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MindNet v3.1.1 - Release Notes: WP-25b

Release Date: 2026-01-02
Type: Feature Release - Lazy-Prompt-Orchestration & Full Resilience
Version: 3.1.1 (WP-25b)

🎯 Überblick

Mit WP-25b wurde MindNet von statischer Prompt-Formatierung auf eine hierarchische Lazy-Prompt-Orchestration umgestellt. Prompts werden erst im Moment des Modellaustauschs geladen, basierend auf dem exakt aktiven Modell. Dies ermöglicht modell-spezifisches Tuning und maximale Resilienz bei Modell-Fallbacks.

Diese Version markiert einen weiteren Architektur-Sprung: Von vorformatierter Prompt-Strings hin zu einer dynamischen, modell-spezifischen Prompt-Auflösung mit vollständiger Traceability.

✨ Neue Features

1. Hierarchisches Prompt-Resolution-System

Implementierung (app/services/llm_service.py v3.5.5):

Dreistufige Auflösungs-Logik für maximale Präzision und Resilienz:

  1. Level 1 (Modell-ID): Exakte Übereinstimmung für spezifische Modelle

    • Beispiel: google/gemini-2.0-flash-exp:free, meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free
    • Vorteil: Modell-spezifische Optimierungen für maximale Präzision
    • Logging: 🎯 [PROMPT-TRACE] Level 1 Match: Model-specific

  2. Level 2 (Provider): Fallback auf Provider-Standards

    • Beispiel: openrouter, ollama, gemini
    • Vorteil: Bewährte Standards aus v3.1.2 bleiben erhalten
    • Logging: 📡 [PROMPT-TRACE] Level 2 Match: Provider-fallback

  3. Level 3 (Default): Globaler Sicherheits-Satz

    • Fallback-Kette: default → gemini → ollama → ""
    • Vorteil: Vermeidung von Fehlern bei unbekannten Konfigurationen
    • Logging: ⚓ [PROMPT-TRACE] Level 3 Match: Global Default

Vorteile:

  • Modell-spezifisches Tuning: Jedes Modell kann optimierte Prompts erhalten
  • Maximale Resilienz: Bei Modell-Fallbacks wird automatisch das passende Template geladen
  • Traceability: Vollständige Transparenz über genutzte Instruktionen

2. Lazy-Prompt-Orchestration

Implementierung (app/services/llm_service.py v3.5.5):

  • Lazy Loading: Prompts werden erst zur Laufzeit geladen, wenn das aktive Modell bekannt ist
  • Parameter: prompt_key und variables statt vorformatierter Strings
  • Integration: Vollständig in Chat, Ingestion und DecisionEngine integriert

Vorteile:

  • Dynamische Anpassung: Prompt wird basierend auf aktivem Modell geladen
  • Fallback-Resilienz: Bei Cloud → Local Fallback wird automatisch das passende Template verwendet
  • Wartbarkeit: Zentrale Konfiguration in prompts.yaml statt verstreuter String-Formatierungen

3. Ultra-robustes Intent-Parsing

Implementierung (app/core/retrieval/decision_engine.py v1.3.2):

  • Regex-basierter Parser: Bereinigt Modell-Artefakte zuverlässig
  • Beispiele: CODING[/S] → CODING, DECISION</s> → DECISION
  • Robustheit: Ignoriert Stop-Marker, Newlines oder Plaudereien des Modells

Vorteile:

  • Präzises Routing: Strategie-Erkennung funktioniert auch bei freien Modellen mit Artefakten
  • Fehlerresistenz: Systemabstürze durch fehlerhafte Modell-Antworten werden verhindert

4. Differenzierte Ingestion-Validierung

Implementierung (app/core/ingestion/ingestion_validation.py v2.14.0):

  • Fehler-Differenzierung: Unterscheidung zwischen transienten und permanenten Fehlern
  • Transiente Fehler: Timeout, Connection, Network → Kante wird erlaubt (Datenverlust vermeiden)
  • Permanente Fehler: Config, Validation, Invalid Response → Kante wird abgelehnt (Graph-Qualität schützen)

Vorteile:

  • Datenintegrität: Transiente Netzwerkfehler führen nicht zu Datenverlust
  • Graph-Qualität: Permanente Konfigurationsfehler schützen vor fehlerhaften Kanten

5. PROMPT-TRACE Logging

Implementierung (app/services/llm_service.py v3.5.5):

  • Vollständige Transparenz: Protokollierung der genutzten Prompt-Auflösungs-Ebene
  • Log-Format: [PROMPT-TRACE] Level X Match: ...
  • Debugging: Einfache Nachverfolgung von Prompt-Entscheidungen

Vorteile:

