,6 +1,6 @@
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# mindnet v2.2 — Programmplan
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**Version:** 2.2.1 (Post-WP04 Update)
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**Stand:** 2025-12-07
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**Version:** 2.3.0 (Post-WP05 RAG Integration)
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**Stand:** 2025-12-08
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**Status:** Aktiv
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@ -14,7 +14,7 @@ mindnet v2.2 entwickelt ein persönliches, wachsendes KI-Gedächtnis, das:
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- einen KI-Zwilling aufbaut, der ähnlich argumentiert, entscheidet und reflektiert wie du,
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- über mehrere Kanäle gefüttert wird:
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- Obsidian-Markdown (primäre Quelle),
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- Chat-basierter Agent (mindnet-Assistent),
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- Chat-basierter Agent (RAG-Chat aktiv),
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- später: Interview-Assistent (strukturierte Dialogerfassung),
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- automatisch neue Zusammenhänge erkennt und vernetzt (Edges, Typen, Hinweise),
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- sich durch Rückmeldungen (Feedback) selbst verbessert (Self-Tuning).
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@ -31,7 +31,7 @@ Langfristig soll mindnet als **digitales Gegenüber** funktionieren, das:
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mindnet ist **kein statisches Wissensarchiv**, sondern ein **lebendes, lernendes Gedächtnismodell** mit Fokus auf:
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- persönliche Perspektive,
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- erklärbare Begründungspfade,
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- erklärbare Begründungspfade (Why-Layer),
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- kontinuierliche Erweiterbarkeit,
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- robuste technische Basis (lokal, nachvollziehbar, versioniert).
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@ -44,13 +44,13 @@ mindnet ist **kein statisches Wissensarchiv**, sondern ein **lebendes, lernendes
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Kernprinzipien der Vision:
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- **Erklärbarkeit:**
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Jede Antwort muss über Edges, Scores, Werte-Bezüge und Herkunftsnotizen begründbar sein.
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||||
Jede Antwort muss über Edges, Scores, Werte-Bezüge und Herkunftsnotizen begründbar sein. Das System kann Entscheidungen auf zugrundeliegende `[DECISION]`-Notizen zurückführen.
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- **Wachstum:**
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Das System arbeitet von Anfang an mit unvollständigen Daten, kann aber schrittweise dichter werden, ohne dass alte Notizen massenhaft manuell angepasst werden müssen.
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- **Flexibilität (Late Binding):**
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||||
Semantik wird überwiegend in Konfiguration (z. B. `types.yaml`, Policies, Knowledge-Design) festgelegt, nicht in jeder einzelnen Markdown-Datei.
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||||
Semantik wird überwiegend in Konfiguration (z. B. `types.yaml`, `prompts.yaml`, Policies) festgelegt. Die Persönlichkeit entsteht durch das Prompt-Design, nicht durch Hardcoding.
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- **Autonomie & Self-Healing:**
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mindnet schlägt fehlende Typen, Relationen und Edges vor (z. B. aus Inline-Relationen, Edge-Defaults, Ähnlichkeitsbeziehungen) und baut damit einen „self-healing graph“ auf.
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@ -59,7 +59,7 @@ Kernprinzipien der Vision:
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Feedback zu Antworten (gut/schlecht, relevant/nicht relevant) fließt in Score-Gewichte, Policies und ggf. Edge-Struktur ein.
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- **Persönlichkeit:**
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Entscheidungen werden wert- und erfahrungsbasiert begründet; mittelfristig entsteht ein Persönlichkeitsmodell, das den KI-Zwilling trägt.
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Entscheidungen werden wert- und erfahrungsbasiert begründet; das System agiert als KI-Zwilling durch Nutzung lokaler LLMs (z.B. Phi-3/Mistral).
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||||
- **Incremental Growth:**
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||||
Das System muss mit wenigen, heterogenen Notizen starten und sich fortlaufend verdichten können – ohne Retro-Massenmigrationen im Vault.
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@ -68,32 +68,29 @@ Kernprinzipien der Vision:
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## 3. Programmziele
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### 3.1 Kurzfristig (nächste Monate)
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### 3.1 Kurzfristig (Abgeschlossen / Laufend)
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- Automatische Sammlung von Wissen aus Markdown-Vault und ersten Chat-Dialogen.
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||||
- Automatische Sammlung von Wissen aus Markdown-Vault.
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- Aufbau eines stabilen Graph-Speichers in Qdrant (`*_notes`, `*_chunks`, `*_edges`).
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||||
- Semantischer und graphbasierter Retriever (WP-04a abgeschlossen).
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- **Erklärbarkeit:** Why-Layer liefert Begründungen zu Treffern (WP-04b abgeschlossen).
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- **Feedback-Loop:** Systematisches Logging von Suche und Bewertung (WP-04c abgeschlossen).
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- **RAG-Chat:** KI antwortet in natürlicher Sprache auf Basis von Wissen und Persönlichkeit (WP-05 abgeschlossen).
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||||
- Technische Basis: FastAPI, Qdrant, Ollama (Local LLM).
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||||
- Automatisierte Erkennung von Beziehungen:
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- Wikilinks, Inline-Relationen, Callout-Edges, Typ-Defaults.
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||||
- Schrittweises Lernen über Feedback (Score-Tuning, noch „manuell“ konfiguriert).
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||||
- „Mitwachsendes“ Schema ohne Obsidian-Umstrukturierungen:
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||||
- Neues Wissen kann sofort erfasst werden,
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||||
- bestehende Notizen bleiben gültig (Virtual Schema Layer).
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- Technische Basis für die späteren Agenten und den KI-Zwilling:
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- lokaler FastAPI-Dienst,
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- Qdrant als Graph-Backend,
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- konfigurierbarer Retriever (`retriever.yaml`).
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### 3.2 Mittelfristig
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### 3.2 Mittelfristig (Nächste Schritte)
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- Persönlichkeitsprofil wird stabil erkannt und für Antworten genutzt (Typen, Werte-Notizen, Entscheidungsnotizen).
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- **RAG-Chat:** KI antwortet in natürlicher Sprache auf Basis von Wissen und Persönlichkeit (WP-05).
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- Why-Layer: KI-Assistenz für Entscheidungen mit nachvollziehbarer Argumentation.
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||||
- **Decision Engine (WP-06):** Das System berät aktiv bei Entscheidungen, indem es `type: value` und `type: principle` Notizen gegen eine Fragestellung abwägt.
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||||
- **Chat Interface (WP-10):** Ablösung der Terminal-Interaktion durch ein Web-Frontend (Streamlit/React) für bessere UX und einfacheres Feedback-Geben.
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||||
- Interview-Assistent erstellt neue Notes automatisch (strukturierte Dialoge → Markdown).
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||||
- mindnet erzeugt Vorschläge für neue Notes & Edges und bietet einen „Vernetzungs-Assistenten“ für manuell angelegte Notizen.
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||||
- Agenten können über MCP-Tools (`mindnet_query`, `mindnet_subgraph`, `mindnet_store_note`, `mindnet_explain`) auf mindnet zugreifen.
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||||
- Agenten können über MCP-Tools (`mindnet_query`, `mindnet_chat`) auf mindnet zugreifen.
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### 3.3 Langfristig
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@ -112,54 +109,53 @@ Kernprinzipien der Vision:
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Die folgenden Prinzipien steuern alle Workpackages und Entscheidungen:
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1. **Late Binding (späte Semantik)**
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||||
- Struktur und Interpretation werden in Konfigurationen (z. B. `types.yaml`, Policies, `knowledge_design.md`) definiert, nicht direkt in den Vault-Dateien.
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||||
- Erlaubt spätere Anpassungen ohne manuelle Massenänderungen.
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||||
- Struktur und Interpretation werden in Konfigurationen (z. B. `types.yaml`, `prompts.yaml`, Policies) definiert, nicht direkt in den Vault-Dateien.
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||||
- Die "Persönlichkeit" des Chats ist ein Prompt-Template, kein Code.
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||||
2. **Virtual Schema Layer**
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||||
- Typen, Regeln, Policies, Edge-Defaults werden im Schema-Layer beschrieben (z. B. `knowledge_design.md`, `mindnet_functional_architecture.md`, `types.yaml`).
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||||
- Typen, Regeln, Policies, Edge-Defaults werden im Schema-Layer beschrieben.
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||||
- Markdown-Dateien benötigen nur minimale, robuste Angaben (Titel, Typ, optionale Properties).
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3. **Self-Healing Graph**
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||||
- Der Graph wird regelmäßig analysiert (Edges, Centrality, fehlende Links).
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||||
- Automatisierte Jobs ergänzen fehlende Kanten (ähnliche Inhalte, typisierte Standardbeziehungen, Backlinks).
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||||
- Automatisierte Jobs ergänzen fehlende Kanten.
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4. **Deterministische IDs**
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||||
- Notes, Chunks und Edges erhalten stabile IDs (z. B. UUIDv5, deterministische `note_id`/`chunk_id`/`edge_id`).
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||||
- Notes, Chunks und Edges erhalten stabile IDs (z. B. UUIDv5).
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||||
- Der Graph ist jederzeit wiederaufbaubar (Import-Pipeline idempotent).
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||||
5. **Full Explainability**
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||||
- Jeder Score, jede Beziehung, jeder Vorschlag muss über:
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- Edges,
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- Scoring-Komponenten (Semantik, Typ, Edge-Bonus, Centrality),
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||||
- Provenienz (Notizen, Chunks, rule_id, confidence) nachvollziehbar sein.
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5. **Full Explainability & Context Enrichment**
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||||
- Jeder Score, jede Beziehung muss nachvollziehbar sein.
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||||
- Dem LLM werden Metadaten (`[DECISION]`, `[PROJECT]`) injiziert, um Halluzinationen zu vermeiden und logische Schlüsse zu ermöglichen.
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6. **Persistence First**
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||||
- Obsidian bleibt die primäre Quelle der Wahrheit.
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||||
- mindnet ergänzt, schlägt Änderungen vor, schreibt aber nur kontrolliert (z. B. über Rewriter oder Vernetzungs-Assistent mit Freigabe).
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||||
- mindnet ergänzt, schlägt Änderungen vor, schreibt aber nur kontrolliert.
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||||
7. **Minimalinvasives Schreiben**
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||||
- Automatische Veränderungen an Markdown-Dateien erfolgen ausschließlich nach expliziter Zustimmung.
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||||
- Rewriter und Vernetzungs-Assistent arbeiten grundsätzlich im Vorschlagsmodus.
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8. **Incremental Growth & Early Value**
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||||
- Das System muss bereits mit wenigen Notizen und einem kleinen Vault sinnvolle Antworten liefern (Retrieval-MVP).
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- Spätere Erweiterungen (Typen, Policies, zusätzliche Edges) dürfen bestehende Notizen nicht „ungültig“ machen, sondern ergänzen sie.
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||||
- Feedback-Mechanismen werden früh eingeführt, auch wenn sie anfangs noch nicht vollautomatisch ausgewertet werden.
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||||
- Das System muss bereits mit wenigen Notizen und einem kleinen Vault sinnvolle Antworten liefern.
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||||
- Feedback-Mechanismen werden früh eingeführt.
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||||
9. **Observability & Testbarkeit**
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||||
- Jeder Importlauf, jede Retriever-Anfrage und jede Policy-Änderung soll prüfbar sein (Logs, Traces, Tests, Reports).
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||||
- Jeder Importlauf, jede Retriever-Anfrage und jede Policy-Änderung soll prüfbar sein.
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||||
10. **Local First & Privacy**
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||||
- Nutzung lokaler LLMs (Ollama/Phi-3) für Inference. Keine Daten verlassen den Server.
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## 5. Programmstruktur (Phasenmodell)
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Phase A – Fundament & Import
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Phase B – Semantik, Graph & Lernen
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Phase C – Persönlichkeitsmodell & KI-Zwilling
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Phase D – Agenten, MCP & Interaktion
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||||
Phase A – Fundament & Import (Fertig)
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Phase B – Semantik, Graph & Lernen (Fertig)
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Phase C – Persönlichkeitsmodell & KI-Zwilling (Laufend)
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||||
Phase D – Agenten, MCP & Interaktion (Startend)
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||||
Phase E – Review, Refactoring, Dokumentation
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||||
Alle Workpackages sind einer Phase zugeordnet. WP-01 bis WP-04c sind bereits erfolgreich abgeschlossen.
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||||
Alle Workpackages sind einer Phase zugeordnet. WP-01 bis WP-05 sind bereits erfolgreich abgeschlossen.
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@ -236,7 +232,7 @@ Aufbau eines hybriden Retrievers, der Semantik, Typwissen und Graph-Informatione
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### WP-04b – Explanation Layer ("Why-Layer") (abgeschlossen)
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**Phase:** B
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**Status:** 🟢 abgeschlossen (Neu)
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**Status:** 🟢 abgeschlossen
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||||
**Ziel:**
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||||
Treffererklärungen liefern, die verständlich machen, warum ein Ergebnis gewählt wurde.
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@ -251,7 +247,7 @@ Treffererklärungen liefern, die verständlich machen, warum ein Ergebnis gewäh
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### WP-04c – Feedback Logging & Bewertungsdaten (abgeschlossen)
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||||
**Phase:** B
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||||
**Status:** 🟢 abgeschlossen (Neu)
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||||
**Status:** 🟢 abgeschlossen
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||||
**Ziel:**
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||||
Grundlage für Self-Tuning schaffen durch systematisches Logging.
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||||
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@ -264,19 +260,19 @@ Grundlage für Self-Tuning schaffen durch systematisches Logging.
