---
doc_type: glossary
audience: all
status: active
version: 2.7.0
context: "Zentrales Glossar für Mindnet v2.7. Definitionen von Entitäten, WP-22 Scoring-Konzepten und der Edge Registry."
---

# Mindnet Glossar

**Quellen:** `01_edge_vocabulary.md`, `retriever_scoring.py`, `edge_registry.py`

## Kern-Entitäten

* **Note:** Repräsentiert eine Markdown-Datei. Die fachliche Haupteinheit. Verfügt über einen **Status** (stable, draft, system), der das Scoring beeinflusst.
* **Chunk:** Ein Textabschnitt einer Note. Die technische Sucheinheit (Vektor).
* **Edge:** Eine gerichtete Verbindung zwischen zwei Knoten. Wird in WP-22 durch die Registry validiert.
* **Vault:** Der lokale Ordner mit den Markdown-Dateien (Source of Truth).
* **Frontmatter:** Der YAML-Header am Anfang einer Notiz (enthält `id`, `type`, `title`, `status`).

## Komponenten

* **Edge Registry:** Der zentrale Dienst (SSOT), der Kanten-Typen validiert und Aliase in kanonische Typen auflöst. Nutzt `01_edge_vocabulary.md` als Basis.
* **Retriever:** Besteht in v2.7 aus der Orchestrierung (`retriever.py`) und der mathematischen Scoring-Engine (`retriever_scoring.py`).
* **Decision Engine:** Teil des Routers, der Intents erkennt und entsprechende **Boost-Faktoren** für das Retrieval injiziert.
* **Traffic Control:** Verwaltet Prioritäten und drosselt Hintergrund-Tasks (z.B. Smart Edges) mittels Semaphoren.
* **Unknown Edges Log:** Die Datei `unknown_edges.jsonl`, in der das System Kanten-Typen protokolliert, die nicht im Dictionary gefunden wurden.

## Konzepte & Features

* **Canonical Type:** Der standardisierte System-Name einer Kante (z.B. `based_on`), der in der Datenbank gespeichert wird.
* **Alias (Edge):** Ein nutzerfreundliches Synonym (z.B. `basiert_auf`), das während der Ingestion automatisch zum Canonical Type aufgelöst wird.
* **Lifecycle Scoring (WP-22):** Ein Mechanismus, der die Relevanz einer Notiz basierend auf ihrem Status gewichtet (z.B. Bonus für `stable`, Malus für `draft`).
* **Intent Boosting:** Dynamische Erhöhung der Kanten-Gewichte basierend auf der Nutzerfrage (z.B. Fokus auf `caused_by` bei "Warum"-Fragen).
* **Provenance Weighting:** Gewichtung einer Kante nach ihrer Herkunft:
    * `explicit`: Vom Mensch gesetzt (Prio 1).
    * `smart`: Von der KI validiert (Prio 2).
    * `rule`: Durch System-Regeln/Matrix erzeugt (Prio 3).
* **Smart Edge Allocation:** KI-Verfahren zur Relevanzprüfung von Links für spezifische Textabschnitte.
* **Strict Heading Split:** Chunking-Strategie mit harten Grenzen an Überschriften und integriertem "Safety Net" gegen zu große Chunks.
* **Matrix Logic:** Bestimmung des Kanten-Typs basierend auf Quell- und Ziel-Entität (z.B. Erfahrung -> Wert = `based_on`).