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# Mindnet v2.2 – Developer Guide
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**Datei:** `docs/mindnet_developer_guide_v2.2.md`
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**Stand:** 2025-12-09
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**Status:** **FINAL** (Inkl. RAG, Decision Engine & AI-Teaching)
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**Quellen:** `mindnet_technical_architecture.md`, `Handbuch.md`, `DEV_WORKFLOW.md`.
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> **Zielgruppe:** Entwickler:innen.
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> **Zweck:** Anleitung zum Aufsetzen der Entwicklungsumgebung, Verständnis der Modulstruktur und Durchführung von Tests.
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- [Mindnet v2.2 – Developer Guide](#mindnet-v22--developer-guide)
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- [1. Projektstruktur (Post-WP06)](#1-projektstruktur-post-wp06)
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- [2. Lokales Setup (Development)](#2-lokales-setup-development)
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- [2.1 Voraussetzungen](#21-voraussetzungen)
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- [2.2 Installation](#22-installation)
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- [2.3 Konfiguration (Environment)](#23-konfiguration-environment)
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- [2.4 Dienste starten (Systemd bevorzugt)](#24-dienste-starten-systemd-bevorzugt)
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- [3. Core-Module \& Entwicklung](#3-core-module--entwicklung)
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- [3.1 Der Importer (`scripts.import_markdown`)](#31-der-importer-scriptsimport_markdown)
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- [3.2 Der Hybrid Router (`app.routers.chat`)](#32-der-hybrid-router-approuterschat)
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- [3.3 Der Retriever (`app.core.retriever`)](#33-der-retriever-appcoreretriever)
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- [4. Tests \& Debugging](#4-tests--debugging)
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- [4.1 Unit Tests (Pytest)](#41-unit-tests-pytest)
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- [4.2 Integration / Pipeline Tests](#42-integration--pipeline-tests)
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- [4.3 Smoke Tests (E2E)](#43-smoke-tests-e2e)
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- [5. Das "Teach-the-AI" Paradigma (Context Intelligence)](#5-das-teach-the-ai-paradigma-context-intelligence)
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- [A. Workflow: Einen neuen Typ implementieren (z. B. `type: risk`)](#a-workflow-einen-neuen-typ-implementieren-z-b-type-risk)
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- [B. Workflow: Neue Beziehungen (Edges) nutzen (z. B. `beeinflusst_von`)](#b-workflow-neue-beziehungen-edges-nutzen-z-b-beeinflusst_von)
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- [Fazit](#fazit)
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- [6. Nützliche Einzeiler](#6-nützliche-einzeiler)
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## 1. Projektstruktur (Post-WP06)
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Der Code ist modular in `app` (Logik), `scripts` (CLI) und `config` (Steuerung) getrennt.
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mindnet/
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├── app/
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│ ├── core/ # Kernlogik
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│ │ ├── chunker.py # Text-Zerlegung
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│ │ ├── derive_edges.py # Edge-Erzeugung (WP03 Logik)
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│ │ ├── retriever.py # Scoring & Hybrid Search
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│ │ ├── qdrant.py # DB-Verbindung
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│ │ └── ...
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│ ├── models/ # Pydantic DTOs
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│ │ └── dto.py # Zentrale DTO-Definition
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│ ├── routers/ # FastAPI Endpoints
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│ │ ├── query.py # Suche
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│ │ ├── chat.py # Hybrid Router & Decision Engine (WP06)
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│ │ ├── feedback.py # Feedback (WP04c)
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│ │ └── ...
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│ ├── services/ # Interne & Externe Dienste
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│ │ ├── llm_service.py # Ollama Client (Mit Timeout & Raw-Mode)
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│ │ ├── feedback_service.py # Logging (JSONL Writer)
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│ │ └── embeddings_client.py
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│ └── main.py # Entrypoint der API
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├── config/ # YAML-Konfigurationen (Single Source of Truth)
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│ ├── types.yaml # Import-Regeln
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│ ├── prompts.yaml # LLM Prompts & RAG Templates (WP06)
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│ ├── decision_engine.yaml # Router-Strategien (WP06)
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│ └── retriever.yaml # Scoring-Regeln & Kantengewichte
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├── data/
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│ └── logs/ # Lokale Logs (search_history.jsonl, feedback.jsonl)
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├── scripts/ # CLI-Tools (Import, Diagnose, Reset)
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├── tests/ # Pytest Suite & Smoke Scripts
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└── vault/ # Dein lokaler Markdown-Content (Git-ignored)
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## 2. Lokales Setup (Development)
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### 2.1 Voraussetzungen
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* **Python:** 3.10 oder höher.
