# WP-02 Chunking & Embedding-Strategie
**Projekt:** mindnet Wissensnetzwerk  
**Bezug:** `knowledge_design.md` (IDs, Dateinamen, Tags, Edge-Typen, Abschnitts-Konventionen)

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## 1) Ziel & Rahmen
Entwickle eine robuste, parser-freundliche **Chunking-Strategie** für Markdown-Notizen, die:
- die **Frontmatter** (YAML) als Meta nutzt, aber nicht (standardmäßig) embedden lässt,  
- den **Body** in semantisch sinnvolle Chunks zerlegt (Überschriften/Absätze/Listen),  
- **Edges** zwischen Chunks und Notizen/Links erzeugt (u. a. `belongs_to`, `references`, `backlink`).

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## 2) Annahmen aus `knowledge_design.md`
- **Stabile IDs** & Dateinamen-Schema (z. B. `YYYYMMDD-HHMM-type-slug` bzw. `type-slug`).  
- **Pflichtfelder** in YAML: `title`, `id`, `type`, `status`, `created`, `tags` (empfohlene Felder ggf. mehr).  
- **Abschnitts-Konventionen** je `type` (z. B. `## Zusammenfassung`, `## Kontext` …) → ideale **Chunk-Grenzen**.  
- **Edge-Typen**: `belongs_to`, `references`, `backlink`, `depends_on`, `assigned_to`, `discussed_in`, `authored_by`, `related`. Für Chunking primär `belongs_to` & `references` (+ optionale `prev`/`next`).

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## 3) Chunking-Prinzipien
1. **Frontmatter extrahieren** → als strukturiertes `metadata` (nicht in `text` des Chunks).  
2. **Markdown AST** (oder strukturierter Parser) nutzen:
   - Primäre Grenzen: **Überschriftenebene H2/H3** (H1 = Dokumenttitel).  
   - Sekundär: **Absätze**, **nummerierte/unnummerierte Listen** als atomare Einheiten, **Codeblöcke** als zusammenhängender Block (nicht splitten).  
3. **Längensteuerung**: Semantik vor harter Länge. Wenn Abschnitt > Zielgröße, **weich segmentieren** entlang von Absätzen/Listenpunkten.  
4. **Referenz-Extraktion**: `[[Wikilinks]]` + Markdown-Links → `references`. Backlinks werden downstream generiert.  
5. **Kontext-Overlap**: Chunks erhalten **Überlappung** über Satz-/Absatzgrenzen, um Kohärenz beim Retrieval zu erhöhen.

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## 4) Optimale Chunkgrößen & Overlaps
> Ziel: gutes Recall@k, wenig Fragmentierung, stabile Antwortqualität.

| Notiz-Typ (`type`) | Inhalt                                   | Zielgröße (Tokens) | Max. Größe (Tokens) | Overlap (Tokens) | Hinweise |
|---|---|---:|---:|---:|---|
| `thought`          | kurze Thesen/Ideen                        | 150–250            | 300                 | 30–40            | meist 1–2 Chunks |
| `experience`       | Kontext/Beobachtung/Interpretation        | 250–350            | 450                 | 40–60            | Trenne entlang der Template-Sektionen |
| `journal`          | Tagebuch, episodisch                      | 200–300            | 400                 | 30–50            | Tagesabschnitte bündeln |
| `task`             | knapp, Checklisten                        | 120–200            | 250                 | 20–30            | Listen nicht splitten |
| `project`          | Scope/WPs/Risiken/Status                  | 300–450            | 600                 | 50–70            | Pro Hauptsektion ein Chunk |
| `concept`          | definierte Begriffe, Erklärungen          | 250–400            | 550                 | 40–60            | Definition separat halten |
| `source`           | Metadaten + Auszüge/Notizen               | 200–350            | 500                 | 30–50            | Zitate als eigene Chunks (Urheberrecht) |

## 4.1 Overlap-Regeln
- Overlap **nie mitten im Satz** beenden → mindestens **ein kompletter Satz** wandert in den nächsten Chunk.
- An **Absatzgrenzen** ausrichten, wenn möglich.
- Bei **Listen** ggf. den vorherigen Punkt als Overlap mitführen (falls < 50 Tokens).
- Codeblöcke und Tabellen **nicht splitten**; wenn sie größer als `Max-Tokens` sind, als **eigener Chunk** belassen (Ausnahmefall zulassen).
**Daumenregel (zeichenzentriert):** ~4 Zeichen ≈ 1 Token → 800–1600 Zeichen Ziel; Overlap ~120–240 Zeichen (≈ 30–60 Tokens).  
**Mindestanforderung:** Keine Trennung innerhalb von Sätzen. Sicherstellung, dass immer an Satzenden gechunct wird
**Default für mindnet:** **~300 Tokens** + **~50 Tokens Overlap**; per `type` feinjustieren (siehe Tabelle).

