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# Audit: LLM-Profilsteuerung Integration (WP-25a)
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**Datum:** 2025-01-XX
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**Version:** WP-25a
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**Status:** ✅ Abgeschlossen mit Verbesserungen
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## Zusammenfassung
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Dieses Audit prüft die Vollständigkeit der neuen LLM-Profilsteuerung (MoE - Mixture of Experts) und identifiziert alle Stellen, die die zentrale Steuerung umgehen könnten.
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## Gefundene Probleme & Lösungen
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### ✅ Problem 1: Fehlendes `profile_name` im Fallback-Code
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**Datei:** `app/core/retrieval/decision_engine.py` (Zeile 253-255)
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**Problem:** Der Fallback-Aufruf in `_generate_final_answer` nutzte kein `profile_name`, wodurch die Profilsteuerung umgangen wurde.
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**Lösung:** ✅ Behoben - Nutzt nun `profile_name=profile` für Konsistenz.
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### ⚠️ Problem 2: Ungenutztes Profil `ingest_extractor`
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**Datei:** `config/llm_profiles.yaml`
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**Problem:** Das Profil `ingest_extractor` ist definiert, wird aber nirgendwo im Code verwendet.
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**Status:** ⚠️ Offene Lücke - Profil ist für zukünftige Extraktions-Aufgaben vorgesehen, aktuell nicht benötigt.
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### ✅ Problem 3: Externes Script umgeht Steuerung
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**Datei:** `scripts/ollama_tool_runner.py`
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**Problem:** Script macht direkte Ollama-Aufrufe ohne LLMService.
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**Status:** ✅ Akzeptabel - Dies ist ein externes Test-/Demo-Script, kein Teil der Hauptanwendung.
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## Vollständige Prüfung aller LLM-Aufrufe
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### ✅ Korrekt implementiert (nutzen Profilsteuerung):
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1. **`app/core/ingestion/ingestion_validation.py`**
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- ✅ Nutzt `profile_name="ingest_validator"` (Zeile 61-64)
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- ✅ Delegiert Fallback-Kaskade an LLMService
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2. **`app/core/retrieval/decision_engine.py`**
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- ✅ `_determine_strategy()`: Nutzt `router_profile` (Zeile 94-96)
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- ✅ `_compress_stream_content()`: Nutzt `compression_profile` (Zeile 169-174)
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- ✅ `_generate_final_answer()`: Nutzt `llm_profile` aus Strategie (Zeile 244-246)
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- ✅ **BEHOBEN:** Fallback nutzt nun auch `profile_name` (Zeile 253-256)
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3. **`app/routers/chat.py`**
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- ✅ Interview-Modus: Nutzt `profile_name="compression_fast"` (Zeile 204-207)
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- ✅ RAG-Modus: Delegiert an DecisionEngine (nutzt Strategie-Profile)
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4. **`app/services/embeddings_client.py`**
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- ✅ Nutzt `embedding_expert` Profil aus `llm_profiles.yaml` (Zeile 29-47)
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- ✅ Konsistente Modellsteuerung für Embeddings
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5. **`app/services/llm_service.py`**
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- ✅ Zentrale Implementierung der Profilsteuerung
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- ✅ Rekursive Fallback-Kaskade implementiert
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- ✅ Schutz gegen zirkuläre Referenzen (`visited_profiles`)
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### ✅ Keine LLM-Aufrufe (korrekt):
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1. **`app/routers/ingest.py`**
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- Nutzt nur IngestionService (der wiederum LLMService nutzt)
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2. **`app/services/discovery.py`**
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- Nutzt nur Retrieval, keine LLM-Aufrufe
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3. **`app/frontend/ui_api.py`**
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- Macht nur HTTP-Requests zu API-Endpunkten
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## Konfigurationsprüfung
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### ✅ `config/llm_profiles.yaml`
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- ✅ Alle benötigten Profile definiert:
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- `synthesis_pro` - Hauptsynthese
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- `synthesis_backup` - Backup-Synthese
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- `tech_expert` - Code/Technik
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- `compression_fast` - Kompression/Routing
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- `ingest_validator` - Validierung (YES/NO)
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- `ingest_extractor` - Extraktion (aktuell ungenutzt)
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- `identity_safe` - Lokaler Privacy-Anker
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- `embedding_expert` - Embeddings
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- ✅ Fallback-Kaskaden korrekt definiert
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- ✅ Temperaturen angemessen gesetzt
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### ✅ `config/decision_engine.yaml`
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- ✅ Nutzt `router_profile` für Intent-Erkennung
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- ✅ Strategien referenzieren `llm_profile`
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- ✅ Streams nutzen `compression_profile`
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## Empfehlungen
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### Sofort umsetzbar:
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1. ✅ **BEHOBEN:** Fallback in DecisionEngine nutzt nun Profilsteuerung
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### Zukünftige Verbesserungen:
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1. **`ingest_extractor` Profil:** Wenn Extraktions-Aufgaben hinzukommen, sollte dieses Profil genutzt werden
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2. **Monitoring:** Logging erweitern, um Profil-Nutzung zu tracken
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3. **Dokumentation:** Profil-Auswahl-Logik in Entwickler-Dokumentation aufnehmen
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## Fazit
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✅ **Die LLM-Profilsteuerung ist vollständig integriert.**
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✅ **Alle kritischen LLM-Aufrufe nutzen die zentrale Steuerung.**
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✅ **Ein kleiner Bug wurde behoben (Fallback ohne Profil).**
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⚠️ **Ein Profil (`ingest_extractor`) ist definiert, aber aktuell ungenutzt - dies ist akzeptabel für zukünftige Features.**
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Die Architektur ist robust und folgt dem MoE-Prinzip konsequent.
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