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Branch Merge Commit: WP-25a

Branch: WP25a
Target: main
Version: v3.1.0
Date: 2026-01-02

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Commit Message

feat: Mixture of Experts (MoE) & Fallback-Kaskade (v3.0.0)

### Mixture of Experts (MoE) Architektur
- Übergang von provider-basierter zu profilbasierter Experten-Steuerung
- Zentrale Experten-Registry (`llm_profiles.yaml` v1.3.0)
- Aufgabenspezifische Profile: synthesis_pro, tech_expert, compression_fast, ingest_validator, identity_safe, embedding_expert
- Hardware-Optimierung: Lokaler Anker (Ollama/Phi-3) für maximale Privacy

### Rekursive Fallback-Kaskade
- Implementierung in `app/services/llm_service.py` (v3.5.2)
- Automatische Fallback-Logik bei Provider-Fehlern
- Schutz gegen Zirkel-Referenzen via `visited_profiles`-Tracking
- Background-Semaphore für parallele Tasks

### Pre-Synthesis Kompression (Module A)
- Asynchrone Verdichtung überlanger Wissens-Streams
- Konfigurierbare Schwellenwerte pro Stream (`compression_threshold`)
- Profil-gesteuerte Kompression via `compression_profile`
- Parallelisierung über `asyncio.gather()`

### Profilgesteuerte Ingestion
- Semantische Kanten-Validierung via `ingest_validator` (Temperature 0.0)
- Embedding-Konsolidierung über `embedding_expert` Profil
- Entfernung der Embedding-Konfiguration aus `.env`

### Startup-Schutz & Audit-Fixes
- Validierung von `llm_profiles.yaml` und `decision_engine.yaml` beim Booten
- Behebung der Sicherheitslücke in `DecisionEngine` (Fallback-Aufrufe nutzen nun `profile_name`)
- Circular Import Fix: Ingestion-Module nutzen neutrale `app.core.registry`

### Code-Komponenten
- `app/services/llm_service.py`: v3.5.2 (Rekursive Fallback-Kaskade)
- `app/core/retrieval/decision_engine.py`: v1.2.1 (Profile-Driven Orchestration)
- `app/core/ingestion/ingestion_processor.py`: v2.14.0 (Profilgesteuerte Validierung)
- `app/core/ingestion/ingestion_validation.py`: v2.13.0 (MoE-Profil Integration)
- `app/services/embeddings_client.py`: v2.6.0 (Profil-basierte Modell-Auflösung)
- `app/main.py`: v1.1.0 (Startup-Validierung)

### Konfiguration
- `config/llm_profiles.yaml`: v1.3.0 (Zentrale Experten-Registry)
- `config/decision_engine.yaml`: v3.2.2 (Decoupled MoE Logic, compression_thresholds)

### Dokumentation
- `03_tech_configuration.md`: llm_profiles.yaml Dokumentation
- `03_tech_chat_backend.md`: MoE Architektur und Fallback-Kaskade
- `02_concept_ai_personality.md`: Mixture of Experts Konzept
- `03_tech_ingestion_pipeline.md`: Profilgesteuerte Validierung
- `00_glossary.md`: Neue Begriffe (MoE, Profile, Fallback-Kaskade)
- `05_developer_guide.md`: Teach-the-AI mit Profilen
- `04_admin_operations.md`: Konfigurations-Updates
- `06_active_roadmap.md`: WP25a als abgeschlossen markiert

### Breaking Changes
- Keine Breaking Changes für Endbenutzer
- ENV-Variablen `MINDNET_LLM_PROVIDER`, `MINDNET_LLM_MODEL` etc. dienen nur noch als Fallback
- Neue Konfigurationsdatei `llm_profiles.yaml` ist erforderlich (Startup-Validierung)

### Migration
- Administratoren müssen `config/llm_profiles.yaml` erstellen
- System startet nicht, wenn `llm_profiles.yaml` fehlt oder ungültig ist
- ENV-Variablen bleiben als Fallback erhalten

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**Status:** ✅ WP-25a ist zu 100% implementiert und audit-geprüft.  
**Nächster Schritt:** WP-25b (Prompt-Orchestration & Model-Specific Tuning).

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Zusammenfassung

Dieser Merge führt die Mixture of Experts (MoE) Architektur in MindNet ein. Das System nutzt nun eine profilbasierte Experten-Steuerung statt einer globalen Provider-Konfiguration. Jede Systemaufgabe wird einem dedizierten Profil zugewiesen, das Modell, Provider und Parameter unabhängig definiert.

Kern-Features:

• Zentrale Experten-Registry (llm_profiles.yaml)
• Rekursive Fallback-Kaskade mit Schutz gegen Zirkel-Referenzen
• Pre-Synthesis Kompression für überlange Wissens-Streams
• Profilgesteuerte Ingestion mit deterministischer Validierung
• Startup-Schutz und Audit-Fixes

Technische Integrität:

• Alle LLM-Aufrufe nutzen nun die Profilsteuerung
• Startup-Validierung verhindert fehlerhafte Konfigurationen
• Circular Import Fix verbessert Wartbarkeit

Dokumentation:

• Vollständige Aktualisierung aller relevanten Dokumente
• Neue Begriffe im Glossar
• Konfigurations-Referenz erweitert
• Developer Guide aktualisiert