Lars
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Deploy mindnet to llm-node / deploy (push) Successful in 4s
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# 🏃 Sprint-Planung: Sprint 1 (V3.1)
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**Fokus:** Intelligenz & Gedächtnis
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## 🎯 Sprint-Ziel
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Mindnet kann sich an den Kontext des aktuellen Gesprächs erinnern und seine Retrieval-Logik basierend auf historischen Feedback-Daten anpassen.
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## 🛠️ Aufgaben & Lösungsskizzen
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### Aufgabe 1: SQLite Session Management (Backend)
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* **Datei:** `app/core/retrieval/session_manager.py` (Neu)
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* **Details:** Erstelle eine DB-Struktur für `sessions` und `messages`.
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* **Logik:** Jede Anfrage im `chat.py` Endpunkt muss eine `session_id` verarbeiten.
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### Aufgabe 2: Context Injection in DecisionEngine
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* **Datei:** `app/core/retrieval/decision_engine.py`
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* **Details:** 1. Abruf der letzten 5 Nachrichten aus dem `SessionManager`.
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2. Verdichtung der Historie auf max. 500 Token via `llm_service.generate_raw_response(prompt_key="compression_template", ...)`.
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3. Injection in `_generate_final_answer` als Variable `history`.
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### Aufgabe 3: Das Tuning-Modul (Self-Calibration)
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* **Datei:** `app/services/tuning_service.py` (Neu)
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* **Details:** 1. Parser für `logs/feedback.jsonl`.
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2. Logik: Wenn `negative_feedback` + `intent == 'CODING'`, erhöhe `tech_stream` boost um 0.5.
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3. Persistenz in `config/tuning_registry.yaml`.
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## 📦 Definition of Done (DoD)
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- [ ] Test A: Rückfrage "Was meinst du damit?" bezieht sich auf das vorherige Ergebnis.
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- [ ] Test B: Tuning-Werte werden nach manuellem Feedback in den Logs berücksichtigt.
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- [ ] Test C: `[PROMPT-TRACE]` zeigt korrekte Level-1/2 Matches für Memory-Prompts. |