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### WP-05 – Persönlichkeitsmodell & RAG-Chat (Startbereit)
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||||
### WP-05 – Persönlichkeitsmodell & RAG-Chat (abgeschlossen)
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||||
**Phase:** C
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**Status:** 🟡 geplant (Nächster Schritt)
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||||
**Status:** 🟢 abgeschlossen
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**Ziel:**
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||||
Aufbau eines RAG-Systems, das nicht nur sucht, sondern in natürlicher Sprache antwortet und dabei eine definierte Persönlichkeit (Werte, Prinzipien) einnimmt.
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||||
Aufbau eines RAG-Systems, das in natürlicher Sprache antwortet und Kontext versteht.
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**Umfang:**
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||||
- **Config:** `config/prompts.yaml` für System-Prompts, Werte und RAG-Templates.
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||||
- **Service:** `llm_service.py` für Text-Generierung (Ollama-Anbindung).
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||||
- **Router:** `/chat` Endpoint (Kontext-Assembly -> Prompt -> LLM).
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||||
- **Persönlichkeit:** Definition von "Mindnet" als KI-Zwilling (Stil, Haltung).
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||||
**Erreichte Ergebnisse:**
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||||
- **Infrastruktur:** Integration von Ollama (Phi-3 Mini) in den Service-Layer.
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||||
- **Router:** `/chat` Endpoint mit "Hybrid Retrieval Enforcement".
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||||
- **Context Enrichment:** Injection von Metadaten (`[TYPE]`, `[SCORE]`) in den Prompt, damit kleine Modelle (SLMs) komplexe Zusammenhänge ("Warum?") verstehen.
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||||
- **Config:** `prompts.yaml` steuert System-Prompt und RAG-Template.
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||||
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||||
**Aufwand / Komplexität:**
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||||
- Aufwand: Mittel
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@ -284,18 +280,32 @@ Aufbau eines RAG-Systems, das nicht nur sucht, sondern in natürlicher Sprache a
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### WP-05b – Advanced Chat (Optional)
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**Phase:** C
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**Status:** ⚪ optional
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**Ziel:**
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||||
Erweiterung des Chats um Gedächtnis (History) und einfache Tools.
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||||
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||||
**Umfang:**
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||||
- Implementierung von `ChatHistory` (vergangene Nachrichten in den Kontext).
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||||
- Einfache Tool-Nutzung (z.B. "Suche in Web").
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### WP-06 – Decision Engine (geplant)
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||||
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||||
**Phase:** C
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||||
**Status:** 🟡 geplant
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||||
**Status:** 🟡 geplant (Priorität A)
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||||
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||||
**Ziel:**
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||||
Entscheidungsunterstützung auf Basis von Wissen, Persönlichkeit und Zielen – inklusive nachvollziehbarer Begründung.
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**Umfang:**
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||||
- Identifikation typischer Entscheidungssituationen.
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||||
- Integration von fachlichem Wissen, Erfahrungen und Persönlichkeitsmodell.
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||||
- Ableitung von Entscheidungs-Templates / Heuristiken.
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||||
- Erweiterung des RAG-Kontexts um gezieltes Nachladen von `type: value` und `type: principle`.
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||||
- Prompt-Engineering für "Trade-off Analyse" (Pro/Contra basierend auf Werten).
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||||
- Output-Formatierung als Entscheidungsvorlage.
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||||
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||||
**Aufwand / Komplexität:**
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||||
- Aufwand: Mittel
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@ -360,17 +370,18 @@ Sicherstellen, dass bestehende und neue Obsidian-Vaults schrittweise in mindnet
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### WP-10 – Chat-Interface & Writeback (geplant)
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||||
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||||
**Phase:** D
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||||
**Status:** 🟡 geplant
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||||
**Status:** 🟡 geplant (Priorität B - "Quick Win")
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||||
**Ziel:**
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||||
Chat-basierter mindnet-Agent, der sowohl Fragen beantwortet als auch neue Notizen erzeugen/aktualisieren kann (Writeback Richtung Vault).
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||||
Ablösung der Terminal-Interaktion durch ein grafisches Interface.
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||||
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||||
**Umfang:**
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||||
- Chat-Frontend.
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||||
- Technologie: Streamlit oder einfaches HTML/JS Frontend.
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||||
- Funktionen: Chat-Verlauf, Anzeige der Quellen (mit Scores), Daumen-hoch/runter für WP-04c Feedback.
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||||
- Funktionen für Q&A sowie Vorschlag neuer Notes/Edges.
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||||
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||||
**Aufwand / Komplexität:**
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||||
- Aufwand: Hoch
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- Aufwand: Hoch (durch Writeback) / Mittel (für reines Frontend)
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||||
- Komplexität: Hoch
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||||
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||||
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@ -475,7 +486,8 @@ Aufräumen, dokumentieren, stabilisieren – insbesondere für Onboarding Dritte
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| WP04a | 🟢 |
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||||
| WP04b | 🟢 |
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||||
| WP04c | 🟢 |
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||||
| WP05 | 🟡 |
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||||
| WP05 | 🟢 |
|
||||
| WP05b | ⚪ |
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||||
| WP06 | 🟡 |
|
||||
| WP07 | 🟡 |
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||||
| WP08 | 🟡 |
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||||
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@ -495,6 +507,7 @@ Aufräumen, dokumentieren, stabilisieren – insbesondere für Onboarding Dritte
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|||
- Jede wesentliche Änderung an Architektur/Schema erhält einen eigenen Commit.
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||||
- Jedes Workpackage erhält ein eigenes Chat-Fenster mit dediziertem Prompt (WP-Hand-Over).
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||||
- Programmleitung verantwortet Konsistenz und Priorisierung.
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||||
- **Modell-Governance:** Das verwendete LLM (z.B. `phi3:mini`) wird in der `.env` und `config.py` festgeschrieben. Updates erfordern Tests gegen die "Why-Layer" Referenzfragen.
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||||
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||||
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||||
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@ -510,4 +523,4 @@ mindnet v2.2 ist so aufgesetzt, dass:
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|||
- langfristig ein **KI-Zwilling** aufgebaut wird, der deine Werte, Erfahrungen und Denkweise spiegelt,
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||||
- die technische Architektur (FastAPI, Qdrant, YAML-Policies, MCP-Integration) lokal, nachvollziehbar und erweiterbar bleibt.
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||||
|
||||
Dieser Programmplan bildet die konsolidierte Grundlage (v2.2.1) für alle weiteren Arbeiten.
|
||||
Dieser Programmplan bildet die konsolidierte Grundlage (v2.3.0) für alle weiteren Arbeiten.
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||||
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|
@ -1,8 +1,8 @@
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|||
# mindnet v2.2 – Knowledge Design Manual
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||||
**Datei:** `docs/mindnet_knowledge_design_manual_v2.2.md`
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||||
**Stand:** 2025-12-07
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**Status:** **FINAL** (Konsolidiert aus WP01–WP04a)
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||||
**Quellen:** `knowledge_design.md`, `TYPE_REGISTRY_MANUAL.md`, `chunking_strategy.md`, `mindnet_functional_architecture.md`, `WP03/WP04 Hinweise`.
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||||
**Stand:** 2025-12-08
|
||||
**Status:** **FINAL** (Integrierter Stand WP01–WP05)
|
||||
**Quellen:** `knowledge_design.md`, `TYPE_REGISTRY_MANUAL.md`, `chunking_strategy.md`, `mindnet_functional_architecture.md`.
|
||||
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||||
---
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||||
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||||
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|
@ -11,7 +11,10 @@
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|||
Dieses Handbuch ist die **primäre Arbeitsanweisung** für dich als Mindmaster (Owner) und alle Autoren, die Inhalte im mindnet-Vault erstellen.
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### 1.1 Zielsetzung
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Mindnet ist mehr als eine Dokumentablage. Es ist ein vernetztes System, das deine Persönlichkeit, Entscheidungen und Erfahrungen abbildet. Damit der **Retriever** (die Suchmaschine) und spätere **KI-Agenten** dieses Wissen nutzen können, müssen Notizen einer klaren Struktur folgen.
|
||||
Mindnet ist mehr als eine Dokumentablage. Es ist ein vernetztes System, das deine Persönlichkeit, Entscheidungen und Erfahrungen abbildet.
|
||||
Seit Version 2.2 verfügt Mindnet über:
|
||||
* **Explanation Engine:** Das System erklärt, warum es Notizen findet (über Edges).
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||||
* **RAG-Chat (KI-Zwilling):** Das System antwortet in natürlicher Sprache. **Wie** du schreibst, bestimmt, **wie schlau** die KI antwortet.
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||||
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||||
### 1.2 Der Vault als „Source of Truth“
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||||
Die Markdown-Dateien in deinem Vault sind die **einzige Quelle der Wahrheit**.
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||||
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@ -45,7 +48,7 @@ Diese Felder sind technisch nicht zwingend, aber für bestimmte Typen sinnvoll:
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aliases: [Alpha Projekt, Project A] # Synonyme für die Suche
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visibility: internal # internal (default), public, private
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||||
> **Hinweis:** Felder wie `retriever_weight` oder `chunk_profile` sollten **nicht** mehr manuell im Frontmatter gesetzt werden. Diese werden zentral über den `type` gesteuert (siehe Kap. 3).
|
||||
> **Hinweis:** Felder wie `retriever_weight` oder `chunk_profile` sollten **nicht** mehr manuell im Frontmatter gesetzt werden. Diese werden zentral über den `type` gesteuert (siehe Kap. 3), um die Wartbarkeit zu sichern.
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||||
|
||||
### 2.3 Empfehlungen für IDs und Pfade
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@ -69,17 +72,16 @@ Der `type` ist der wichtigste Hebel im Knowledge Design. Er verknüpft die Notiz
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||||
Mindnet unterscheidet verschiedene Wissensarten. Wähle den Typ, der die **Rolle** der Notiz am besten beschreibt:
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| Typ | Beschreibung & Einsatzzweck |
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| :--- | :--- |
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| **`concept`** | Fachbegriffe, Theorien, Modelle. Zeitloses Wissen. (z. B. "Vektordatenbank") |
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||||
| **`project`** | Ein Vorhaben mit Ziel, Dauer und Aufgaben. (z. B. "Aufbau Homelab") |
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| **`experience`** | Persönliche Erfahrung, Lektion oder Erkenntnis. (z. B. "Learning: Docker Networking") |
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| **`decision`** | Eine bewusst getroffene Entscheidung inkl. Alternativen und Begründung. (z. B. "ADR-001: Nutzung von Qdrant") |
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| **`value`** | Ein persönlicher Wert oder ein Prinzip. (z. B. "Datensparsamkeit") |
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| **`person`** | Eine reale Person (Netzwerk, Autor). |
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||||
| **`event`** | Ein Ereignis (Konferenz, Meeting). |
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| **`journal`** | Zeitbezogener Log-Eintrag, Daily Note. |
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||||
| **`source`** | Externe Quelle (Buch, PDF, Artikel), die exzerpiert wird. |
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||||
| Typ | Beschreibung & Einsatzzweck | Wichtigkeit für Chat |
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||||
| :--- | :--- | :--- |
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||||
| **`concept`** | Fachbegriffe, Theorien. Zeitloses Wissen. | Mittel (Basiswissen) |
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||||
| **`project`** | Ein Vorhaben mit Ziel, Dauer und Aufgaben. | Hoch (Kontext) |
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||||
| **`experience`** | Persönliche Erfahrung, Lektion oder Erkenntnis. | Sehr Hoch (Persönlichkeit) |
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| **`decision`** | Eine bewusst getroffene Entscheidung (ADR). | **Kritisch** (Begründung "Warum") |
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| **`value`** | Ein persönlicher Wert oder ein Prinzip. | **Kritisch** (Moralischer Kompass) |
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||||
| **`person`** | Eine reale Person (Netzwerk, Autor). | Niedrig |
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||||
| **`journal`** | Zeitbezogener Log-Eintrag, Daily Note. | Mittel (Historie) |
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| **`source`** | Externe Quelle (Buch, PDF, Artikel). | Niedrig (Faktenbasis) |
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||||
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||||
### 3.2 Zusammenspiel mit `types.yaml`
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||||
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@ -87,20 +89,19 @@ Der `type` steuert im Hintergrund drei technische Mechanismen:
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1. **`retriever_weight` (Wichtigkeit):**
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* Ein `concept` (0.6) wiegt weniger als ein `project` (0.97) oder eine `decision` (1.0).
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* Ziel: Mindnet soll bei Fragen eher *deine Entscheidungen* und *Projekte* finden als reine Definitionen.
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* **Warum?** Bei einer Suche nach "Datenbank" soll Mindnet bevorzugt deine *Entscheidung* ("Warum wir X nutzen") anzeigen.
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2. **`chunk_profile` (Textzerlegung):**
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* `journal` (short): Wird fein zerlegt, da sich Themen schnell ändern.
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* `concept` (medium): Standard-Absätze.
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* `project` (long): Längere Kontext-Fenster, um Zusammenhänge zu wahren.
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||||
* `journal` (short): Wird fein zerlegt.
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* `project` (long): Längere Kontext-Fenster.
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3. **`edge_defaults` (Automatische Vernetzung):**
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||||
* Mindnet ergänzt automatisch Kanten.
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||||
* Beispiel: Ein Link in einem `project` wird automatisch als `depends_on` (Abhängigkeit) interpretiert, sofern nicht anders angegeben.
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||||
* Beispiel: Ein Link in einem `project` wird automatisch als `depends_on` (Abhängigkeit) interpretiert.
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## 4. Edges & Referenzen in Notes
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Um aus isolierten Dateien ein **Netzwerk** zu machen, nutzen wir Verlinkungen. Mindnet v2.2 (WP03) bietet hierfür präzise Werkzeuge.
