192 lines
7.0 KiB
Markdown
192 lines
7.0 KiB
Markdown
# Mindnet v2.2 – Developer Guide
|
||
**Datei:** `docs/mindnet_developer_guide_v2.2.md`
|
||
**Stand:** 2025-12-08
|
||
**Status:** **FINAL** (Inkl. RAG & LLM Setup)
|
||
**Quellen:** `mindnet_technical_architecture.md`, `Handbuch.md`, `DEV_WORKFLOW.md`.
|
||
|
||
> **Zielgruppe:** Entwickler:innen.
|
||
> **Zweck:** Anleitung zum Aufsetzen der Entwicklungsumgebung, Verständnis der Modulstruktur und Durchführung von Tests.
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 1. Projektstruktur (Aktualisiert)
|
||
|
||
Der Code ist modular in `app` (Logik), `scripts` (CLI) und `config` (Steuerung) getrennt.
|
||
|
||
mindnet/
|
||
├── app/
|
||
│ ├── core/ # Kernlogik
|
||
│ │ ├── chunker.py # Text-Zerlegung
|
||
│ │ ├── derive_edges.py # Edge-Erzeugung (WP03 Logik)
|
||
│ │ ├── retriever.py # Scoring & Hybrid Search
|
||
│ │ ├── qdrant.py # DB-Verbindung
|
||
│ │ └── ...
|
||
│ ├── models/ # Pydantic DTOs
|
||
│ │ └── dto.py # Zentrale DTO-Definition
|
||
│ ├── routers/ # FastAPI Endpoints
|
||
│ │ ├── query.py # Suche
|
||
│ │ ├── chat.py # RAG-Chat (WP05)
|
||
│ │ ├── feedback.py # Feedback (WP04c)
|
||
│ │ └── ...
|
||
│ ├── services/ # Interne & Externe Dienste
|
||
│ │ ├── llm_service.py # Ollama Client (WP05)
|
||
│ │ ├── feedback_service.py # Logging (JSONL Writer)
|
||
│ │ └── embeddings_client.py
|
||
│ └── main.py # Entrypoint der API
|
||
├── config/ # YAML-Konfigurationen (Single Source of Truth)
|
||
│ ├── types.yaml # Import-Regeln
|
||
│ ├── prompts.yaml # LLM Prompts & RAG Templates (WP05)
|
||
│ └── retriever.yaml # Scoring-Regeln
|
||
├── data/
|
||
│ └── logs/ # Lokale Logs (search_history.jsonl, feedback.jsonl)
|
||
├── scripts/ # CLI-Tools (Import, Diagnose, Reset)
|
||
├── tests/ # Pytest Suite & Smoke Scripts
|
||
└── vault/ # Dein lokaler Markdown-Content (Git-ignored)
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 2. Lokales Setup (Development)
|
||
|
||
### 2.1 Voraussetzungen
|
||
* **Python:** 3.10 oder höher.
|
||
* **Docker:** Für Qdrant.
|
||
* **Ollama:** Für lokale LLM-Inference (erforderlich für `/chat`).
|
||
* **Vault:** Ein Ordner mit Markdown-Dateien (z.B. `./mindnet_v2_test_vault` für Tests).
|
||
|
||
### 2.2 Installation
|
||
# 1. Repository klonen & Verzeichnis wechseln
|
||
git clone <repo> mindnet
|
||
cd mindnet
|
||
|
||
# 2. Virtual Environment erstellen
|
||
python3 -m venv .venv
|
||
source .venv/bin/activate
|
||
|
||
# 3. Abhängigkeiten installieren
|
||
pip install -r requirements.txt
|
||
|
||
# 4. Ollama Setup (Modell laden)
|
||
# Wir nutzen Phi-3 Mini für schnelle CPU-Inference
|
||
ollama pull phi3:mini
|
||
|
||
### 2.3 Konfiguration (Environment)
|
||
Erstelle eine `.env` Datei im Root-Verzeichnis.
|
||
|
||
# Qdrant Verbindung
|
||
QDRANT_URL="http://localhost:6333"
|
||
QDRANT_API_KEY="" # Leer lassen für lokal
|
||
|
||
# Mindnet Core Settings
|
||
COLLECTION_PREFIX="mindnet_dev"
|
||
MINDNET_TYPES_FILE="./config/types.yaml"
|
||
MINDNET_RETRIEVER_CONFIG="./config/retriever.yaml"
|
||
|
||
# LLM / RAG Settings (WP05)
|
||
MINDNET_LLM_MODEL="phi3:mini"
|
||
MINDNET_OLLAMA_URL="http://127.0.0.1:11434"
|
||
MINDNET_PROMPTS_PATH="./config/prompts.yaml"
|
||
|
||
# Import-Strategie
|
||
MINDNET_HASH_COMPARE="Body"
|
||
MINDNET_HASH_SOURCE="parsed"
|
||
|
||
### 2.4 Dienste starten (Systemd bevorzugt)
|
||
Auf dem Entwicklungsserver (Beelink) nutzen wir Systemd.
