# Mindnet v2.4 – Appendices & Referenzen **Datei:** `docs/mindnet_appendices_v2.6.md` **Stand:** 2025-12-12 **Status:** **FINAL** (Integrierter Stand WP01–WP15) **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. --- ## Anhang A: Typ-Registry Referenz (Default-Werte) Diese Tabelle zeigt die Standard-Konfiguration der `types.yaml` (Stand v2.6 / Config v1.6). | Typ (`type`) | Chunk Profile | Retriever Weight | Smart Edges? | Beschreibung | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | **concept** | `sliding_smart_edges` | 0.60 | **Ja** | Abstrakte Begriffe, Theorien. | | **project** | `sliding_smart_edges` | 0.97 | **Ja** | Aktive Vorhaben. Hohe Priorität. | | **decision** | `structured_smart_edges` | 1.00 | **Ja** | Entscheidungen (ADRs). Höchste Prio. | | **experience** | `sliding_smart_edges` | 0.90 | **Ja** | Persönliche Learnings. Intensiv analysiert. | | **journal** | `sliding_standard` | 0.80 | Nein | Zeitgebundene Logs. Performance-optimiert. | | **person** | `sliding_standard` | 0.50 | Nein | Personen-Profile. | | **source** | `sliding_standard` | 0.50 | Nein | Externe Quellen (Bücher, PDFs). | | **event** | `sliding_standard` | 0.60 | Nein | Meetings, Konferenzen. | | **value** | `structured_smart_edges` | 1.00 | **Ja** | Persönliche Werte/Prinzipien. | | **principle** | `structured_smart_edges` | 1.00 | **Ja** | Handlungsleitlinien. | | **profile** | `structured_smart_edges` | 0.80 | **Ja** | Eigene Identitäts-Beschreibungen. | | **goal** | `sliding_standard` | 0.95 | Nein | Strategische Ziele. | | **belief** | `sliding_short` | 0.90 | Nein | Glaubenssätze. | | **risk** | `sliding_short` | 0.90 | Nein | Risiken & Gefahren. | | **task** | `sliding_short` | 0.70 | Nein | Aufgaben. | | **glossary** | `sliding_short` | 0.50 | Nein | Begriffsdefinitionen. | | **default** | `sliding_standard` | 1.00 | Nein | Fallback, wenn Typ unbekannt. | --- ## Anhang B: Edge-Typen & Semantik Referenz aller implementierten Kantenarten (`kind`). | Kind | Herkunft (Primär) | Symmetrisch? | Bedeutung & Nutzung | | :--- | :--- | :--- | :--- | | `references` | Wikilink `[[...]]` | Nein | Standard-Verweis. "Erwähnt X". | | `belongs_to` | Struktur (Auto) | Nein | Verknüpft Chunk mit seiner Note. | | `next` / `prev` | Struktur (Auto) | Ja (Logisch) | Definiert Lesereihenfolge der Chunks. | | `depends_on` | Inline / Default | Nein | Harte Abhängigkeit. "Braucht X um zu funktionieren". | | `related_to` | Callout / Default | Ja (Oft) | Thematische Nähe. "Siehe auch X". | | `similar_to` | Inline | Ja | Inhaltliche Ähnlichkeit. "Ist wie X". | | `caused_by` | Inline | Nein | Kausalität. "X ist der Grund für Y". | | `solves` | Inline | Nein | Lösung. "Tool X löst Problem Y". | | `blocks` | Inline | Nein | **NEU:** Blockade. "Risiko X blockiert Projekt Y". | | `derived_from` | Matrix / Default | Nein | Herkunft. "Erkenntnis stammt aus Prinzip X". | | `based_on` | Matrix | Nein | Fundament. "Erfahrung basiert auf Wert Y". | | `uses` | Matrix | Nein | Nutzung. "Projekt nutzt Konzept Z". | --- ## Anhang C: Datenmodelle (JSON Payloads) Diese sind die Felder, die effektiv in Qdrant gespeichert werden. ### C.1 Note Payload (`mindnet_notes`) { "note_id": "string (keyword)", // UUIDv5 oder Slug "title": "string (text)", // Titel aus Frontmatter "type": "string (keyword)", // Typ (z.B. 'project') "retriever_weight": "float", // Numerische Wichtigkeit (0.0-1.0) "chunk_profile": "string", // Genutztes Profil (z.B. 'sliding_smart_edges') "edge_defaults": ["string"], // Liste der aktiven Default-Kanten "tags": ["string"], // Liste von Tags "created": "string (iso-date)", // Erstellungsdatum "updated": "integer", // Timestamp "fulltext": "string (no-index)" // Gesamter Text (für Recovery) } ### C.2 Chunk Payload (`mindnet_chunks`) { "chunk_id": "string (keyword)", // Format: {note_id}#c{index} "note_id": "string (keyword)", // FK zur Note "type": "string (keyword)", // Typ-Kopie aus Note "text": "string (text)", // Reintext für Anzeige (ohne Overlap) "window": "string (text)", // Text + Overlap (für Embedding) "ord": "integer", // Laufende Nummer (1..N) "retriever_weight": "float", // Kopie aus Note (für Query-Speed) "chunk_profile": "string", // Vererbt von Note "neighbors_prev": ["string"], // ID des Vorgängers "neighbors_next": ["string"] // ID des Nachfolgers } ### C.3 Edge Payload (`mindnet_edges`) { "edge_id": "string (keyword)", // Deterministischer Hash "source_id": "string (keyword)", // Chunk-ID (Start) "target_id": "string (keyword)", // Chunk-ID oder Note-Titel (Ziel) "kind": "string (keyword)", // z.B. 