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Um aus isolierten Dateien ein **Netzwerk** zu machen, nutzen wir Verlinkungen. In Version 2.2 sind diese Verlinkungen die Basis für den **Hybrid Retriever** (Suche über Nachbarn).
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### 4.1 Wikilinks (Die Basis-Referenz)
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Der klassische Obsidian-Link.
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@ -109,37 +110,27 @@ Der klassische Obsidian-Link.
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* **Bedeutung:** "Diese Notiz erwähnt Qdrant."
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* **Edge-Typ:** `references`
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* **Confidence:** 1.0
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### 4.2 Inline-Relationen (Semantische Verknüpfung)
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Wenn du ausdrücken willst, **wie** Dinge zusammenhängen. Dies ist essenziell für die Erklärbarkeit ("Warum ist das relevant?").
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Dies ist die **mächtigste** Methode. Du sagst dem System explizit, **wie** Dinge zusammenhängen.
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Daher [[rel:depends_on Qdrant]].
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Dieses Konzept ist [[rel:similar_to Pinecone]].
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* **Syntax:** `[[rel:RELATION ZIEL]]`. (Wichtig: Das `rel:` Präfix steht *innerhalb* der Klammer).
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* **Syntax:** `[[rel:RELATION ZIEL]]`.
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* **Gültige Relationen:**
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* `depends_on`: Hängt ab von / Benötigt.
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* `depends_on`: Hängt ab von / Benötigt. (Trigger für hohe Graph-Relevanz).
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* `similar_to`: Ähnelt / Ist vergleichbar mit.
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* `related_to`: Hat zu tun mit (allgemein).
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* `caused_by`: Wurde verursacht durch.
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* `solves`: Löst (Problem).
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* `implements`: Setzt um (Konzept).
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||||
* **Nicht unterstützt:** `rel: depends_on [[Ziel]]` (alte Syntax, funktioniert nicht mehr!).
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### 4.3 Callout-Edges (Kuratierte Listen)
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||||
Für Zusammenfassungen oder "Siehe auch"-Blöcke am Ende einer Notiz, die nicht im Fließtext stehen sollen.
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||||
Für Zusammenfassungen oder "Siehe auch"-Blöcke am Ende einer Notiz.
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||||
> [!edge] related_to: [[Vector Embeddings]] [[AI Agents]]
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||||
* **Funktion:** Erzeugt `related_to`-Kanten zu allen genannten Zielen in dieser Zeile.
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* **Nutzen:** Erlaubt schnelle Listenpflege ohne den Textfluss zu stören.
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### 4.4 Strukturkanten (Automatisch)
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Diese musst du nicht schreiben, sie entstehen automatisch:
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* `belongs_to`: Verknüpft jeden Textabschnitt (Chunk) mit seiner Ursprungsnotiz.
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* `next` / `prev`: Verknüpft Absätze in Lesereihenfolge (ermöglicht Agenten das "Weiterlesen").
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* `has_part` / `part_of`: (Zukünftig) Basierend auf Ordnerstrukturen.
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@ -186,17 +177,6 @@ Entscheidungen sind hoch gewichtet (`retriever_weight: 1.0`).
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## Begründung
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Qdrant erlaubt lokalen Betrieb und [[rel:solves Payload Filtering Requirements]].
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### 5.3 Typische Anti-Patterns (Bitte vermeiden!)
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1. **Der "Alles"-Zettel:** Eine Notiz "Ideen 2025", die 50 verschiedene Themen enthält.
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* *Besser:* Atomare Notizen ("Idee A", "Idee B") erstellen und verlinken.
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2. **Manuelle Gewichtung:** `retriever_weight: 0.9` im Frontmatter setzen.
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* *Problem:* Wenn du das System tunen willst, musst du hunderte Dateien ändern.
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* *Besser:* Den `type` korrekt setzen und das Gewicht zentral in `types.yaml` steuern.
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3. **Link-Wüsten:** Eine Notiz, die nur aus einer Liste von 100 Links besteht ohne Text.
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* *Problem:* Der Vektor-Sucher findet keinen kontextuellen "Anker" (Text).
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||||
* *Besser:* Kurze Beschreibung zu jedem Link hinzufügen.
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## 6. Langfristige Stabilität & Virtual Schema Layer
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@ -210,5 +190,24 @@ Wir vermeiden es, Logik in den Markdown-Dateien hart zu kodieren.
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### 6.2 Was bedeutet das für dich?
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* Du kannst dich auf den Inhalt konzentrieren.
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* Wenn wir in Zukunft entscheiden, dass "Projekte" stärker gewichtet werden sollen, ändern wir **eine Zeile** in der Konfiguration, und das gesamte System passt sich beim nächsten Import an.
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||||
* Deine Notizen bleiben sauber und zukunftssicher.
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||||
* Wenn wir in Zukunft (WP08) basierend auf Feedback lernen, dass "Projekte" noch wichtiger sind, ändern wir **eine Zeile** in der Konfiguration, und das gesamte System passt sich beim nächsten Import an.
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## 7. Schreiben für den KI-Zwilling (New in v2.2)
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Damit der **RAG-Chat (WP05)** gute Antworten liefert, beachte diese Regeln:
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1. **Atomare Konzepte:**
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* Der Chatbot baut seine Antwort aus mehreren kleinen Text-Stücken ("Chunks") zusammen.
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* Schreibe so, dass ein Absatz auch für sich allein verständlich ist.
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2. **Explizite Entscheidungen:**
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* Wenn du eine Meinung hast ("Tool X ist schlecht"), schreibe sie nicht in einen Nebensatz.
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* Erstelle eine Notiz `type: experience` oder `decision` ("Warum Tool X nicht geeignet ist").
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* Die KI sucht gezielt nach `[DECISION]`-Typen, um "Warum"-Fragen zu beantworten.
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3. **Werte definieren:**
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* Erstelle Notizen mit `type: value` (z.B. "Datenschutz First").
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* Die KI nutzt diese, um bei Konflikten ("Soll ich Cloud oder Lokal nutzen?") in deinem Sinne zu argumentieren.
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4. **Verlinken ist Pflicht:**
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* Der Chatbot nutzt **Hybrid Search**. Er findet Notizen nur, wenn sie über Kanten verbunden sind.
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||||
* Eine isolierte Notiz (ohne Links) ist für die KI fast unsichtbar.
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||||
92
docs/Overview.md
Normal file
92
docs/Overview.md
Normal file
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|
@ -0,0 +1,92 @@
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# Mindnet v2.2 – Overview & Einstieg
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||||
**Datei:** `docs/mindnet_overview_v2.2.md`
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**Stand:** 2025-12-08
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**Status:** **FINAL** (Post-WP05 Release)
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**Version:** 2.3.0
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## 1. Einführung: Was ist Mindnet?
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**Mindnet** ist ein persönliches, lokales KI-Gedächtnis. Es ist der Versuch, einen **Digitalen Zwilling** deines Wissens und deiner Persönlichkeit zu erschaffen.
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Anders als herkömmliche Notiz-Apps (wie Obsidian oder Evernote), die Texte nur passiv speichern, ist Mindnet ein **aktives System**:
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* Es **versteht** Zusammenhänge über einen Wissensgraphen.
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* Es **begründet** Antworten ("Warum ist das so?").
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* Es **antwortet** im Dialog als Persona (RAG-Chat), basierend auf deinen Werten.
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### Die Vision
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> „Ein System, das nicht nur speichert, was ich weiß, sondern auch wie ich denke.“
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## 2. Die drei Ebenen des Systems
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Mindnet arbeitet auf drei Schichten, die aufeinander aufbauen:
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### Ebene 1: Content (Das Gedächtnis)
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* **Quelle:** Dein lokaler Obsidian-Vault (Markdown).
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* **Funktion:** Speicherung von Fakten, Projekten und Logs.
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* **Technik:** Import-Pipeline, Chunking, Vektor-Datenbank (Qdrant).
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* **Status:** 🟢 Live (WP01–WP03).
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### Ebene 2: Semantik (Das Verstehen)
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* **Funktion:** Verknüpfung von isolierten Notizen zu einem Netzwerk.
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* **Logik:** "Projekt A *hängt ab von* Entscheidung B".
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* **Technik:** Hybrider Retriever (Graph + Vektor), Explanation Engine.
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||||
* **Status:** 🟢 Live (WP04).
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### Ebene 3: Identität (Die Persönlichkeit)
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||||
* **Funktion:** Interaktion und Bewertung. Das System nimmt eine Haltung ein.
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||||
* **Logik:** "Ich empfehle Lösung X, weil sie unserem Wert 'Datensparsamkeit' entspricht."
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||||
* **Technik:** RAG-Chat, LLM (Phi-3), Prompt Engineering, Feedback Loop.
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* **Status:** 🟢 Live (WP05).
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## 3. End-to-End Architektur
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Der Datenfluss in Mindnet ist zyklisch ("Data Flywheel"):
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1. **Input:** Du schreibst Notizen in Obsidian.
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2. **Ingest:** Ein Python-Skript importiert, zerlegt (Chunking) und vernetzt (Edges) die Daten in Qdrant.
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3. **Retrieval:** Bei einer Frage sucht das System semantisch (Text) und graph-basiert (Nachbarn).
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4. **Generation:** Ein lokales LLM (Ollama) formuliert die Antwort, angereichert mit Kontext-Metadaten.
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5. **Feedback:** Du bewertest die Antwort. Das System lernt (langfristig) daraus.
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**Tech-Stack:**
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* **Backend:** Python 3.12, FastAPI.
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* **Datenbank:** Qdrant (Vektor & Graph).
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||||
* **KI:** Ollama (Phi-3 Mini / Mistral) – 100% lokal.
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||||
* **Frontend:** Terminal (aktuell) / Web-UI (geplant WP10).
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## 4. Dokumentations-Wegweiser
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Wo findest du was?
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| Wenn du... | ...lies dieses Dokument |
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| :--- | :--- |
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| **...wissen willst, wie man Notizen schreibt.** | `mindnet_knowledge_design_manual_v2.2.md` |
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||||
| **...das System installieren oder betreiben musst.** | `mindnet_admin_guide_v2.2.md` |
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||||
| **...am Python-Code entwickeln willst.** | `mindnet_developer_guide_v2.2.md` |
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||||
| **...die Pipeline (Import -> RAG) verstehen willst.** | `mindnet_pipeline_playbook_v2.2.md` |
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||||
| **...die genaue JSON-Struktur oder APIs suchst.** | `mindnet_technical_architecture.md` |
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||||
| **...verstehen willst, was fachlich passiert.** | `mindnet_functional_architecture.md` |
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||||
| **...den aktuellen Projektstatus suchst.** | `Programmplan_V2.2.md` |
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## 5. Rollen im System
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* **Mindmaster (User/Owner):** Du. Du erstellst Inhalte, stellst Fragen und gibst Feedback. Du definierst die Werte (`type: value`).
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||||
* **Mindnet (Der Agent):** Der digitale Zwilling. Er agiert als pragmatischer, transparenter Assistent im Chat.
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||||
* **Administrator:** Verantwortlich für Docker-Container, Backups und LLM-Ressourcen.
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## 6. Aktueller Fokus
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Wir befinden uns im Übergang von **Phase C (Persönlichkeit)** zu **Phase D (Interaktion)**.
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Das "Gehirn" (WP05) ist fertig. Als Nächstes folgen die **Decision Engine (WP06)** für komplexe Entscheidungen und das **Frontend (WP10)** für bessere Usability.
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@ -1,10 +1,10 @@
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# Mindnet v2.2 – Admin Guide
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**Datei:** `docs/mindnet_admin_guide_v2.2.md`
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||||
**Stand:** 2025-12-08
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**Status:** **FINAL** (Konsolidiert WP02–WP04c)
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||||
**Quellen:** `Handbuch.md`, `mindnet_v2_implementation_playbook.md`, `mindnet_technical_architecture.md`, `Programmplan_V2.2.md`.
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||||
**Status:** **FINAL** (Inkl. RAG & LLM Ops)
|
||||
**Quellen:** `Handbuch.md`, `mindnet_developer_guide_v2.2.md`.
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||||
> Dieses Handbuch richtet sich an **Administratoren**. Es beschreibt Installation, Konfiguration, Backup-Strategien, Monitoring und den sicheren Betrieb der Mindnet-Instanz.
|
||||
> Dieses Handbuch richtet sich an **Administratoren**. Es beschreibt Installation, Konfiguration, Backup-Strategien, Monitoring und den sicheren Betrieb der Mindnet-Instanz (API + DB + LLM).
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||||
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||||
---
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@ -21,10 +21,10 @@ Wir unterscheiden strikt zwischen:
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### 2.1 Systemvoraussetzungen
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||||
* **OS:** Linux (Ubuntu 22.04+ empfohlen) oder macOS.
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||||
* **Runtime:** Python 3.10+, Docker (für Qdrant).
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||||
* **Runtime:** Python 3.10+, Docker (für Qdrant), Ollama (für LLM).
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||||
* **Hardware:**
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||||
* CPU: 2+ Cores.
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||||
* RAM: Min. 4GB (abhängig von der Vault-Größe und Qdrant-Index).
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||||
* CPU: 4+ Cores empfohlen (für Import & Inference).
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||||
* RAM: Min. 8GB empfohlen (4GB System + 4GB für Phi-3/Qdrant).
|
||||
* Disk: SSD empfohlen für Qdrant-Performance.
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||||
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||||
### 2.2 Installation (Code)
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@ -49,36 +49,40 @@ Wir nutzen Qdrant als Vektor-Datenbank. Persistenz ist wichtig.