  • Debugging: Schnelle Identifikation von Prompt-Problemen
  • Optimierung: Verständnis, welche Prompts tatsächlich genutzt werden
  • Audit: Vollständige Nachvollziehbarkeit der System-Entscheidungen

🔧 Technische Änderungen

Konfigurationsdateien

Aktualisierte Dateien:

  • config/prompts.yaml v3.2.2: Hierarchische Struktur mit Modell-spezifischen Overrides
    • Erhalt: 100% der Original-Prompts aus v3.1.2 für die Provider-Ebene
    • Neu: Modell-spezifische Overrides für Gemini 2.0, Llama 3.3, Qwen 2.5
    • Neu: compression_template für DecisionEngine v1.3.0

Code-Komponenten

Komponente Version Änderungen
app/services/llm_service.py v3.5.5 Hierarchische Prompt-Resolution, Lazy-Loading, PROMPT-TRACE
app/core/retrieval/decision_engine.py v1.3.2 Ultra-robustes Intent-Parsing via Regex
app/core/ingestion/ingestion_validation.py v2.14.0 Lazy-Prompt-Integration, differenzierte Fehlerbehandlung
app/routers/chat.py v3.0.3 Lazy-Prompt-Loading für Chat-Synthese

API-Änderungen

Neue Parameter:

  • prompt_key: Schlüssel für Lazy-Loading (statt vorformatierter Strings)
  • variables: Daten-Dict für Prompt-Formatierung

Veraltete Parameter:

  • Vorformatierte prompt Strings werden weiterhin unterstützt (Abwärtskompatibilität)

🐛 Behobene Probleme

  • ✅ Behoben: Modell-Artefakte in Intent-Router (z.B. CODING[/S] → CODING)
  • ✅ Behoben: Fehlende modell-spezifische Prompt-Optimierungen
  • ✅ Behoben: Fehlerhafte Prompt-Auflösung bei Modell-Fallbacks
  • ✅ Behoben: Undifferenzierte Fehlerbehandlung in Ingestion-Validierung

📚 Dokumentation

Aktualisierte Dokumente:

  • ✅ 03_tech_chat_backend.md: Hierarchisches Prompt-Resolution-System und Lazy-Prompt-Orchestration
  • ✅ 03_tech_configuration.md: prompts.yaml hierarchische Struktur dokumentiert
  • ✅ 02_concept_ai_personality.md: Lazy-Prompt-Orchestration Konzept
  • ✅ 03_tech_ingestion_pipeline.md: Differenzierte Validierung
  • ✅ 00_glossary.md: Neue Begriffe (Lazy-Prompt, PROMPT-TRACE, hierarchische Resolution)
  • ✅ 05_developer_guide.md: Lazy-Prompt-Orchestration für Entwickler
  • ✅ 06_active_roadmap.md: WP25b als abgeschlossen markiert

🚀 Migration & Upgrade

Für Administratoren

  1. Keine Breaking Changes:

    • Vorformatierte Prompts werden weiterhin unterstützt
    • System funktioniert ohne Änderungen

  2. Optional: Modell-spezifische Optimierungen:

    # config/prompts.yaml
decision_synthesis_v1:
  "google/gemini-2.0-flash-exp:free": |
    # Modell-spezifische Optimierung
    ...

  3. PROMPT-TRACE aktivieren:

    • Logs zeigen automatisch die genutzte Auflösungs-Ebene
    • Keine zusätzliche Konfiguration erforderlich

Für Entwickler

API-Änderungen:

  • LLMService.generate_raw_response() unterstützt nun prompt_key und variables
  • Vorformatierte prompt Strings bleiben für Abwärtskompatibilität erhalten

Best Practice:

  • Nutze prompt_key und variables für neue Implementierungen
  • Lazy-Loading ermöglicht automatische Modell-Anpassung

Konfiguration:

  • Neue Modell-spezifische Prompts können in prompts.yaml definiert werden
  • Hierarchische Struktur: Modell-ID → Provider → Default

🔮 Ausblick (WP-25c)

  • Kontext-Budgeting: Intelligente Token-Verteilung
  • Stream-specific Provider: Unterschiedliche KI-Modelle pro Wissensbereich
  • Erweiterte Prompt-Optimierung: Dynamische Anpassung basierend auf Kontext und Historie

📊 Metriken & Performance

Erwartete Verbesserungen:

  • Präzision: Modell-spezifische Prompts erhöhen Antwortqualität
  • Resilienz: Automatische Prompt-Anpassung bei Modell-Fallbacks
  • Debugging: PROMPT-TRACE vereinfacht Fehleranalyse
  • Wartbarkeit: Zentrale Prompt-Konfiguration statt verstreuter Strings

Status: ✅ WP-25b ist zu 100% implementiert und audit-geprüft.
Nächster Schritt: WP-25c (Kontext-Budgeting & Erweiterte Prompt-Optimierung).