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## 5) Semantische Regeln je Strukturelement
- **Überschriften (H2/H3)**: new chunk start; speichere `section_path` (z. B. `/Kontext/Beobachtung`).  
- **Absätze**: Primäre Untereinheiten; wenn Zusammenfassung + Beispiel direkt folgen, zusammen lassen.  
- **Listen**: Jeder **Listeneintrag** bleibt zusammen mit seinem einleitenden Satz (falls vorhanden). Große Listen → in **logische Blöcke** (5–8 Items) splitten.  
- **Codeblöcke**: Nicht splitten; ggf. separater Chunk, **aber** im Retrieval **downweighten** (optional).  
- **Zitate/Blockquotes**: zusammenhalten; Quelle im `references_meta` anreichern (falls Link vorhanden).  
- **Tabellen**: als ein Chunk; zusätzlich **Plain-Text-Extrakt** (Header + 1–2 Zeilen) in `summary` für Retriever, falls Modelle Tabellen schlechter verarbeiten.

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## 6) Normalisierung & Preprocessing
- **Nicht embedden:** YAML-Frontmatter (aber spezifische Felder als `metadata.*` mitschreiben: `type`, `tags`, `area`, `project`, `priority`, `people`, `aliases`).  
- **Bereinigen:** führende/trailing Spaces, Mehrfach-Leerzeilen → 1; Unicode-NFKC; Zeilenenden normalisieren.  
- **Bewahren:** Markdown-Semantik (Überschriften-Hashes, Listenpräfixe, Codefences) **im Text beibehalten**, damit RAG-Antworten sauber zitieren können.  
- **Sprachhinweis:** `lang` heuristisch bestimmen (DE/EN/…); in `metadata.lang` ablegen → später für sprachspezifische Embeddings nützlich.  
- **Stop-Abschnitte:** „Mögliche Verbindungen“ am Ende **separat** chunken (nur Links), um Link-Graph sauber zu extrahieren.

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## 7) Edge-Modell (Graph)
- **Chunk → Note:** `belongs_to(note_id)` (obligatorisch).  
- **Chunk → Chunk (gleiche Note):** `prev`, `next` (lineare Leserichtung).  
- **Note/Chunk → Note:** `references(target_id)` aus `[[Wikilinks]]` & Markdown-Links; optional `related` (schwach).  
- **Backlink:** systemisch generiert: inverse Kante `backlink`.  
- **Sektionen:** `has_section(note_id, section_path)` (optional, für Navigations-UI).  
- **Task-Spezialfälle:** `depends_on`, `assigned_to(person-id)` bleiben **Note-Level** (nicht Chunk-Level).

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## 8) Datenmodell (Qdrant-tauglich)

**Point (Chunk)**

    {
      "id": "20250902-1830-thought-yaml-recall#c02",
      "vector": [/* embedding */],
      "payload": {
        "note_id": "20250902-1830-thought-yaml-recall",
        "note_title": "Gedanke: Einheitliche YAML-Standards steigern Recall",
        "path": "10_thoughts/20250902-1830-thought-yaml-recall.md",
        "type": "thought",
        "area": "mindnet",
        "project": "project-mindnet",
        "tags": ["area/mindnet","type/thought","topic/yaml"],
        "chunk_index": 2,
        "char_start": 1240,
        "char_end": 2012,
        "token_count": 305,
        "section_title": "Begründung / Details",
        "section_path": "/Begründung / Details",
        "lang": "de",
        "wikilinks": ["concept-vektorsuche-qdrant","source-obsidian-properties"],
        "external_links": [],
        "references": [
          {"target_id": "concept-vektorsuche-qdrant", "kind": "wikilink"}
        ],
        "neighbors": {"prev": "#c01", "next": "#c03"},
        "created_at": "2025-09-02T18:35:00+02:00"
      }
    }

**Collection-Einstellungen (Empfehlung)**
- `distance`: `Cosine` (gemischte Textlängen)  
- `vectors`: 384–1024 Dim (abh. Embedding-Modell)  
- `hnsw_ef_construct`: 128–256; `m`: 16–32 (Workload-abhängig)

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## 9) Algorithmus (Python-ready Outline)

    def chunk_markdown_note(md_text: str, file_path: str) -> list[Chunk]:
        fm, body = split_frontmatter(md_text)             # YAML -> dict
        meta = normalize_frontmatter(fm)                  # enforce schema defaults
        ast = parse_markdown_to_ast(body)                 # any mdast-compatible lib

        sections = split_by_headings(ast, levels=(2,3))   # H2/H3 primary
        raw_chunks = []
        for sec in sections:
            blocks = group_blocks(sec, keep_code=True, keep_lists=True)
            for group in soft_wrap(blocks, target_tokens=target_size(meta["type"]),
                                   max_tokens=max_size(meta["type"])):
                raw_chunks.append(render_markdown(group))

        chunks = apply_overlap(raw_chunks, overlap_tokens=overlap_size(meta["type"]))
        chunks = trim_whitespace(chunks)