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|||
-v $(pwd)/qdrant_storage:/qdrant/storage \
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||||
qdrant/qdrant
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### 2.4 Konfiguration (ENV)
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||||
Erstelle eine `.env` Datei im Root-Verzeichnis. Diese Variablen steuern das Verhalten der Skripte und der API.
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||||
### 2.4 Ollama Setup (LLM Service)
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||||
Mindnet benötigt einen lokalen LLM-Server für den Chat.
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||||
# 1. Installieren (Linux Script)
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||||
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
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||||
# 2. Modell laden (Phi-3 Mini für CPU-Performance)
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||||
ollama pull phi3:mini
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# 3. Testen
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||||
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{"model": "phi3:mini", "prompt":"Hi"}'
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||||
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||||
### 2.5 Konfiguration (ENV)
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||||
Erstelle eine `.env` Datei im Root-Verzeichnis.
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||||
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||||
# Qdrant Verbindung
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||||
QDRANT_URL="http://localhost:6333"
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||||
QDRANT_API_KEY="" # Leer lassen für lokale Instanzen ohne Auth
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||||
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||||
# Mindnet Core Settings
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||||
COLLECTION_PREFIX="mindnet" # "mindnet_dev" für Dev-Umgebung
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||||
COLLECTION_PREFIX="mindnet"
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||||
MINDNET_TYPES_FILE="./config/types.yaml"
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||||
MINDNET_RETRIEVER_CONFIG="./config/retriever.yaml"
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||||
MINDNET_PROMPTS_PATH="./config/prompts.yaml"
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||||
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||||
# Embedding Settings (Default: all-MiniLM-L6-v2)
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||||
VECTOR_DIM=384
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||||
# LLM Settings
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||||
MINDNET_LLM_MODEL="phi3:mini"
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||||
MINDNET_OLLAMA_URL="http://127.0.0.1:11434"
|
||||
|
||||
# Import-Strategie
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||||
MINDNET_HASH_COMPARE="Body"
|
||||
MINDNET_HASH_SOURCE="parsed"
|
||||
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||||
### 2.5 Deployment via Systemd (Standard ab v2.2.1)
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||||
Mindnet wird nicht mehr manuell gestartet, sondern als Systemdienst.
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||||
### 2.6 Deployment via Systemd
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||||
Mindnet wird als Systemdienst gestartet. Ollama läuft meist als eigener Dienst (`ollama.service`).
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||||
|
||||
**Production Service (`/etc/systemd/system/mindnet-prod.service`):**
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||||
* Läuft auf Port 8001.
|
||||
* Autostart (`enabled`).
|
||||
* Restart Policy: `always` (heilt Abstürze automatisch).
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||||
|
||||
**Development Service (`/etc/systemd/system/mindnet-dev.service`):**
|
||||
* Läuft auf Port 8002.
|
||||
* Getrennter Ordner (`~/mindnet_dev`).
|
||||
* Restart Policy: `always`.
|
||||
* Abhängigkeit: Sollte nach `docker` und `ollama` starten.
|
||||
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||||
---
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||||
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||||
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@ -90,28 +94,24 @@ Der Vault-Zustand sollte regelmäßig (z.B. stündlich per Cronjob) nach Qdrant
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|||
**Cronjob-Beispiel (stündlich):**
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||||
0 * * * * cd /home/llmadmin/mindnet && .venv/bin/python3 -m scripts.import_markdown --vault /path/to/vault --prefix "mindnet" --apply --purge-before-upsert --sync-deletes >> ./logs/import.log 2>&1
|
||||
|
||||
* `--purge-before-upsert`: Entfernt Fragmente gelöschter Textstellen.
|
||||
* `--sync-deletes`: Entfernt Notizen aus dem Index, die im Vault gelöscht wurden.
|
||||
|
||||
### 3.2 Health-Checks
|
||||
Prüfe regelmäßig, ob die API und der Retriever korrekt arbeiten.
|
||||
Prüfe regelmäßig, ob alle drei Komponenten (API, DB, LLM) laufen.
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||||
|
||||
**System Status:**
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||||
**Status prüfen:**
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||||
sudo systemctl status mindnet-prod
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||||
sudo systemctl status ollama
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||||
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||||
**Logischer Smoke-Test:**
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||||
python3 scripts/test_retriever_smoke.py --mode hybrid --url http://localhost:8001/query
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||||
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||||
### 3.3 Logs & Monitoring
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||||
Seit v2.2.1 werden technische Logs im Systemd Journal und fachliche Logs in JSONL-Dateien gespeichert.
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||||
* **Technische Fehler (API):** `journalctl -u mindnet-prod -f`
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||||
* **LLM Fehler (Ollama):** `journalctl -u ollama -f`
|
||||
* **Fachliche Logs:** `data/logs/search_history.jsonl`
|
||||
|
||||
* **Technische Fehler (Live):**
|
||||
`journalctl -u mindnet-prod -f`
|
||||
* **Fachliche Logs (Data Flywheel):**
|
||||
`/home/llmadmin/mindnet/data/logs/search_history.jsonl`
|
||||
`/home/llmadmin/mindnet/data/logs/feedback.jsonl`
|
||||
|
||||
> **Hinweis:** Die JSONL-Logs wachsen endlos ("Append Only"). Richte bei Bedarf `logrotate` ein oder archiviere alte Logs. Lösche sie nicht, da sie die Basis für WP08 (Self-Tuning) sind.
|
||||
**Troubleshooting Chat:**
|
||||
* Wenn `/chat` in den Timeout läuft (>300s): Prüfe, ob `phi3:mini` geladen ist und ob der Server überlastet ist.
|
||||
* Wenn `/chat` halluziniert: Prüfe `config/prompts.yaml` und ob der Import aktuell ist.
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||||
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||||
---
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||||
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||||
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@ -128,7 +128,6 @@ Wenn neue Versionen ausgerollt werden (Deployment):
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|||
3. **Dienst neustarten (Zwingend!):**
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||||
sudo systemctl restart mindnet-prod
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||||
4. **Schema-Migration (falls nötig):**
|
||||
Bei Änderungen an `types.yaml` oder Index-Strukturen:
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||||
python3 -m scripts.import_markdown ... --apply
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||||
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||||
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||||
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@ -162,8 +161,9 @@ Wenn die Datenbank korrupt ist:
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|||
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||||
### 6.1 Zugriffsschutz
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||||
Mindnet hat aktuell **keine integrierte Authentifizierung**.
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||||
* **API:** Muss hinter einem Reverse Proxy (Nginx, Traefik) mit Basic Auth laufen, wenn sie im Netzwerk freigegeben wird.
|
||||
* **API:** Muss hinter einem Reverse Proxy (Nginx) mit Basic Auth laufen.
|
||||
* **Qdrant:** Sollte via Firewall (ufw) auf `127.0.0.1` beschränkt sein.
|
||||
* **Ollama:** Standardmäßig hört Ollama nur auf `localhost`. Das ist sicher.
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||||
|
||||
### 6.2 Typen-Governance
|
||||
Änderungen an der `types.yaml` (z.B. neue Gewichte) wirken global.
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||||
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|||
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@ -1,7 +1,7 @@
|
|||
# Mindnet v2.2 – Appendices & Referenzen
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||||
**Datei:** `docs/mindnet_appendices_v2.2.md`
|
||||
**Stand:** 2025-12-08
|
||||
**Status:** **FINAL**
|
||||
**Status:** **FINAL** (Integrierter Stand WP01–WP05)
|
||||
**Quellen:** `TYPE_REGISTRY_MANUAL.md`, `chunking_strategy.md`, `mindnet_technical_architecture.md`, `Handbuch.md`.
|
||||
|
||||
> Dieses Dokument bündelt Tabellen, Schemata und technische Referenzen, die in den Prozess-Dokumenten (Playbook, Guides) den Lesefluss stören würden.
|
||||
|
|
@ -22,6 +22,7 @@ Diese Tabelle zeigt die Standard-Konfiguration der `types.yaml` (Stand v2.2).
|
|||
| **person** | `short` | 0.50 | `related_to` | Personen-Profile. |
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||||
| **source** | `long` | 0.50 | *(keine)* | Externe Quellen (Bücher, PDFs). |
|
||||
| **event** | `short` | 0.60 | `related_to` | Meetings, Konferenzen. |
|
||||
| **value** | `medium` | 1.00 | `related_to` | Persönliche Werte/Prinzipien. |
|
||||
| **default** | `medium` | 1.00 | `references` | Fallback, wenn Typ unbekannt. |
|
||||
|
||||
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|
||||
|
|
@ -99,6 +100,9 @@ Diese Variablen steuern das Verhalten der Skripte und Container.
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|||
| `COLLECTION_PREFIX` | `mindnet` | Namensraum für Collections (`{prefix}_notes` etc). |
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||||
| `MINDNET_TYPES_FILE` | `config/types.yaml` | Pfad zur Typ-Registry. |
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||||
| `MINDNET_RETRIEVER_CONFIG`| `config/retriever.yaml`| Pfad zur Scoring-Konfiguration. |
|
||||
| `MINDNET_PROMPTS_PATH` | `config/prompts.yaml` | Pfad zu LLM-Prompts (Neu in v2.2). |
|
||||
| `MINDNET_LLM_MODEL` | `phi3:mini` | Name des Ollama-Modells (Neu in v2.2). |
|
||||
| `MINDNET_OLLAMA_URL` | `http://127.0.0.1:11434`| URL zum LLM-Server (Neu in v2.2). |
|
||||
| `MINDNET_HASH_COMPARE` | `Body` | Vergleichsmodus für Import (`Body`, `Frontmatter`, `Full`). |
|
||||
| `MINDNET_HASH_SOURCE` | `parsed` | Quelle für Hash (`parsed`, `raw`, `file`). |
|
||||
| `VECTOR_DIM` | `384` | Dimension der Embeddings (Modellabhängig). |
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||||
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@ -114,12 +118,13 @@ Diese Variablen steuern das Verhalten der Skripte und Container.
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|||
* **Feedback Loop:** Prozess des Loggens und Auswertens von User-Reaktionen.
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||||
* **Idempotenz:** Mehrfache Ausführung liefert gleiches Ergebnis.
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||||
* **Inline-Edge:** Kante via `[[rel:type Ziel]]`.
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||||
* **RAG (Retrieval Augmented Generation):** Kombination aus Suche und Text-Generierung.
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||||
* **Retriever:** Suchmaschine (FastAPI).
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||||
* **Vault:** Ordner mit Markdown-Dateien.
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---
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||||
## Anhang F: Workpackage Status (v2.2.1)
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||||
## Anhang F: Workpackage Status (v2.3.0)
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||||
Aktueller Implementierungsstand der Module.
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@ -131,6 +136,7 @@ Aktueller Implementierungsstand der Module.
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| **WP04a**| Retriever Scoring | 🟢 Live | Hybrider Score (Semantik + Graph). |
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||||
| **WP04b**| Explanation Layer | 🟢 Live | API liefert Reasons & Breakdown. |
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| **WP04c**| Feedback Loop | 🟢 Live | Logging (JSONL) & Traceability aktiv. |
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||||
| **WP05** | Persönlichkeit / Chat | 🟡 Geplant | Nächster Schritt (RAG). |
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||||
| **WP06** | Self-Healing | 🔴 Geplant | Auto-Fixing von Broken Links. |
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||||
| **WP05** | Persönlichkeit / Chat | 🟢 Live | RAG-Chat mit Context Enrichment. |
|
||||
| **WP06** | Decision Engine | 🟡 Geplant | Nächster Schritt (Logik). |
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||||
| **WP08** | Self-Tuning | 🔴 Geplant | Auto-Adjustment der Gewichte. |
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||||
| **WP10** | Chat Interface | 🟡 Geplant | Nächster Schritt (Frontend). |
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||||
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|
@ -1,15 +1,15 @@
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|||
# Mindnet v2.2 – Developer Guide
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||||
**Datei:** `docs/mindnet_developer_guide_v2.2.md`
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||||
**Stand:** 2025-12-07
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||||
**Status:** **FINAL** (Konsolidiert WP02–WP04a)
|
||||
**Quellen:** `mindnet_technical_architecture.md`, `Handbuch.md`, `docs_mindnet_retriever.md`, `mindnet_v2_implementation_playbook.md`.
|
||||
**Stand:** 2025-12-08
|
||||
**Status:** **FINAL** (Inkl. RAG & LLM Setup)
|
||||
**Quellen:** `mindnet_technical_architecture.md`, `Handbuch.md`, `DEV_WORKFLOW.md`.
|
||||
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||||
> **Zielgruppe:** Entwickler:innen.
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||||
> **Zweck:** Anleitung zum Aufsetzen der Entwicklungsumgebung, Verständnis der Modulstruktur und Durchführung von Tests.
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||||
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||||
## 1. Projektstruktur
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||||
## 1. Projektstruktur (Aktualisiert)
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||||
Der Code ist modular in `app` (Logik), `scripts` (CLI) und `config` (Steuerung) getrennt.
