WP15 #9

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MERGE: WP-15 Smart Edge Allocation & Traffic Control (v2.6.0)

Zusammenfassung:
Dieses Merge Request schließt das Workpackage WP-15 ab. Die Kernziele – präzisere Kanten-Zuweisung und System-Stabilität unter LLM-Last – wurden erreicht. Die Implementierung der LLM-basierten Smart Edges ist damit produktionsreif.

Kern-Features:

  1. Smart Edge Allocation: Kanten werden nun LLM-geprüft und nur an die spezifischen Chunks gebunden, in denen der verlinkte Inhalt relevant ist. Das reduziert "Beifang" im Retrieval und erhöht die Präzision.
    • Steuerung: Über types.yaml (enable_smart_edge_allocation).
  2. Traffic Control & Resilienz: Der LLMService implementiert Prioritäts-Warteschlangen (priority="realtime" vs. "background").
    • Ergebnis: Chat-Anfragen haben Vorfahrt und das System stürzt während rechenintensiver Importe nicht mehr mit Timeouts ab. Die Parallelität des Imports ist über MINDNET_LLM_BACKGROUND_LIMIT konfigurierbar.
  3. UI Robustheit: Der "Healing Parser" im Frontend (ui.py) repariert automatisch kaputte YAML-Frontmatter in LLM-generierten Drafts.

Betroffene Komponenten:

  • app/services/llm_service.py (Traffic Control / Semaphore)
  • app/core/chunker.py / app/services/semantic_analyzer.py (Smart Edge Logik / Retry)
  • app/routers/chat.py (Hybrid Router v5 / Question Detection)
  • app/frontend/ui.py (Healing Parser / API-Timeouts)
  • config/types.yaml (Neue Profile & Smart Edge Flag)

Aktionen nach Merge:

  • Admins: MINDNET_LLM_BACKGROUND_LIMIT in der Produktions-.env prüfen und ggf. anpassen.
  • Initialisierung: Bei Änderung der Chunking-Profile ist ein Full Rebuild notwendig.
### MERGE: WP-15 Smart Edge Allocation & Traffic Control (v2.6.0) **Zusammenfassung:** Dieses Merge Request schließt das Workpackage WP-15 ab. Die Kernziele – präzisere Kanten-Zuweisung und System-Stabilität unter LLM-Last – wurden erreicht. Die Implementierung der LLM-basierten Smart Edges ist damit produktionsreif. **Kern-Features:** 1. **Smart Edge Allocation:** Kanten werden nun LLM-geprüft und nur an die spezifischen Chunks gebunden, in denen der verlinkte Inhalt relevant ist. Das reduziert "Beifang" im Retrieval und erhöht die Präzision. * Steuerung: Über `types.yaml` (`enable_smart_edge_allocation`). 2. **Traffic Control & Resilienz:** Der `LLMService` implementiert Prioritäts-Warteschlangen (`priority="realtime"` vs. `"background"`). * **Ergebnis:** Chat-Anfragen haben Vorfahrt und das System stürzt während rechenintensiver Importe nicht mehr mit Timeouts ab. Die Parallelität des Imports ist über `MINDNET_LLM_BACKGROUND_LIMIT` konfigurierbar. 3. **UI Robustheit:** Der "Healing Parser" im Frontend (`ui.py`) repariert automatisch kaputte YAML-Frontmatter in LLM-generierten Drafts. **Betroffene Komponenten:** * `app/services/llm_service.py` (Traffic Control / Semaphore) * `app/core/chunker.py` / `app/services/semantic_analyzer.py` (Smart Edge Logik / Retry) * `app/routers/chat.py` (Hybrid Router v5 / Question Detection) * `app/frontend/ui.py` (Healing Parser / API-Timeouts) * `config/types.yaml` (Neue Profile & Smart Edge Flag) **Aktionen nach Merge:** * **Admins:** `MINDNET_LLM_BACKGROUND_LIMIT` in der Produktions-.env prüfen und ggf. anpassen. * **Initialisierung:** Bei Änderung der Chunking-Profile ist ein Full Rebuild notwendig.
Lars added 54 commits 2025-12-13 06:39:36 +01:00
Lars merged commit d2e0b48aa5 into main 2025-12-13 06:39:48 +01:00
Lars deleted branch WP15 2025-12-13 06:39:49 +01:00
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Reference: Lars/mindnet#9
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