|
||
|
||
# Starten / Neustarten
|
||
sudo systemctl restart mindnet-dev
|
||
|
||
# Logs prüfen
|
||
journalctl -u mindnet-dev -f
|
||
|
||
Falls du lokal auf Windows entwickelst:
|
||
# 1. Qdrant starten
|
||
docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant
|
||
# 2. Ollama starten
|
||
ollama serve
|
||
# 3. API starten
|
||
uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8002 --env-file .env --reload
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 3. Core-Module & Entwicklung
|
||
|
||
### 3.1 Der Importer (`scripts.import_markdown`)
|
||
Dies ist das komplexeste Modul.
|
||
* **Einstieg:** `scripts/import_markdown.py` -> `main()`.
|
||
* **Idempotenz:** Der Importer muss mehrfach laufen können, ohne Duplikate zu erzeugen. Wir nutzen deterministische IDs (UUIDv5).
|
||
* **Debugging:** Nutze `--dry-run` oder `scripts/payload_dryrun.py`.
|
||
|
||
### 3.2 Edge-Logik (`app.core.derive_edges`)
|
||
Hier wird entschieden, welche Kanten entstehen.
|
||
* **Rule-ID:** Vergib zwingend eine eindeutige `rule_id` (z.B. `custom:my_rule`), damit die Herkunft für die Explanation nachvollziehbar bleibt.
|
||
|
||
### 3.3 Der Retriever & Chat (`app.core.retriever` / `app.routers.chat`)
|
||
Hier passiert das Scoring und die Generation.
|
||
* **Hybrid Search:** Der Chat-Endpoint erzwingt `mode="hybrid"`.
|
||
* **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).
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 4. Tests & Debugging
|
||
|
||
Wir unterscheiden drei Test-Ebenen. Ein Pull Request sollte alle passieren.
|
||
|
||
### 4.1 Unit Tests (Pytest)
|
||
Für isolierte Logik (Parsing, Scoring).
|
||
pytest tests/test_retriever_basic.py
|
||
pytest tests/test_chunking.py
|
||
pytest tests/test_edges_all.py
|
||
|
||
### 4.2 Integration / Pipeline Tests
|
||
Prüfen den Datenfluss von Markdown bis Qdrant-JSON.
|
||
* **Payload Dryrun:** Prüft JSON-Schema Konformität.
|
||
python3 -m scripts.payload_dryrun --vault ./mindnet_v2_test_vault
|
||
|
||
* **Edge Checks:** Prüft Graph-Invarianten.
|
||
python3 -m scripts.edges_full_check
|
||
|
||
### 4.3 Smoke Tests (E2E)
|
||
Prüfen das laufende System (API) gegen eine echte Qdrant-Instanz und Ollama.
|
||
|
||
# 1. Retriever Test (Hybrid + Explanation)
|
||
python scripts/test_retriever_smoke.py --query "Test" --mode hybrid --top-k 5 --explain
|
||
|
||
# 2. Chat / RAG Test (WP05)
|
||
# Prüft die gesamte Kette: Suche -> Kontext -> LLM -> Antwort
|
||
python tests/test_chat_wp05.py
|
||
|
||
# 3. Feedback Test (WP04c)
|
||
python tests/test_feedback_smoke.py --url http://localhost:8002/query
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 5. Guidelines für Erweiterungen
|
||
|
||
### 5.1 Neuen Note-Typ hinzufügen
|
||
* Bearbeite `config/types.yaml`.
|
||
* Definiere `chunk_profile`, `retriever_weight` und `edge_defaults`.
|
||
* Führe einen **Re-Import** durch.
|
||
|
||
### 5.2 Persönlichkeit anpassen (Prompt Engineering)
|
||
* Bearbeite `config/prompts.yaml`.
|
||
* Änderungen sind sofort aktiv (kein Neustart nötig, da pro Request geladen, sofern nicht gecached).
|
||
* **Prompt-Regel:** Kleine Modelle (Phi-3) brauchen strikte Anweisungen (z.B. "Achte auf [DECISION]").
|
||
|
||
### 5.3 Neue API-Endpunkte
|
||
* Erstelle einen neuen Router in `app/routers/`.
|
||
* Registriere den Router in `app/main.py`.
|
||
* Denke an **Traceability**: Generiere oder durchschleife `query_id`.
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 6. Nützliche Einzeiler
|
||
|
||
**DB komplett zurücksetzen (Vorsicht!):**
|
||
python3 -m scripts.reset_qdrant --mode wipe --prefix "mindnet_dev" --yes
|
||
|
||
**Einen einzelnen File inspizieren (Parser-Sicht):**
|
||
python3 tests/inspect_one_note.py --file ./vault/MeinFile.md
|
||
|
||
**Live-Logs sehen (Beelink):**
|
||
journalctl -u mindnet-dev -f |