Lars/mindnet
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666 Commits 3 Branches 37 Tags 7.6 MiB
Python 98.9%
Shell 0.9%
Dockerfile 0.2%
V2.3.2-StabilityPatch
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Lars 046aa2cf48
All checks were successful
Deploy mindnet to llm-node / deploy (push) Successful in 4s
Details
Merge pull request 'WP06a' (#5) from WP06a into main 
Reviewed-on: #5
fix(wp06a): Fix API Payload-Enrichment & CPU Timeouts

Stabilisierungspatch für die Decision Engine (Post-WP06).

**Bugfixes & Verbesserungen:**
- **FIX:** API (Retriever) liefert nun `payload`-Daten im `QueryHit` zurück. Behebt "Typ: unknown" Fehler in Clients/Tests.
- **FIX:** Test-Skript (`test_wp06_decision.py`) prüft nun robust auf `payload` oder `source` und zeigt Intent-Source an.
- **FIX:** Timeout für LLM-Inference in `.env` konfigurierbar gemacht (`MINDNET_LLM_TIMEOUT`) und Default für Tests auf 300s erhöht (Cold-Start Protection).
- **CHORE:** DTOs erweitert um `intent_source` für besseres Tracing (Keyword vs. LLM).
- **DOCS:** Technische Architektur und Appendices aktualisiert (Chunk-Schema enthält nun explizit `type`).

**Version Bump:** v2.3.1 -> v2.3.2
2025-12-09 18:25:36 +01:00
.gitea/workflows .gitea/workflows/deploy.yml aktualisiert 2025-11-07 09:37:02 +01:00
.vscode Neue Dokumentationsdateien 2025-12-07 15:49:44 +01:00
app payload durchreichen bis zum chat 2025-12-09 18:11:25 +01:00
config verbessertes Prompt, und chat-Router optimiert 2025-12-09 13:50:18 +01:00
docker docker/embeddings.Dockerfile aktualisiert 2025-09-04 08:00:52 +02:00
docs Dokumentation angepasst 2025-12-09 18:22:15 +01:00
Programmmanagement WP06 Dokumentation 2025-12-09 17:11:03 +01:00
schemas schemas/note.schema.json aktualisiert 2025-09-09 19:43:12 +02:00
scripts scripts/health_check_mindnet.py aktualisiert 2025-12-05 12:12:30 +01:00
tests neue Test 2025-12-09 18:02:21 +01:00
vault vault/leitbild/templates/obsidian_review_daily.md hinzugefügt 2025-11-01 15:08:47 +01:00
README.md test 2025-12-07 12:43:20 +01:00
requirements.txt OK 2025-12-07 16:20:16 +01:00

README.md

mindnet API (bundle)

This bundle provides a minimal FastAPI app for embeddings and Qdrant upserts/queries plus a Markdown importer.

Quick start

python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

# Environment (adjust as needed)
export QDRANT_URL=http://127.0.0.1:6333
export MINDNET_PREFIX=mindnet
export MINDNET_MODEL=sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2

# Run API
uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8001 --workers 1

# (optional) Ensure collections exist (or use setup_mindnet_collections.py you already have)
# python3 scripts/setup_mindnet_collections.py --qdrant-url $QDRANT_URL --prefix $MINDNET_PREFIX --dim 384 --distance Cosine

# Import some notes
python3 scripts/import_markdown.py --vault /path/to/Obsidian

Endpoints

  • POST /embed → { "texts": [...] } → 384-d vectors
  • POST /qdrant/upsert_note
  • POST /qdrant/upsert_chunk
  • POST /qdrant/upsert_edge
  • POST /qdrant/query → semantic search over chunks with optional filters

See scripts/quick_test.sh for a runnable example.

Anmerkung: Diese Datei ist veraltet