Lars
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Deploy mindnet to llm-node / deploy (push) Successful in 3s
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# Mindnet v2.2 – Developer Guide
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**Datei:** `docs/mindnet_developer_guide_v2.2.md`
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**Stand:** 2025-12-08
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**Status:** **FINAL** (Inkl. RAG & AI-Teaching Paradigm)
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**Quellen:** `mindnet_technical_architecture.md`, `Handbuch.md`, `DEV_WORKFLOW.md`.
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> **Zielgruppe:** Entwickler:innen.
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> **Zweck:** Anleitung zum Aufsetzen der Entwicklungsumgebung, Verständnis der Modulstruktur und Durchführung von Tests.
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## 1. Projektstruktur (Aktualisiert)
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Der Code ist modular in `app` (Logik), `scripts` (CLI) und `config` (Steuerung) getrennt.
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mindnet/
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├── app/
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│ ├── core/ # Kernlogik
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│ │ ├── chunker.py # Text-Zerlegung
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│ │ ├── derive_edges.py # Edge-Erzeugung (WP03 Logik)
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│ │ ├── retriever.py # Scoring & Hybrid Search
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│ │ ├── qdrant.py # DB-Verbindung
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│ │ └── ...
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│ ├── models/ # Pydantic DTOs
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│ │ └── dto.py # Zentrale DTO-Definition
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│ ├── routers/ # FastAPI Endpoints
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│ │ ├── query.py # Suche
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│ │ ├── chat.py # RAG-Chat (WP05)
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│ │ ├── feedback.py # Feedback (WP04c)
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│ │ └── ...
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│ ├── services/ # Interne & Externe Dienste
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│ │ ├── llm_service.py # Ollama Client (WP05)
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│ │ ├── feedback_service.py # Logging (JSONL Writer)
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│ │ └── embeddings_client.py
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│ └── main.py # Entrypoint der API
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├── config/ # YAML-Konfigurationen (Single Source of Truth)
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│ ├── types.yaml # Import-Regeln
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│ ├── prompts.yaml # LLM Prompts & RAG Templates (WP05)
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│ └── retriever.yaml # Scoring-Regeln
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├── data/
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│ └── logs/ # Lokale Logs (search_history.jsonl, feedback.jsonl)
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├── scripts/ # CLI-Tools (Import, Diagnose, Reset)
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├── tests/ # Pytest Suite & Smoke Scripts
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└── vault/ # Dein lokaler Markdown-Content (Git-ignored)
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## 2. Lokales Setup (Development)
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### 2.1 Voraussetzungen
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* **Python:** 3.10 oder höher.
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* **Docker:** Für Qdrant.
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* **Ollama:** Für lokale LLM-Inference (erforderlich für `/chat`).
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* **Vault:** Ein Ordner mit Markdown-Dateien (z.B. `./mindnet_v2_test_vault` für Tests).
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### 2.2 Installation
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# 1. Repository klonen & Verzeichnis wechseln
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git clone <repo> mindnet
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cd mindnet
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# 2. Virtual Environment erstellen
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python3 -m venv .venv
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source .venv/bin/activate
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# 3. Abhängigkeiten installieren
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pip install -r requirements.txt
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# 4. Ollama Setup (Modell laden)
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# Wir nutzen Phi-3 Mini für schnelle CPU-Inference
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ollama pull phi3:mini
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### 2.3 Konfiguration (Environment)
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Erstelle eine `.env` Datei im Root-Verzeichnis.
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# Qdrant Verbindung
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QDRANT_URL="http://localhost:6333"
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QDRANT_API_KEY="" # Leer lassen für lokal
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# Mindnet Core Settings
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COLLECTION_PREFIX="mindnet_dev"
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MINDNET_TYPES_FILE="./config/types.yaml"
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MINDNET_RETRIEVER_CONFIG="./config/retriever.yaml"
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# LLM / RAG Settings (WP05)
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MINDNET_LLM_MODEL="phi3:mini"
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MINDNET_OLLAMA_URL="http://127.0.0.1:11434"
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MINDNET_PROMPTS_PATH="./config/prompts.yaml"
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# Import-Strategie
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MINDNET_HASH_COMPARE="Body"
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MINDNET_HASH_SOURCE="parsed"
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### 2.4 Dienste starten (Systemd bevorzugt)
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Auf dem Entwicklungsserver (Beelink) nutzen wir Systemd.
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# Starten / Neustarten
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sudo systemctl restart mindnet-dev
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# Logs prüfen
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journalctl -u mindnet-dev -f
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Falls du lokal auf Windows entwickelst:
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# 1. Qdrant starten
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docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant
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# 2. Ollama starten
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ollama serve
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# 3. API starten
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uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8002 --env-file .env --reload
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## 3. Core-Module & Entwicklung
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### 3.1 Der Importer (`scripts.import_markdown`)
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Dies ist das komplexeste Modul.
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* **Einstieg:** `scripts/import_markdown.py` -> `main()`.
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* **Idempotenz:** Der Importer muss mehrfach laufen können, ohne Duplikate zu erzeugen. Wir nutzen deterministische IDs (UUIDv5).
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* **Debugging:** Nutze `--dry-run` oder `scripts/payload_dryrun.py`.
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### 3.2 Edge-Logik (`app.core.derive_edges`)
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Hier wird entschieden, welche Kanten entstehen.