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||||
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||||
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@ -18,18 +18,29 @@ Der Code ist modular in `app` (Logik), `scripts` (CLI) und `config` (Steuerung)
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|||
│ ├── core/ # Kernlogik
|
||||
│ │ ├── chunker.py # Text-Zerlegung
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||||
│ │ ├── derive_edges.py # Edge-Erzeugung (WP03 Logik)
|
||||
│ │ ├── retriever.py # Scoring & Graph-Expansion (WP04 Logik)
|
||||
│ │ ├── retriever.py # Scoring & Hybrid Search
|
||||
│ │ ├── qdrant.py # DB-Verbindung
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||||
│ │ └── ...
|
||||
│ ├── models/ # Pydantic DTOs (Request/Response)
|
||||
│ ├── models/ # Pydantic DTOs
|
||||
│ │ └── dto.py # Zentrale DTO-Definition
|
||||
│ ├── routers/ # FastAPI Endpoints
|
||||
│ ├── services/ # Externe Dienste (LLM, Embeddings)
|
||||
│ │ ├── query.py # Suche
|
||||
│ │ ├── chat.py # RAG-Chat (WP05)
|
||||
│ │ ├── feedback.py # Feedback (WP04c)
|
||||
│ │ └── ...
|
||||
│ ├── services/ # Interne & Externe Dienste
|
||||
│ │ ├── llm_service.py # Ollama Client (WP05)
|
||||
│ │ ├── feedback_service.py # Logging (JSONL Writer)
|
||||
│ │ └── embeddings_client.py
|
||||
│ └── main.py # Entrypoint der API
|
||||
├── config/ # YAML-Konfigurationen (Single Source of Truth)
|
||||
│ ├── types.yaml # Import-Regeln
|
||||
│ ├── prompts.yaml # LLM Prompts & RAG Templates (WP05)
|
||||
│ └── retriever.yaml # Scoring-Regeln
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||||
├── data/
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||||
│ └── logs/ # Lokale Logs (search_history.jsonl, feedback.jsonl)
|
||||
├── scripts/ # CLI-Tools (Import, Diagnose, Reset)
|
||||
├── tests/ # Pytest Suite
|
||||
├── tests/ # Pytest Suite & Smoke Scripts
|
||||
└── vault/ # Dein lokaler Markdown-Content (Git-ignored)
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
|
@ -39,6 +50,7 @@ Der Code ist modular in `app` (Logik), `scripts` (CLI) und `config` (Steuerung)
|
|||
### 2.1 Voraussetzungen
|
||||
* **Python:** 3.10 oder höher.
|
||||
* **Docker:** Für Qdrant.
|
||||
* **Ollama:** Für lokale LLM-Inference (erforderlich für `/chat`).
|
||||
* **Vault:** Ein Ordner mit Markdown-Dateien (z.B. `./mindnet_v2_test_vault` für Tests).
|
||||
|
||||
### 2.2 Installation
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||||
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|
@ -53,25 +65,47 @@ Der Code ist modular in `app` (Logik), `scripts` (CLI) und `config` (Steuerung)
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|||
# 3. Abhängigkeiten installieren
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||||
pip install -r requirements.txt
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||||
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||||
# 4. Ollama Setup (Modell laden)
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||||
# Wir nutzen Phi-3 Mini für schnelle CPU-Inference
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||||
ollama pull phi3:mini
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||||
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||||
### 2.3 Konfiguration (Environment)
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||||
Erstelle eine `.env` Datei im Root-Verzeichnis oder exportiere die Variablen.
|
||||
Erstelle eine `.env` Datei im Root-Verzeichnis.
|
||||
|
||||
# Qdrant Verbindung
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||||
QDRANT_URL="http://localhost:6333"
|
||||
QDRANT_API_KEY="" # Leer lassen für lokal
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||||
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||||
# Mindnet Settings
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||||
# Mindnet Core Settings
|
||||
COLLECTION_PREFIX="mindnet_dev"
|
||||
MINDNET_TYPES_FILE="./config/types.yaml"
|
||||
MINDNET_RETRIEVER_CONFIG="./config/retriever.yaml"
|
||||
|
||||
# Hash-Strategie (für Importer-Debugging)
|
||||
# LLM / RAG Settings (WP05)
|
||||
MINDNET_LLM_MODEL="phi3:mini"
|
||||
MINDNET_OLLAMA_URL="http://127.0.0.1:11434"
|
||||
MINDNET_PROMPTS_PATH="./config/prompts.yaml"
|
||||
|
||||
# Import-Strategie
|
||||
MINDNET_HASH_COMPARE="Body"
|
||||
MINDNET_HASH_SOURCE="parsed"
|
||||
|
||||
### 2.4 Dienste starten
|
||||
Starten von Qdrant via Docker:
|
||||
docker run -d --name mindnet_qdrant_dev -p 6333:6333 -p 6334:6334 qdrant/qdrant
|
||||
### 2.4 Dienste starten (Systemd bevorzugt)
|
||||
Auf dem Entwicklungsserver (Beelink) nutzen wir Systemd.
|
||||
|
||||
# Starten / Neustarten
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||||
sudo systemctl restart mindnet-dev
|
||||
|
||||
# Logs prüfen
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||||
journalctl -u mindnet-dev -f
|
||||
|
||||
Falls du lokal auf Windows entwickelst:
|
||||
# 1. Qdrant starten
|
||||
docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant
|
||||
# 2. Ollama starten
|
||||
ollama serve
|
||||
# 3. API starten
|
||||
uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8002 --env-file .env --reload
|
||||
|
||||
---
|
||||
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||||
|
|
@ -80,18 +114,17 @@ Starten von Qdrant via Docker:
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|||
### 3.1 Der Importer (`scripts.import_markdown`)
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||||
Dies ist das komplexeste Modul.
|
||||
* **Einstieg:** `scripts/import_markdown.py` -> `main()`.
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||||
* **Idempotenz:** Der Importer muss mehrfach laufen können, ohne Duplikate zu erzeugen. Wir nutzen deterministische IDs (UUIDv5) basierend auf Dateipfaden/Titeln.
|
||||
* **Debugging:** Wenn du am Importer arbeitest, nutze `--dry-run` oder `scripts/payload_dryrun.py`, um DB-Schreibvorgänge zu vermeiden.
|
||||
* **Idempotenz:** Der Importer muss mehrfach laufen können, ohne Duplikate zu erzeugen. Wir nutzen deterministische IDs (UUIDv5).
|
||||
* **Debugging:** Nutze `--dry-run` oder `scripts/payload_dryrun.py`.
|
||||
|
||||
### 3.2 Edge-Logik (`app.core.derive_edges`)
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||||
Hier wird entschieden, welche Kanten entstehen.
|
||||
* **Erweiterung:** Wenn du neue Edge-Regeln (z.B. Regex-Parser) hinzufügst, tue dies hier.
|
||||
* **Rule-ID:** Vergib zwingend eine eindeutige `rule_id` (z.B. `custom:my_rule`), damit die Herkunft nachvollziehbar bleibt.
|
||||
* **Rule-ID:** Vergib zwingend eine eindeutige `rule_id` (z.B. `custom:my_rule`), damit die Herkunft für die Explanation nachvollziehbar bleibt.
|
||||
|
||||
### 3.3 Der Retriever (`app.core.retriever`)
|
||||
Hier passiert das Scoring und die Graph-Expansion.
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||||
* **Gewichtung:** Hardcodiere niemals Gewichte (`0.5` etc.) im Code. Nutze `app.core.config.get_retriever_config()`, um `retriever.yaml` zu lesen.
|
||||
* **Graph-Adapter:** Nutze `graph_adapter.expand()`, um Nachbarn zu laden. Vermeide direkte Qdrant-Point-Queries im Retriever-Code, um die Abstraktion zu wahren.
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||||
### 3.3 Der Retriever & Chat (`app.core.retriever` / `app.routers.chat`)
|
||||
Hier passiert das Scoring und die Generation.
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||||
* **Hybrid Search:** Der Chat-Endpoint erzwingt `mode="hybrid"`.
|
||||
* **Context Enrichment:** In `_build_enriched_context` (chat.py) werden Metadaten (Typ, Score) in den Prompt injiziert. Achte darauf, dass neue Typen hier ggf. berücksichtigt werden, falls sie spezielle Behandlung brauchen (aktuell generisch gelöst).
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
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|
@ -107,39 +140,43 @@ Für isolierte Logik (Parsing, Scoring).
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|||
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||||
### 4.2 Integration / Pipeline Tests
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||||
Prüfen den Datenfluss von Markdown bis Qdrant-JSON.
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||||
* **Payload Dryrun:** Prüft, ob `import_markdown` valide JSON-Objekte erzeugt, ohne in die DB zu schreiben. Essentiell bei Schema-Änderungen.
|
||||
* **Payload Dryrun:** Prüft JSON-Schema Konformität.
|
||||
python3 -m scripts.payload_dryrun --vault ./mindnet_v2_test_vault
|
||||
|
||||
* **Edge Checks:** Prüft Graph-Invarianten (z.B. `next` muss reziprok zu `prev` sein).
|
||||
* **Edge Checks:** Prüft Graph-Invarianten.
|
||||
python3 -m scripts.edges_full_check
|
||||
|
||||
### 4.3 Smoke Tests (E2E)
|
||||
Prüfen das laufende System (API) gegen eine echte (lokale) Qdrant-Instanz.
|
||||
# 1. API im Hintergrund starten
|
||||
uvicorn app.main:app --port 8000 &
|
||||
Prüfen das laufende System (API) gegen eine echte Qdrant-Instanz und Ollama.
|
||||
|
||||
# 2. Smoke Test feuern
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||||
python scripts/test_retriever_smoke.py --query "Test" --mode hybrid --top-k 5
|
||||
# 1. Retriever Test (Hybrid + Explanation)
|
||||
python scripts/test_retriever_smoke.py --query "Test" --mode hybrid --top-k 5 --explain
|
||||
|
||||
# 2. Chat / RAG Test (WP05)
|
||||
# Prüft die gesamte Kette: Suche -> Kontext -> LLM -> Antwort
|
||||
python tests/test_chat_wp05.py
|
||||
|
||||
# 3. Feedback Test (WP04c)
|
||||
python tests/test_feedback_smoke.py --url http://localhost:8002/query
|
||||
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||||
---
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||||
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||||
## 5. Guidelines für Erweiterungen
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||||
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||||
### 5.1 Neuen Note-Typ hinzufügen
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||||
* **Nicht im Code!** Bearbeite `config/types.yaml`.
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||||
* Definiere `chunk_profile` und `retriever_weight`.
|
||||
* Führe einen **Re-Import** durch, damit die Änderungen wirksam werden.
|
||||
* Bearbeite `config/types.yaml`.
|
||||
* Definiere `chunk_profile`, `retriever_weight` und `edge_defaults`.
|
||||
* Führe einen **Re-Import** durch.
|
||||
|
||||
### 5.2 Schema-Änderungen
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||||
Wenn du Felder in `mindnet_notes` oder `mindnet_chunks` hinzufügst:
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||||
1. Passe `app/core/note_payload.py` bzw. `chunk_payload.py` an.
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||||
2. Aktualisiere `tests/assert_payload_schema.py`.
|
||||
3. Führe `scripts/reset_qdrant.py` (Wipe) aus, um die Indizes neu anzulegen.
|
||||
### 5.2 Persönlichkeit anpassen (Prompt Engineering)
|
||||
* Bearbeite `config/prompts.yaml`.
|
||||
* Änderungen sind sofort aktiv (kein Neustart nötig, da pro Request geladen, sofern nicht gecached).
|
||||
* **Prompt-Regel:** Kleine Modelle (Phi-3) brauchen strikte Anweisungen (z.B. "Achte auf [DECISION]").
|
||||
|
||||
### 5.3 Neue API-Endpunkte
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||||
* Erstelle einen neuen Router in `app/routers/`.
|
||||
* Nutze Pydantic Models aus `app/models/dto.py` für Request/Response.
|
||||
* Registriere den Router in `app/main.py`.
|
||||
* Denke an **Traceability**: Generiere oder durchschleife `query_id`.
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||||
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||||
---
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||||
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||||
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@ -151,5 +188,5 @@ Wenn du Felder in `mindnet_notes` oder `mindnet_chunks` hinzufügst:
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|||
**Einen einzelnen File inspizieren (Parser-Sicht):**
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||||
python3 tests/inspect_one_note.py --file ./vault/MeinFile.md
|
||||
|
||||
**Warum wird mein File nicht importiert?**
|
||||
python3 -m scripts.diagnose_changed --vault ./vault --all
|
||||
**Live-Logs sehen (Beelink):**
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||||
journalctl -u mindnet-dev -f
|
||||
|
|
@ -1,9 +1,9 @@
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|||
# Mindnet v2.2 – Fachliche Architektur
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||||
**Datei:** `docs/mindnet_functional_architecture_v2.2.md`
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||||
**Stand:** 2025-12-08
|
||||
**Status:** **FINAL** (Integrierter Stand WP01–WP04c)
|
||||
**Status:** **FINAL** (Integrierter Stand WP01–WP05)
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||||
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||||
> Dieses Dokument beschreibt **was** Mindnet fachlich tut und **warum** – mit Fokus auf die Erzeugung und Nutzung von **Edges** (Kanten) zwischen Notizen/Chunks sowie die Logik des Retrievers und der Feedback-Mechanismen. Die technische Umsetzung wird im technischen Dokument detailliert.
|
||||
> Dieses Dokument beschreibt **was** Mindnet fachlich tut und **warum** – mit Fokus auf die Erzeugung und Nutzung von **Edges** (Kanten), die Logik des Retrievers und den neuen **RAG-Chat** (Persönlichkeit). Die technische Umsetzung wird im technischen Dokument detailliert.
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||||
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---
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@ -164,11 +164,31 @@ Die API gibt diese Analysen als menschenlesbare Sätze (`reasons`) und als Daten
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## 6) Feedback & Lernen – WP04c
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||||
## 6) Der RAG-Chat & Persönlichkeit (WP05)
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||||
Seit WP-05 kann Mindnet nicht nur suchen, sondern als **KI-Zwilling** antworten.