        # link extraction
        for i, ch in enumerate(chunks):
            ch.payload.update({
                "wikilinks": extract_wikilinks(ch.text),
                "external_links": extract_md_links(ch.text),
                "references": [{"target_id": t, "kind": "wikilink"} for t in extract_wikilinks(ch.text)],
                "neighbors": {"prev": f"#c{i-1}" if i>0 else None,
                              "next": f"#c{i+1}" if i<len(chunks)-1 else None}
            })

        # attach metadata
        for idx, ch in enumerate(chunks):
            ch.id = f'{meta["id"]}#c{idx:02d}'
            ch.payload |= minimal_payload_from_meta(meta, file_path, idx, ch)

        return chunks

**Hinweise zur Implementierung**
- **Tokenizer**: gleiche Tokenizer-Funktion für **Längensteuerung** und **Embedding** nutzen (Leak vermeiden).  
- **Overlap** implementieren auf **Satz-/Absatzebene**; notfalls anhand Token-Fenster (kein Wort-Cut).  
- **Heuristik** für `target_size`/`overlap_size` per `type` (siehe Tabelle).  
- **Später**: Re-Chunking ermöglichen (idempotente Re-Runs), Chunk-IDs stabil halten (Index + Hash über `section_path + first_64_tokens`).

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## 10) Einbettung (Embeddings)
- **Standard:** nur `chunk.text` embedden (ohne YAML), **aber**:  
  - `aliases`, `title` können als **synthetischer Kontext** *vorangestellt* werden (konkateniert, durch Trennzeichen), falls Recall für Synonyme wichtig ist.  
- **Mehrsprachigkeit:** pro Chunk die Sprache detektieren; ggf. **mehrsprachige Modelle**/Pipelines verwenden.  
- **Code-Gewichtung:** optional zweite Vektor-Spur für Code (separate Collection) falls viel Technik.

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## 11) Qualitätssicherung
- **Unit-Tests**: Gold-Notes mit erwarteten Section-Splits und Link-Graph.  
- **Metrics**: Retrieval-Eval (nDCG@k, Recall@k) auf internen QA-Fragen.  
- **Linting**: Pre-commit prüft Pflichtfelder & Link-Integrität (IDs, Dateinamen, Wikilinks).

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## 12) Deliverables
1. **Python-Modul** `mindnet_chunker/` (Parser, Chunker, Link-Extractor, Qdrant-Client).  
2. **CLI** `mindnet-chunk` (stdin→stdout, oder Datei→NDJSON).  
3. **Docs**: README mit Schema & Beispielen; Tests + Fixtures.

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## 13) Prompt für neues Chatfenster (kopieren & einfügen)

**Projekt:** mindnet Wissensnetzwerk  
**Rolle:** Du bist mein Assistent für NLP-Strategien.  
**Ziel:** Hilf mir, eine robuste Chunking-Strategie für Markdown-Notizen zu entwickeln, die später in Qdrant gespeichert werden.

**Anforderungen:**
- Nutze das YAML-Frontmatter-Schema und die Strukturregeln aus `knowledge_design.md`. (Pflichtfelder, Abschnitts-Konventionen, Edge-Typen)  
- Definiere optimale Chunkgrößen (Tokens) nach Notiz-Typ, inkl. **Overlap-Empfehlungen**.  
- Beschreibe, wie **logische Abschnitte** (Überschriften/Absätze/Listen/Code) als Grenzen dienen.  
- Erkläre das **Edge-Modell** zwischen **Chunks** und **Notizen** (`belongs_to`, `references`, `backlink`, `prev/next`).  
- Ergebnis: ein **konkretes Konzept + Python-Outline**, das ich direkt implementieren kann (inkl. Datenmodell für Qdrant).

**Kontext zum System:**
- IDs/Dateinamen/Tags gemäß `knowledge_design.md`.  
- Zielgröße pro Chunk ~**300 Tokens**, **Overlap ~50 Tokens** als Default; per `type` feinjustiert (Tabelle).  
- YAML wird **nicht** in die Embeddings gemischt; ausgewählte Felder als `payload`.  

Bitte liefere:  
1) Zusammenfassung der Strategie,  
2) Tabelle mit Größen/Overlaps,  
3) Python-Pseudocode für Chunker,  
4) Qdrant-Payload-Beispiel,  
5) Test-Plan kurz.