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* **Rule-ID:** Vergib zwingend eine eindeutige `rule_id` (z.B. `custom:my_rule`), damit die Herkunft für die Explanation nachvollziehbar bleibt.
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### 3.3 Der Retriever & Chat (`app.core.retriever` / `app.routers.chat`)
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Hier passiert das Scoring und die Generation.
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* **Hybrid Search:** Der Chat-Endpoint erzwingt `mode="hybrid"`.
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* **Context Enrichment:** In `_build_enriched_context` (chat.py) werden Metadaten (Typ, Score) in den Prompt injiziert. Achte darauf, dass neue Typen hier ggf. berücksichtigt werden, falls sie spezielle Behandlung brauchen (aktuell generisch gelöst).
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## 4. Tests & Debugging
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Wir unterscheiden drei Test-Ebenen. Ein Pull Request sollte alle passieren.
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### 4.1 Unit Tests (Pytest)
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Für isolierte Logik (Parsing, Scoring).
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pytest tests/test_retriever_basic.py
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pytest tests/test_chunking.py
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pytest tests/test_edges_all.py
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### 4.2 Integration / Pipeline Tests
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Prüfen den Datenfluss von Markdown bis Qdrant-JSON.
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* **Payload Dryrun:** Prüft JSON-Schema Konformität.
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python3 -m scripts.payload_dryrun --vault ./mindnet_v2_test_vault
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* **Edge Checks:** Prüft Graph-Invarianten.
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python3 -m scripts.edges_full_check
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### 4.3 Smoke Tests (E2E)
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Prüfen das laufende System (API) gegen eine echte Qdrant-Instanz und Ollama.
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# 1. Retriever Test (Hybrid + Explanation)
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python scripts/test_retriever_smoke.py --query "Test" --mode hybrid --top-k 5 --explain
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# 2. Chat / RAG Test (WP05)
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# Prüft die gesamte Kette: Suche -> Kontext -> LLM -> Antwort
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python tests/test_chat_wp05.py
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# 3. Feedback Test (WP04c)
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python tests/test_feedback_smoke.py --url http://localhost:8002/query
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## 5. Das "Teach-the-AI" Paradigma (Context Intelligence)
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Mindnet lernt nicht durch Training (Fine-Tuning), sondern durch **Konfiguration** und **Kontext**. Wenn du dem System ein neues Konzept (z.B. "Risiko" oder "Strategie") beibringen willst, musst du an drei Stellen eingreifen. Dies ist der **Core-Workflow** für Erweiterungen.
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### Das Dreieck der Bedeutung
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1. **Daten-Ebene (`types.yaml`):** Definiert die Existenz und Wichtigkeit.
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2. **Code-Ebene (`chat.py`):** Macht den Typ für das LLM sichtbar (Labeling).
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3. **Kognitive Ebene (`prompts.yaml`):** Erklärt dem LLM, wie es den Typ interpretieren soll.
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### Workflow: Einen neuen Typ implementieren (Bsp: `risk`)
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**Schritt 1: Physik definieren (`config/types.yaml`)**
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Definiere, wie der Typ importiert und gesucht wird.
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risk:
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chunk_profile: short # Risiken sind oft kurze Statements
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retriever_weight: 0.90 # Sehr wichtig, fast so hoch wie Decisions
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edge_defaults: ["blocks"] # Ein Risiko blockiert oft das verlinkte Projekt
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*Ergebnis:* Notizen werden importiert und landen bei Suchen weit oben.
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**Schritt 2: Labeling prüfen (`app/routers/chat.py`)**
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Der Router (Funktion `_build_enriched_context`) liest das Feld `type` automatisch aus und injiziert es als `TYP: [RISK]` in den Prompt.
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* *Prüfung:* Keine Code-Änderung nötig, da der Router generisch programmiert ist.
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* *Ausnahme:* Wenn du spezielle Logik brauchst (z.B. "Risiken immer rot markieren"), müsstest du hier den Code anpassen.
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**Schritt 3: Verstehen lehren (`config/prompts.yaml`)**
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Das LLM sieht nun `[RISK]`. Aber was soll es damit tun? Das definierst du hier.
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Ergänze den `system_prompt` oder das `rag_template`:
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system_prompt: |
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...
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REGELN FÜR TYPEN:
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- [DECISION]: Begründung für Handlungen.
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- [RISK]: Warnung! Wenn ein [RISK] im Kontext ist, weise den User darauf hin, bevor du eine Lösung empfiehlst.
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*Ergebnis:* Das System entwickelt ein "Risikobewusstsein".
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### Fazit
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Nur wenn **alle drei Ebenen** synchron sind, entsteht intelligente Persönlichkeit.
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* Ohne Schritt 1 findet das System die Notiz nicht.
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* Ohne Schritt 2 sieht das LLM nur Text, keinen Typ.
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* Ohne Schritt 3 ignoriert das LLM den Typ, weil es ihn nicht versteht.
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## 6. Nützliche Einzeiler
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**DB komplett zurücksetzen (Vorsicht!):**
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python3 -m scripts.reset_qdrant --mode wipe --prefix "mindnet_dev" --yes
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**Einen einzelnen File inspizieren (Parser-Sicht):**
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python3 tests/inspect_one_note.py --file ./vault/MeinFile.md
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**Live-Logs sehen (Beelink):**
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journalctl -u mindnet-dev -f |