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||||
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||||
### 6.1 Context Intelligence (Der "Enriched Context")
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||||
Kleine Sprachmodelle (SLMs wie Phi-3) scheitern oft an komplexen Zusammenhängen. Mindnet löst dies durch **explizite Metadaten-Injection** in den Prompt.
|
||||
Dem LLM wird nicht nur der Text eines Chunks gezeigt, sondern auch sein Typ und Score:
|
||||
* *"Hier ist eine Notiz vom Typ `[DECISION]`. Sie erklärt, warum wir etwas tun."*
|
||||
* *"Hier ist eine Notiz vom Typ `[PROJECT]`. Sie erklärt, was wir tun."*
|
||||
|
||||
Dadurch kann das System Fragen wie *"Warum nutzen wir X?"* korrekt beantworten, indem es die Begründung aus der Decision-Notiz zieht, selbst wenn die Frage auf das Projekt abzielte.
|
||||
|
||||
### 6.2 Persönlichkeit (Late Binding)
|
||||
Die "Persönlichkeit" von Mindnet (Stil, Werte, Tonfall) ist **nicht** im Python-Code verankert, sondern in `config/prompts.yaml`.
|
||||
* **System Prompt:** Definiert die Rolle ("Ich bin dein digitales Gedächtnis...").
|
||||
* **Werte:** Pragmatismus, Transparenz (kein Halluzinieren), Vernetztes Denken.
|
||||
* **Flexibilität:** Die Persönlichkeit kann jederzeit angepasst werden (z.B. "Sei kritischer"), ohne das System neu zu starten.
|
||||
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||||
---
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||||
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||||
## 7) Feedback & Lernen – WP04c
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||||
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||||
Das System verfügt nun über ein **Kurzzeitgedächtnis für Interaktionen**, das die Basis für zukünftiges Lernen bildet.
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||||
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||||
### 6.1 Der Feedback-Loop
|
||||
### 7.1 Der Feedback-Loop
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||||
1. **Suche (Situation):**
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||||
Wenn ein Nutzer eine Anfrage stellt, loggt Mindnet die "Situation":
|
||||
* Den Query-Text.
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||||
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@ -185,7 +205,7 @@ Das System verfügt nun über ein **Kurzzeitgedächtnis für Interaktionen**, da
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|||
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||||
---
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||||
## 7) Confidence & Provenance – wozu?
|
||||
## 8) Confidence & Provenance – wozu?
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||||
Der Retriever kann Edges gewichten:
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||||
- **provenance**: *explicit* > *rule*
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||||
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@ -197,7 +217,7 @@ Eine typische Gewichtung (konfigurierbar in `retriever.yaml`) ist:
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|||
|
||||
---
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||||
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||||
## 8) Semantik ausgewählter `kind`-Werte
|
||||
## 9) Semantik ausgewählter `kind`-Werte
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||||
|
||||
- `references` – „Nutzt/erwähnt“; neutral, aber stützend für Kontext.
|
||||
- `related_to` – Ähnlichkeit/Verwandtschaft (symmetrisch interpretierbar).
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||||
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|
@ -209,7 +229,7 @@ Eine typische Gewichtung (konfigurierbar in `retriever.yaml`) ist:
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|||
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||||
---
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||||
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||||
## 9) Frontmatter-Eigenschaften – Rolle & Empfehlung
|
||||
## 10) Frontmatter-Eigenschaften – Rolle & Empfehlung
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||||
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||||
Frontmatter-Eigenschaften (Properties) bleiben **minimiert**:
|
||||
- **type** – steuert Typ-Defaults via Registry (Pflicht für differenziertes Verhalten).
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|
@ -219,7 +239,7 @@ Frontmatter-Eigenschaften (Properties) bleiben **minimiert**:
|
|||
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||||
---
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||||
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||||
## 10) Lösch-/Update-Garantien (Idempotenz)
|
||||
## 11) Lösch-/Update-Garantien (Idempotenz)
|
||||
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||||
- Jede Note hat einen stabilen **note_id** (Frontmatter/Hash).
|
||||
- Vor einem Upsert können *alte Chunks/Edges einer Note* gefiltert gelöscht werden (`note_id`-Filter) – das hält Collections sauber bei Re-Imports.
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||||
|
|
@ -227,7 +247,7 @@ Frontmatter-Eigenschaften (Properties) bleiben **minimiert**:
|
|||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 11) Beispiel – Von Markdown zu Kanten (v2.2)
|
||||
## 12) Beispiel – Von Markdown zu Kanten (v2.2)
|
||||
|
||||
**Markdown (Auszug)**
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||||
# Relations Showcase
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||||
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@ -246,19 +266,29 @@ Frontmatter-Eigenschaften (Properties) bleiben **minimiert**:
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||||
---
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||||
## 12) Qualitäts- und Testkriterien (fachlich)
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||||
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||||
- **Keine Duplikate** gleicher `(src, relation, dst)` in der Collectionsicht (Dedup).
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||||
- **Explizite Links** werden vollständig materialisiert (*explicit_total*).
|
||||
- **Typ-Defaults** ergänzen, aber überdecken nicht.
|
||||
- **Retriever Smoke-Test:** Ein Query muss plausible Scores liefern, die den Einfluss von `edge_bonus` zeigen.
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||||
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||||
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||||
## 13) Referenzen (Projektdateien & Leitlinien)
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||||
- Import-Pipeline & Registry-Auflösung: `scripts/import_markdown.py`.
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||||
- Kantenbildung (V2-Logic): `app/core/derive_edges.py`.
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||||
- Typ-Registry: `config/types.yaml` & `TYPE_REGISTRY_MANUAL.md`.
|
||||
- Retriever-Scoring & Explanation: `app/core/retriever.py`.
|
||||
- Persönlichkeit & Chat: `config/prompts.yaml` & `app/routers/chat.py`.
|
||||
- Logging Service: `app/services/feedback_service.py`.
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||||
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||||
## 14) Workpackage Status (v2.2.1)
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||||
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||||
Aktueller Implementierungsstand der Module.
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||||
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| WP | Titel | Status | Anmerkung |
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| :--- | :--- | :--- | :--- |
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| **WP01** | Knowledge Design | 🟢 Live | Typen, Frontmatter definiert. |
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| **WP02** | Chunking Strategy | 🟢 Live | Profilbasiertes Chunking aktiv. |
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| **WP03** | Edge Logic / Import | 🟢 Live | Neue Importer-Pipeline mit Provenance. |
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| **WP04a**| Retriever Scoring | 🟢 Live | Hybrider Score (Semantik + Graph). |
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| **WP04b**| Explanation Layer | 🟢 Live | API liefert Reasons & Breakdown. |
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| **WP04c**| Feedback Loop | 🟢 Live | Logging (JSONL) & Traceability aktiv. |
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| **WP05** | Persönlichkeit / Chat | 🟢 Live | RAG-Integration mit Context Enrichment. |
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| **WP06** | Decision Engine | 🟡 Geplant | Nächster Schritt. |
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| **WP08** | Self-Tuning | 🔴 Geplant | Auto-Adjustment der Gewichte. |
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@ -1,29 +1,29 @@
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# Mindnet v2.2 – Technische Architektur
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**Datei:** `docs/mindnet_technical_architecture_v2.2.md`
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**Stand:** 2025-12-08
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**Status:** **FINAL** (Integrierter Stand WP01–WP04c)
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||||
**Quellen:** `mindnet_technical_architecture.md`, `chunking_strategy.md`, `Handbuch.md`, `wp04_retriever_scoring.md`.
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||||
**Status:** **FINAL** (Integrierter Stand WP01–WP05)
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||||
**Quellen:** `Programmplan_V2.2.md`, `Handbuch.md`, `chunking_strategy.md`, `wp04_retriever_scoring.md`.
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> **Ziel dieses Dokuments:**
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||||
> Vollständige, konsolidierte Beschreibung der aktuellen technischen Architektur von **Mindnet v2.2**. Es definiert die Datenstrukturen in Qdrant, die Verarbeitungspipelines (Importer, Chunker, Edges) und die Retrieval-Logik. Es bildet den **aktuellen Implementierungsstand** ab.
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> Vollständige Beschreibung der technischen Architektur inkl. Graph-Datenbank, Retrieval-Logik und der **neuen RAG-Komponenten (LLM/Chat)**.
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## 1. Systemüberblick
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### 1.1 Architektur-Zielbild
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Mindnet ist ein **persönliches Wissensnetz**. Technisch bedeutet das:
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Mindnet ist ein **lokales RAG-System (Retrieval Augmented Generation)**.
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1. **Source:** Markdown-Notizen in einem Vault (Obsidian-kompatibel).
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2. **Pipeline:** Ein Python-Importer transformiert diese in **Notes**, **Chunks** und **Edges**.
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3. **Storage:**
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* **Qdrant:** Vektor-Datenbank für Graph und Semantik (Collections: notes, chunks, edges).
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* **Local Files (JSONL):** Append-Only Logs für Feedback und Search-History (Data Flywheel).
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4. **Service:** Eine FastAPI-Anwendung stellt Endpunkte für **Semantische** und **Hybride Suche** sowie **Feedback** bereit.
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5. **Inference:** Lokales LLM (Ollama: Phi-3 Mini) für RAG-Chat und Antwortgenerierung.
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||||
Das System arbeitet **deterministisch** (stabile IDs) und ist **konfigurationsgetrieben** (`types.yaml`, `retriever.yaml`).
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||||
Das System arbeitet **deterministisch** (stabile IDs) und ist **konfigurationsgetrieben** (`types.yaml`, `retriever.yaml`, `prompts.yaml`).
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### 1.2 Verzeichnisstruktur & Komponenten
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Die Codebasis ist modular aufgebaut.
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### 1.2 Verzeichnisstruktur & Komponenten (Post-WP05)
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/mindnet/
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├── app/
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@ -38,17 +38,20 @@ Die Codebasis ist modular aufgebaut.
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│ │ ├── derive_edges.py # Logik der Kantenableitung (WP03)
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||||
│ │ ├── graph_adapter.py # Subgraph & Reverse-Lookup (WP04b)
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||||
│ │ └── retriever.py # Scoring, Expansion & Explanation (WP04a/b)
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||||
│ ├── models/ # Pydantic DTOs (QueryHit, Explanation, FeedbackRequest)
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||||
│ ├── models/ # Pydantic DTOs (QueryHit, Explanation, FeedbackRequest, ChatRequest)
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||||
│ ├── routers/
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||||
│ │ ├── query.py # Such-Endpunkt
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||||
│ │ ├── chat.py # RAG-Chat Endpunkt (WP05)
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||||
│ │ ├── feedback.py # Feedback-Endpunkt (WP04c)
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||||
│ │ └── ...
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||||
│ ├── services/
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||||
│ │ ├── feedback_service.py # Logging-Logik (WP04c)
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||||
│ │ ├── llm_service.py # Ollama Client (WP05)
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||||
│ │ ├── feedback_service.py # JSONL Logging (WP04c)
|
||||
│ │ └── embeddings_client.py
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||||
├── config/
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||||
│ ├── types.yaml # Typ-Definitionen (Import-Zeit)
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||||
│ └── retriever.yaml # Scoring-Gewichte (Laufzeit)
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||||
│ ├── retriever.yaml # Scoring-Gewichte (Laufzeit)
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||||
│ └── prompts.yaml # LLM System-Prompts & Templates (WP05)
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||||
├── data/
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||||
│ └── logs/ # Lokale JSONL-Logs (WP04c)
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||||
├── scripts/
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||||
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@ -122,24 +125,37 @@ Die Logik ist ausgelagert in YAML-Dateien.
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|||
### 3.1 Typ-Registry (`config/types.yaml`)
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||||
Steuert den Import-Prozess.
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* **Priorität:** Frontmatter > Pfad > Default.
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||||
* **Inhalt:**
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```yaml
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* **Inhalt (Beispiel):**
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||||
types:
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||||
concept:
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||||
chunk_profile: medium
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||||
edge_defaults: ["references", "related_to"]
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||||
retriever_weight: 0.60
|
||||
```
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||||
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||||
### 3.2 Retriever-Config (`config/retriever.yaml`)
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||||
Steuert das Scoring zur Laufzeit (WP04a).
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||||
* **Inhalt:**
|
||||
```yaml
|
||||
* **Inhalt (Beispiel):**
|
||||
|
||||
scoring:
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||||
semantic_weight: 1.0
|
||||
edge_weight: 0.7
|
||||
centrality_weight: 0.5
|
||||
```
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||||
|
||||
### 3.3 Prompts (`config/prompts.yaml`)
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||||
Steuert die LLM-Persönlichkeit (WP05).
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||||
* **Inhalt (Beispiel):**
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||||
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||||
system_prompt: |
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||||
Du bist 'mindnet', das KI-Gedächtnis.
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||||
rag_template: |
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||||
QUELLEN (WISSEN): {context_str}
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||||
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||||
### 3.4 Environment (`.env`)
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||||
Erweiterung für LLM-Steuerung:
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||||
MINDNET_LLM_MODEL=phi3:mini
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||||
MINDNET_OLLAMA_URL=http://127.0.0.1:11434
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@ -170,7 +186,7 @@ Das Skript `scripts/import_markdown.py` orchestriert den Prozess.
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## 5. Retriever-Architektur & Scoring
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Der Retriever (`app/core/retriever.py`) realisiert die Logik hinter `/query`.
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Der Retriever (`app/core/retriever.py`) unterstützt zwei Modi. Für den Chat wird **zwingend** der Hybrid-Modus genutzt.
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||||
### 5.1 Betriebsmodi
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* **Semantic:** Reine Vektorsuche. Schnell.