'depends_on' "scope": "string (keyword)", // Immer 'chunk' "rule_id": "string (keyword)", // Traceability: 'inline:rel', 'explicit:wikilink' "confidence": "float", // 0.0 - 1.0 "note_id": "string (keyword)", // Owner Note ID "provenance": "keyword" // 'explicit', 'rule', 'smart' (NEU) } --- ## Anhang D: Environment Variablen Diese Variablen steuern das Verhalten der Skripte und Container. | Variable | Default | Beschreibung | | :--- | :--- | :--- | | `QDRANT_URL` | `http://localhost:6333` | URL zur Vektor-DB. | | `QDRANT_API_KEY` | *(leer)* | API-Key für Absicherung (optional). | | `COLLECTION_PREFIX` | `mindnet` | Namensraum für Collections (`{prefix}_notes` etc). | | `VECTOR_DIM` | `768` | **NEU:** Dimension für Embeddings (für Nomic). | | `MINDNET_TYPES_FILE` | `config/types.yaml` | Pfad zur Typ-Registry. | | `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_DECISION_CONFIG` | `config/decision_engine.yaml` | Router & Interview Config (Neu in v2.3). | | `MINDNET_LLM_MODEL` | `phi3:mini` | Name des Chat-Modells. | | `MINDNET_EMBEDDING_MODEL` | `nomic-embed-text` | **NEU:** Name des Vektor-Modells. | | `MINDNET_OLLAMA_URL` | `http://127.0.0.1:11434`| URL zum LLM-Server (Neu in v2.2). | | `MINDNET_LLM_TIMEOUT` | `300.0` | Timeout für Ollama (Erhöht für CPU-Inference). | | `MINDNET_API_TIMEOUT` | `300.0` | **NEU:** Frontend Timeout (Erhöht für Smart Edges). | | `MINDNET_LLM_BACKGROUND_LIMIT`| `2` | **NEU:** Max. parallele Import-Tasks (Traffic Control). | | `MINDNET_VAULT_ROOT` | `./vault` | **NEU:** Pfad für Write-Back Operationen. | | `MINDNET_HASH_COMPARE` | `Body` | Vergleichsmodus für Import (`Body`, `Frontmatter`, `Full`). | | `MINDNET_HASH_SOURCE` | `parsed` | Quelle für Hash (`parsed`, `raw`, `file`). | --- ## Anhang E: Glossar * **Active Intelligence:** Feature, das während des Schreibens Links vorschlägt. * **Async Ingestion:** Non-blocking Import-Prozess zur Vermeidung von Timeouts. * **Decision Engine:** Komponente, die den Intent prüft und Strategien wählt (WP06). * **Draft Editor:** Web-Komponente zur Bearbeitung generierter Notizen (WP10a). * **Explanation Layer:** Komponente, die Scores und Graphen als Begründung liefert. * **Healing Parser:** UI-Funktion, die defektes YAML von LLMs repariert (v2.5). * **Hybrid Router:** Kombination aus Keyword-Matching und LLM-Klassifizierung für Intents. * **Matrix Logic:** Regelwerk, das Kanten-Typen basierend auf Quell- und Ziel-Typ bestimmt. * **Nomic:** Das neue, hochpräzise Embedding-Modell (768 Dim). * **One-Shot Extractor:** LLM-Strategie zur sofortigen Generierung von Drafts ohne Rückfragen (WP07). * **RAG (Retrieval Augmented Generation):** Kombination aus Suche und Text-Generierung. * **Resurrection Pattern:** UI-Technik, um Eingaben bei Tab-Wechseln zu erhalten. * **Smart Edge Allocation:** LLM-basierte Prüfung, ob ein Link zu einem Chunk passt (WP15). * **Traffic Control:** Priorisierung von Chat-Anfragen ("Realtime") vor Import-Last ("Background") im LLM-Service (v2.6). --- ## Anhang F: Workpackage Status (v2.6.0) Aktueller Implementierungsstand der Module. | WP | Titel | Status | Anmerkung | | :--- | :--- | :--- | :--- | | **WP01** | Knowledge Design | 🟢 Live | Typen, Frontmatter definiert. | | **WP02** | Chunking Strategy | 🟢 Live | Profilbasiertes Chunking aktiv. | | **WP03** | Edge Logic / Import | 🟢 Live | Neue Importer-Pipeline mit Provenance. | | **WP04a**| Retriever Scoring | 🟢 Live | Hybrider Score (Semantik + Graph). | | **WP04b**| Explanation Layer | 🟢 Live | API liefert Reasons & Breakdown. | | **WP04c**| Feedback Loop | 🟢 Live | Logging (JSONL) & Traceability aktiv. | | **WP05** | Persönlichkeit / Chat | 🟢 Live | RAG-Integration mit Context Enrichment. | | **WP06** | Decision Engine | 🟢 Live | Hybrid Router v5, Strategic Retrieval. | | **WP07** | Interview Assistent | 🟢 Live | **One-Shot Extractor & Schemas aktiv.** | | **WP08** | Self-Tuning | 🔴 Geplant | Auto-Adjustment der Gewichte. | | **WP10** | Chat Interface | 🟢 Live | Web-Interface (Streamlit). | | **WP10a**| Draft Editor | 🟢 Live | **Interaktives UI & Healing Parser.** | | **WP11** | Backend Intelligence | 🟢 Live | **Async Ingestion, Nomic, Matrix.** | | **WP15** | Smart Edge Allocation | 🟢 Live | **LLM-Filter & Traffic Control.** | | **WP16** | Auto-Discovery | 🟡 Geplant | UX & Retrieval Tuning. | | **WP17** | Conversational Memory | 🟡 Geplant | Dialog-Gedächtnis. |