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@ -204,17 +220,44 @@ Der Hybrid-Modus lädt dynamisch die Nachbarschaft der Top-K Vektor-Treffer ("Se
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## 6. Feedback & Logging Architektur (WP04c)
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## 6. RAG & Chat Architektur (WP05)
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Der Flow für eine Chat-Anfrage (`/chat`) ist eine Pipeline aus vier Schritten.
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### 6.1 Schritt 1: Intent & Retrieval
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||||
* Der `ChatRouter` ruft den `Retriever` im **Hybrid-Modus** auf.
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||||
* Dies stellt sicher, dass logisch verknüpfte Notizen (z.B. Entscheidungen zu einem Projekt) gefunden werden.
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||||
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||||
### 6.2 Schritt 2: Context Enrichment (Das "Context Intelligence" Pattern)
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||||
* Der Router (`_build_enriched_context`) reichert die Chunks mit Metadaten an:
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||||
* **Typ-Injection:** `[DECISION]`, `[PROJECT]`, `[CONCEPT]`.
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||||
* **Score-Transparenz:** `(Score: 0.75)`.
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||||
* **Formatierung:** Markdown-Header pro Quelle.
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||||
* *Ziel:* Kleine Modelle (SLMs wie Phi-3) benötigen diese expliziten Signale, um komplexe Zusammenhänge ("Warum nutzen wir X?") aus den Texten abzuleiten.
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### 6.3 Schritt 3: Generation (LLM Service)
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||||
* **Service:** `app/services/llm_service.py` nutzt `httpx` (async).
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||||
* **Backend:** Ollama (lokal).
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||||
* **Modell:** `phi3:mini` (3.8B Parameter).
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||||
* **Timeout:** Erhöht auf 300s für CPU-Inference Sicherheit.
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||||
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### 6.4 Schritt 4: Response & Traceability
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||||
* Die Antwort enthält die generierte Nachricht **und** die verwendeten Quellen (`sources`).
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||||
* Eine `query_id` wird generiert und durchgereicht, um späteres Feedback (WP04c) zu ermöglichen.
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## 7. Feedback & Logging Architektur (WP04c)
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||||
Mindnet implementiert ein "Data Flywheel" zur späteren Optimierung (Self-Tuning).
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### 6.1 Komponenten
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||||
### 7.1 Komponenten
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||||
* **Feedback Service (`app/services/feedback_service.py`):** Kapselt die Schreibzugriffe.
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* **Storage:** Lokales Dateisystem (`data/logs/`), Format JSONL (Line-delimited JSON).
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### 6.2 Log-Dateien
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||||
### 7.2 Log-Dateien
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1. **`search_history.jsonl`**:
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||||
* Speichert jede Anfrage an `/query`.
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||||
* Speichert jede Anfrage an `/query` und `/chat`.
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* Enthält: `query_id`, `query_text`, `timestamp`, `hits` (inkl. `score_breakdown` Snapshots).
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||||
* Zweck: Trainingsdaten ("Was hat das System gesehen?").
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||||
2. **`feedback.jsonl`**:
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@ -222,12 +265,12 @@ Mindnet implementiert ein "Data Flywheel" zur späteren Optimierung (Self-Tuning
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|||
* Enthält: `query_id`, `node_id`, `score` (1-5), `comment`.
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||||
* Zweck: Labels ("War es gut?").
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### 6.3 Traceability
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||||
### 7.3 Traceability
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Die `query_id` (UUIDv4) wird im `/query` Response generiert und muss vom Client beim `/feedback` Aufruf mitgesendet werden. Dies ermöglicht den Join zwischen Snapshot und Bewertung.
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## 7. Indizes & Performance
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## 8. Indizes & Performance
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Damit Qdrant performant bleibt, sind Payload-Indizes essenziell.
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@ -240,7 +283,7 @@ Validierung erfolgt über `tests/ensure_indexes_and_show.py`.
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## 8. Offene Punkte / Known Limitations
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||||
## 9. Offene Punkte / Known Limitations
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1. **Multi-Target Inline-Relations:**
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||||
* `rel: similar_to [[A]] [[B]]` wird aktuell parser-seitig nicht unterstützt.
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@ -1,25 +1,25 @@
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# mindnet v2.2 – Pipeline Playbook
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**Datei:** `docs/mindnet_pipeline_playbook_v2.2.md`
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**Stand:** 2025-12-07
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||||
**Status:** **FINAL** (Konsolidiert aus WP02, WP03, WP04a)
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**Quellen:** `mindnet_v2_implementation_playbook.md`, `Handbuch.md`, `chunking_strategy.md`, `docs_mindnet_retriever.md`, `wp04_retriever_scoring.md`.
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||||
**Stand:** 2025-12-08
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||||
**Status:** **FINAL** (Inkl. WP05 RAG Pipeline)
|
||||
**Quellen:** `mindnet_v2_implementation_playbook.md`, `Handbuch.md`, `chunking_strategy.md`, `docs_mindnet_retriever.md`, `mindnet_admin_guide_v2.2.md`.
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## 1. Zweck & Einordnung
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||||
Dieses Playbook ist das zentrale operative Handbuch für die **mindnet-Pipeline**. Es beschreibt, wie Daten vom Markdown-Vault in den Wissensgraphen (Qdrant) gelangen und wie der Retriever konfiguriert und betrieben wird.
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||||
Dieses Playbook ist das zentrale operative Handbuch für die **mindnet-Pipeline**. Es beschreibt, wie Daten vom Markdown-Vault in den Wissensgraphen (Qdrant) gelangen, wie der Retriever betrieben wird und wie die **RAG-Generierung** funktioniert.
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||||
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||||
**Zielgruppe:** Dev/Ops, Tech-Leads.
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||||
**Scope:**
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||||
* **Ist-Stand (WP01–WP04a):** Markdown-Import, Chunking, Edge-Erzeugung, Hybrider Retriever.
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||||
* **Roadmap (Ausblick):** Self-Healing (WP06), Feedback-Loops (WP08).
|
||||
* **Ist-Stand (WP01–WP05):** Import, Chunking, Edge-Erzeugung, Hybrider Retriever, RAG-Chat, Feedback Loop.
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||||
* **Roadmap (Ausblick):** Technische Skizzen für Self-Healing (WP06) und Self-Tuning (WP08).
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## 2. Die Import-Pipeline (Runbook)
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Der Import ist der kritischste Prozess. Er muss **deterministisch** und **idempotent** sein. Wir nutzen `scripts/import_markdown.py` als zentralen Entrypoint.
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||||
Der Import ist der kritischste Prozess ("Data Ingestion"). Er muss **deterministisch** und **idempotent** sein. Wir nutzen `scripts/import_markdown.py` als zentralen Entrypoint.
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||||
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||||
### 2.1 Der 12-Schritte-Prozess
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||||
Gemäß WP03-Spezifikation läuft der Import intern wie folgt ab:
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@ -44,7 +44,8 @@ Für regelmäßige Updates (z.B. Cronjob). Erkennt Änderungen via Hash.
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export COLLECTION_PREFIX="mindnet"
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||||
# Import starten (Apply = Schreiben, Purge = Sauberer Upsert)
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||||
python3 -m scripts.import_markdown \
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||||
# Nutzt das Venv der Produktionsumgebung
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||||
/home/llmadmin/mindnet/.venv/bin/python3 -m scripts.import_markdown \
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||||
--vault ./vault \
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||||
--prefix "$COLLECTION_PREFIX" \
|
||||
--apply \
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||||
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@ -55,24 +56,23 @@ Für regelmäßige Updates (z.B. Cronjob). Erkennt Änderungen via Hash.
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|||
* `--purge-before-upsert`: Löscht vor dem Schreiben einer Note ihre alten Chunks/Edges. Essentiell, um "Geister-Chunks" zu vermeiden, wenn Text gekürzt wurde.
|
||||
* `--sync-deletes`: Entfernt Notizen aus Qdrant, die im Vault gelöscht wurden.
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||||
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||||
### 2.3 Full Rebuild (Clean Slate)
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||||
### 2.3 Deployment & Restart (Systemd)
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||||
Nach einem Import oder Code-Update muss der API-Prozess neu gestartet werden.
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# Neustart des Produktions-Services
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||||
sudo systemctl restart mindnet-prod
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||||
# Prüfung
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sudo systemctl status mindnet-prod
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||||
### 2.4 Full Rebuild (Clean Slate)
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||||
Notwendig bei Änderungen an `types.yaml` (z.B. neue Chunk-Größen) oder Embedding-Modellen.
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||||
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||||
# 1. Qdrant Collections löschen und neu anlegen (Wipe inkl. Schema)
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||||
python3 -m scripts.reset_qdrant --mode wipe --prefix "mindnet" --yes
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||||
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||||
# 2. Vollständiger Import aller Dateien
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||||
python3 -m scripts.import_markdown \
|
||||
--vault ./vault \
|
||||
--prefix "mindnet" \
|
||||
--apply
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||||
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||||
### 2.4 Baseline-Builds & Hashing
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||||
Um unnötige Updates zu vermeiden, nutzt der Importer Hashes.
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||||
* **ENV `MINDNET_HASH_COMPARE`:** Steuert, was verglichen wird.
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||||
* `Body`: Nur Textänderungen triggern Update (Standard).
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||||
* `Full`: Auch Frontmatter-Änderungen (z.B. Tags) triggern Update.
|
||||
* **Flag `--baseline-modes`:** Berechnet Hashes für alle Modi vor, um spätere Wechsel der Strategie ohne Massen-Update zu ermöglichen.
|
||||
python3 -m scripts.import_markdown --vault ./vault --prefix "mindnet" --apply
|
||||
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---
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@ -116,40 +116,47 @@ Wenn in `types.yaml` für einen Typ `edge_defaults` definiert sind, werden diese
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## 5. Retriever & Scoring
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||||
## 5. Retriever, Chat & Generation (RAG Pipeline)
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||||
Der Retriever (`app/core/retriever.py`) kombiniert Signale zur Laufzeit.
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||||
Der Datenfluss endet nicht beim Finden. Er geht weiter bis zur Antwort.
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||||
### 5.1 Konfiguration (`retriever.yaml`)
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||||
Diese Datei steuert das Ranking. Änderungen wirken sofort (API-Neustart).
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||||
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||||
scoring:
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semantic_weight: 1.0 # Vektor-Ähnlichkeit
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||||
edge_weight: 0.7 # Graph-Dichte Bonus
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||||
centrality_weight: 0.5 # Zentralitäts-Bonus
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||||
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||||
### 5.2 Scoring-Formel
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||||
### 5.1 Retrieval (Hybrid)
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||||
total_score =
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||||
semantic_weight * semantic_score
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||||
+ edge_weight * edge_bonus
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||||
+ centrality_weight * centrality_bonus
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||||
+ type_weight * retriever_weight
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||||
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||||
* `retriever_weight`: Kommt aus dem Note-Payload (via `types.yaml`).
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||||
* `edge_bonus`: Summe der `confidence` aller relevanten Kanten im Subgraph.
|
||||
Der `/chat` Endpunkt nutzt **Hybrid Retrieval** (Semantic + Graph), um auch logisch verbundene, aber textlich unterschiedliche Notizen zu finden (z.B. Decisions zu einem Projekt).
|
||||
|
||||
### 5.3 Hybrider Modus
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||||
Der Request muss `mode="hybrid"` und `expand.depth > 0` setzen, damit der Graph genutzt wird.
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||||
* **Expand:** Lädt Nachbarn der Vektor-Treffer.
|
||||
* **Re-Rank:** Berechnet Boni auf diesem lokalen Graphen.
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||||
### 5.2 Context Enrichment (Das "Context Intelligence" Pattern)
|
||||
Bevor der Text an das LLM geht, reichert der Router (`chat.py`) ihn an.
|
||||
* **Metadaten-Injection:** `[DECISION]`, `[PROJECT]`, `[SCORE: 0.9]`.
|
||||
* **Zweck:** Ermöglicht kleinen Modellen (Phi-3) das Erkennen von logischen Rollen ("Warum?" vs "Was?").
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||||
|
||||
### 5.3 Generation (LLM)
|
||||
* **Engine:** Ollama (lokal).
|
||||
* **Modell:** `phi3:mini` (Standard).
|
||||
* **Prompting:** Gesteuert über `config/prompts.yaml`.
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||||
|
||||
### 5.4 Explanation Mode (WP04b)
|
||||
Wird `/query` mit `explain=True` aufgerufen, führt der Retriever eine Post-Processing-Analyse durch und liefert `reasons` ("Verweist auf...", "Hoher Typ-Bonus").
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||||
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||||
---
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||||
## 6. Quality Gates & Tests
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||||
## 6. Feedback & Lernen (WP04c)
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||||
Das System schreibt kontinuierlich Logs ("Data Flywheel"):
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||||
* `data/logs/search_history.jsonl`: Trainingsdaten (Query + Ergebnisse + Breakdown).
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||||
* `data/logs/feedback.jsonl`: Labels (User-Rating zur `query_id`).
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||||
---
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||||
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||||
## 7. Quality Gates & Tests
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||||
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||||
Diese Tests garantieren die Stabilität der Pipeline.
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||||
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||||
### 6.1 Pflicht-Tests vor Commit
|
||||
### 7.1 Pflicht-Tests vor Commit
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||||
1. **Payload Dryrun (Schema-Check):**
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||||
Simuliert Import, prüft JSON-Schema Konformität.
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||||
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@ -157,35 +164,35 @@ Diese Tests garantieren die Stabilität der Pipeline.
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python3 -m scripts.payload_dryrun --vault ./test_vault
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||||
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||||
2. **Full Edge Check (Graph-Integrität):**
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||||
Prüft Invarianten (z.B. `next` muss reziprok zu `prev` sein; keine verwaisten Kanten).
|
||||
Prüft Invarianten (z.B. `next` muss reziprok zu `prev` sein).
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||||
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||||
python3 -m scripts.edges_full_check
|
||||
|
||||
3. **Unit Tests:**
|
||||
### 7.2 Smoke-Test (E2E)
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||||
Prüft am laufenden System (Prod oder Dev), ob Semantik, Graph und Feedback funktionieren.
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pytest tests/test_retriever_basic.py tests/test_retriever_edges.py
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||||
# Retriever Test
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python scripts/test_retriever_smoke.py --mode hybrid --top-k 5
|
||||
|
||||
### 6.2 Smoke-Test (E2E)
|
||||
Prüft am laufenden System, ob Semantik und Graph funktionieren.
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||||
# Chat Test (Neu WP05)
|
||||
python tests/test_chat_wp05.py
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||||
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||||
python scripts/test_retriever_smoke.py \
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||||
--query "mindnet" \
|
||||
--mode hybrid \
|
||||
--expand-depth 1 \
|
||||
--top-k 5
|
||||
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### 6.3 Roundtrip-Test (Datenverlust-Check)
|
||||
Exportiert Qdrant zurück nach Markdown und vergleicht mit Original.
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||||
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python3 -m scripts.export_markdown --out ./_export
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||||
python3 tests/compare_vaults.py --src ./vault --dst ./_export --focus body
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||||
# Feedback Test
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||||
python tests/test_feedback_smoke.py --url http://localhost:8001/query
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 7. Ausblick & Roadmap
|
||||
## 8. Ausblick & Roadmap (Technische Skizzen)
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||||
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||||
### 7.1 Self-Healing (WP06)
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||||
Geplant: Automatisierte Jobs, die `unresolved` Referenzen periodisch prüfen und heilen, wenn die Ziel-Note erstellt wurde. Aktuell manuell via `scripts/resolve_unresolved_references.py`.
|
||||
Wie entwickeln wir die Pipeline weiter?
|
||||
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||||
### 7.2 Feedback-Logging (WP04c/WP08)
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Geplant: Speicherung von User-Feedback zu Suchergebnissen, um `retriever.yaml` Gewichte mittelfristig automatisch zu justieren ("Self-Tuning").
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### 8.1 WP-06: Decision Engine (Skizze)
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**Ziel:** Aktive Entscheidungsberatung.
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**Erweiterung:** Der Chat-Router lädt bei Entscheidungfragen gezielt `type: value` Notizen nach, um Optionen gegen Werte abzuwägen.
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### 8.2 WP-08: Self-Tuning (Skizze)
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**Ziel:** Die Gewichte in `retriever.yaml` basierend auf `feedback.jsonl` optimieren.
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**Ansatz:** Ein Offline-Learning-Skript `scripts/optimize_weights.py`.
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1. **Load:** Liest `search_history.jsonl` und joint mit `feedback.jsonl` via `query_id`.
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2. **Analyze:** Korrelation Scores vs. User-Rating.
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3. **Optimize:** Vorschlag neuer Gewichte für `retriever.yaml`.
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@ -1,11 +1,11 @@
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# Mindnet v2.2 – User Guide
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**Datei:** `docs/mindnet_user_guide_v2.2.md`
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**Stand:** 2025-12-07
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**Status:** **FINAL** (Konsolidiert WP01–WP04a)
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**Stand:** 2025-12-08
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**Status:** **FINAL** (Inkl. RAG & Chat)
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**Quellen:** `knowledge_design.md`, `wp04_retriever_scoring.md`, `Programmplan_V2.2.md`, `Handbuch.md`.
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> **Willkommen bei Mindnet.**
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> Dies ist dein persönliches Wissensnetzwerk. Im Gegensatz zu einer normalen Suche (wie Google Drive oder Spotlight), die nur Texte findet, "denkt" Mindnet mit. Dieser Guide zeigt dir, wie du das System nutzt.
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> Dies ist dein persönliches Wissensnetzwerk. Im Gegensatz zu einer normalen Suche (wie Google Drive), die nur Texte findet, "denkt" Mindnet mit. Es erklärt dir, warum es etwas gefunden hat, und kann dir im Chat Fragen beantworten.
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@ -32,36 +32,34 @@ Mindnet nutzt eine **Hybride Suche**. Das heißt, es schaut auf deine Worte (Sem
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Um gute Antworten zu erhalten, formuliere deine Anfragen präzise:
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* **Faktensuche:** "Wie installiere ich Qdrant?"
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* *Mindnet sucht:* Chunks mit technischer Anleitung. Hier gewinnt oft die reine Text-Ähnlichkeit.
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* *Mindnet sucht:* Chunks mit technischer Anleitung.
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* **Zusammenhänge:** "Womit hängt Projekt Alpha zusammen?"
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* *Mindnet sucht:* Den Projekt-Knoten und folgt den Kanten (`depends_on`, `related_to`). Hier gewinnt der Graph.
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* *Mindnet sucht:* Den Projekt-Knoten und folgt den Kanten (`depends_on`, `related_to`).
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* **Entscheidungen:** "Warum nutzen wir Vektordatenbanken?"
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* *Mindnet sucht:* Notizen vom Typ `decision` oder `principle`. Hier gewinnt das Typ-Gewicht (`retriever_weight`).
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* *Mindnet sucht:* Notizen vom Typ `decision` oder `principle`.
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### 2.2 Tipps für bessere Ergebnisse
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1. **Nutze deine Sprache:** Verwende die Begriffe, die du auch in deinen Notizen benutzt hast.
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2. **Kontext geben:** Statt nur "Qdrant" zu tippen (was alles finden würde), frage "Qdrant Setup für Mindnet", um den Kontext einzuschränken.
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2. **Kontext geben:** Statt nur "Qdrant" zu tippen, frage "Qdrant Setup für Mindnet", um den Kontext einzuschränken.
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## 3. Ergebnisse interpretieren
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## 3. Ergebnisse interpretieren (Explanation Layer)
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Wenn Mindnet antwortet, siehst du oft mehr als nur Text. Du siehst eine **Begründung**.
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Mindnet liefert nicht einfach nur Treffer. Es liefert eine **Begründung** (Explanation). Achte auf diese Hinweise in der Antwort:
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### 3.1 Der Score (Warum ist das hier oben?)
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Mindnet berechnet für jeden Treffer einen `total_score`. Dieser ist keine Magie, sondern Mathematik:
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### 3.1 Die Gründe ("Reasons")
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Das System sagt dir in natürlicher Sprache, warum ein Treffer relevant ist:
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* *"Hohe textuelle Übereinstimmung."* (Semantik war stark)
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* *"Bevorzugt aufgrund des Typs 'decision'."* (Typ war wichtig)
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* *"Verweist auf 'Projekt X' via 'depends_on'."* (Dieser Treffer ist eine wichtige Grundlage für deine Suche)
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* *"Wird referenziert von 'Wichtige Notiz Y'."* (Dieser Treffer ist eine Autorität im Netzwerk)
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Score = (Text-Treffer) + (Wichtigkeit) + (Vernetzung)
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### 3.2 Der Score Breakdown
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Wenn du es genau wissen willst, schau auf die Aufschlüsselung:
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Score = (Text) + (Typ-Bonus) + (Vernetzungs-Bonus)
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* **Text-Treffer (Semantik):** Wie gut passen die Worte?
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* **Wichtigkeit (Typ):** Ist die Quelle eine zentrale `decision` (hoch gewichtet) oder nur eine `source` (niedrig)? Ein Treffer in einer Entscheidung schlägt oft einen Treffer in einem Buch-Exzerpt.
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* **Vernetzung (Edge Bonus):** Wird dieser Inhalt oft von anderen wichtigen Projekten referenziert? Ein "zentraler" Knoten wird bevorzugt.
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### 3.2 Pfade (Der Kontext)
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Oft zeigt Mindnet im Hintergrund (Explainability):
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*"Gefunden via: Projekt Alpha -> depends_on -> Vektordatenbank"*
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Das bedeutet: Dieser Treffer ist relevant, weil er eine **Abhängigkeit** deines aktuellen Projekts ist, auch wenn deine Suchworte vielleicht nicht exakt passen. Das ist der Moment, in dem Mindnet "mitdenkt".
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Ein Treffer mit niedrigem Text-Score kann trotzdem auf Platz 1 landen, wenn er extrem gut vernetzt ist ("Hidden Champion").
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@ -70,8 +68,7 @@ Das bedeutet: Dieser Treffer ist relevant, weil er eine **Abhängigkeit** deines
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Mindnet lebt von deinem Input. Du musst kein Techniker sein, um gutes Wissen zu designen. Du schreibst einfach Markdown.
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### 4.1 Die Goldene Regel: "Verlinke semantisch"
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Statt einfach nur `[[Link]]` zu schreiben, versuche zu sagen, *wie* es zusammenhängt. Das hilft dem Retriever später, den "Pfad" zu finden.
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Statt einfach nur `[[Link]]` zu schreiben, versuche zu sagen, *wie* es zusammenhängt.
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* Hängt es davon ab? -> `[[rel:depends_on Ziel]]`
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* Ist es ähnlich? -> `[[rel:similar_to Ziel]]`
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* Ist es eine Folge davon? -> `[[rel:caused_by Ziel]]`
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@ -80,20 +77,9 @@ Statt einfach nur `[[Link]]` zu schreiben, versuche zu sagen, *wie* es zusammenh
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Mindnet zerlegt deinen Text in Häppchen ("Chunks"). Hilf dabei:
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* Verwende **Überschriften** (##), um Themen zu trennen.
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* Schreibe **Absätze**, die einen Gedanken fassen.
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* Vermeide endlose Textwüsten.
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### 4.3 Typen nutzen
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Setze im Frontmatter deiner Notizen den richtigen Typ.
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* `type: project` -> Mindnet weiß: Das hat Aufgaben und Abhängigkeiten.
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* `type: decision` -> Mindnet weiß: Das ist wichtig und begründet Dinge.
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* `type: journal` -> Mindnet weiß: Das ist zeitgebunden und weniger wichtig für Grundsatzfragen.
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**Beispiel:**
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title: Entscheidung für Python
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type: decision
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Wir nutzen Python, weil es [[rel:solves AI Library Requirements]].
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Setze im Frontmatter deiner Notizen den richtigen Typ (z.B. `type: project`, `type: decision`). Das steuert automatisch, wie wichtig die Notiz ist.
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@ -101,14 +87,35 @@ Setze im Frontmatter deiner Notizen den richtigen Typ.
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Mindnet wird schlauer, wenn du es pflegst.
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### 5.1 Ergebnis fehlt?
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### 5.1 Feedback geben (Data Flywheel)
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Das System zeichnet nun auf, welche Ergebnisse es liefert (`search_history`).
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Du kannst Treffer bewerten (1-5 Sterne oder Daumen hoch/runter).
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* **Was passiert damit?** Mindnet speichert "Situation" (Query) und "Reaktion" (Rating).
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* **Wozu?** In Zukunft analysiert das System diese Daten, um zu lernen: "Aha, der Nutzer mag Entscheidungen lieber als Quellen". Es passt seine Gewichte dann selbstständig an (Self-Tuning).
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### 5.2 Ergebnis fehlt?
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* Existiert die Notiz im Vault?
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* Ist sie isoliert (keine Links)? Isolierte Notizen haben keinen Graph-Bonus und werden schlechter gefunden. **Verlinke sie!**
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* Ist der Typ `source`? Dann ist das Gewicht niedrig (0.5). Wenn es deine eigene Meinung ist, ändere den Typ auf `concept` oder `experience`.
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* Ist sie isoliert (keine Links)? Isolierte Notizen haben keinen Graph-Bonus. **Verlinke sie!**
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### 5.2 Falsches Ergebnis?
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* Ist die Notiz veraltet? Setze `status: archived` (wenn du Filter konfiguriert hast) oder lösche sie.
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* Wird ein Begriff falsch verstanden? Füge Synonyme oder eine Definition hinzu.
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### 5.3 Ausblick (Roadmap)
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In Zukunft (WP08) wirst du Ergebnisse direkt mit "Daumen hoch/runter" bewerten können. Mindnet passt dann seine Gewichte (`retriever.yaml`) automatisch an, um deine Präferenzen zu lernen.
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## 6. Chat mit Mindnet (Neu in v2.2)
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Neben der Suche (`/query`) gibt es jetzt den Chat (`/chat`).
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### 6.1 Wann Chat, wann Suche?
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* **Suche:** Wenn du ein konkretes Dokument oder einen Link brauchst.
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* **Chat:** Wenn du eine Frage hast, die sich aus mehreren Dokumenten zusammensetzt.
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* *Frage:* "Was ist der Status von Projekt X und welche Risiken gibt es?"
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* *Antwort:* Mindnet liest die Projekt-Notiz UND verknüpfte Risiko-Notizen und fasst sie zusammen.
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### 6.2 Die Persönlichkeit
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Der Chatbot agiert als dein "Digitaler Zwilling". Er versucht:
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1. **Pragmatisch** zu sein (Lösungen statt Theorie).
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2. **Transparent** zu sein (er sagt, wenn er etwas nicht weiß).
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3. **Wertebasiert** zu handeln (er bevorzugt Lösungen, die deinen `type: value` Notizen entsprechen).
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### 6.3 Quellen-Check
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Der Chatbot halluziniert nicht (oder sehr selten). Unter jeder Antwort listet er die **Quellen** auf, die er genutzt hat.
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* Prüfe immer: Hat er die richtige `[DECISION]`-Notiz gefunden?
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* Falls nein: Füge in deinem Vault einen Link (`[[rel:depends_on]]`) hinzu, damit er den Zusammenhang beim nächsten Mal sieht.
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