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* **Docker:** Für Qdrant.
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* **Ollama:** Für lokale LLM-Inference (erforderlich für `/chat`).
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* **Vault:** Ein Ordner mit Markdown-Dateien (z.B. `./mindnet_v2_test_vault` für Tests).
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### 2.2 Installation
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# 1. Repository klonen & Verzeichnis wechseln
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git clone <repo> mindnet
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cd mindnet
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# 2. Virtual Environment erstellen
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python3 -m venv .venv
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source .venv/bin/activate
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# 3. Abhängigkeiten installieren
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pip install -r requirements.txt
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# 4. Ollama Setup (Modell laden)
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# Wir nutzen Phi-3 Mini für schnelle CPU-Inference
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ollama pull phi3:mini
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### 2.3 Konfiguration (Environment)
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Erstelle eine `.env` Datei im Root-Verzeichnis. Die Timeout-Settings sind kritisch für CPU-Inference.
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# Qdrant Verbindung
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QDRANT_URL="http://localhost:6333"
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QDRANT_API_KEY="" # Leer lassen für lokal
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# Mindnet Core Settings
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COLLECTION_PREFIX="mindnet_dev"
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MINDNET_TYPES_FILE="./config/types.yaml"
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MINDNET_RETRIEVER_CONFIG="./config/retriever.yaml"
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# LLM / RAG Settings (WP06)
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MINDNET_LLM_MODEL="phi3:mini"
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MINDNET_OLLAMA_URL="http://127.0.0.1:11434"
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MINDNET_LLM_TIMEOUT=300.0
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MINDNET_PROMPTS_PATH="./config/prompts.yaml"
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MINDNET_DECISION_CONFIG="./config/decision_engine.yaml"
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# Import-Strategie
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MINDNET_HASH_COMPARE="Body"
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MINDNET_HASH_SOURCE="parsed"
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### 2.4 Dienste starten (Systemd bevorzugt)
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Auf dem Entwicklungsserver (Beelink) nutzen wir Systemd.
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# Starten / Neustarten
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sudo systemctl restart mindnet-dev
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# Logs prüfen (Wichtig für LLM Debugging)
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journalctl -u mindnet-dev -f
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Falls du lokal auf Windows entwickelst:
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# 1. Qdrant starten
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docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant
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# 2. Ollama starten
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ollama serve
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# 3. API starten
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uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8002 --env-file .env --reload
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## 3. Core-Module & Entwicklung
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### 3.1 Der Importer (`scripts.import_markdown`)
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Dies ist das komplexeste Modul.
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* **Einstieg:** `scripts/import_markdown.py` -> `main()`.
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* **Idempotenz:** Der Importer muss mehrfach laufen können, ohne Duplikate zu erzeugen. Wir nutzen deterministische IDs (UUIDv5).
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* **Debugging:** Nutze `--dry-run` oder `scripts/payload_dryrun.py`.
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### 3.2 Der Hybrid Router (`app.routers.chat`)
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Hier liegt die Logik für Intent Detection (WP06).
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* **Logic:** `_classify_intent` prüft zuerst Keywords (Fast Path) und fällt auf `llm_service.generate_raw_response` zurück (Slow Path), wenn konfiguriert.
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* **Config:** Gesteuert durch `decision_engine.yaml`.
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* **Erweiterung:** Um neue Intents hinzuzufügen, editiere nur die YAML, nicht den Python-Code (Late Binding).
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### 3.3 Der Retriever (`app.core.retriever`)
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Hier passiert das Scoring.
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* **Hybrid Search:** Der Chat-Endpoint erzwingt `mode="hybrid"`.
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* **Strategic Retrieval:** In `chat.py` wird der Retriever *zweimal* aufgerufen, wenn ein Intent (z.B. `DECISION`) eine Injection (`value`) erfordert.
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## 4. Tests & Debugging
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Wir unterscheiden drei Test-Ebenen. Ein Pull Request sollte alle passieren.
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### 4.1 Unit Tests (Pytest)
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Für isolierte Logik (Parsing, Scoring).
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pytest tests/test_retriever_basic.py
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pytest tests/test_chunking.py
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pytest tests/test_edges_all.py
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### 4.2 Integration / Pipeline Tests
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Prüfen den Datenfluss von Markdown bis Qdrant-JSON.
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* **Payload Dryrun:** Prüft JSON-Schema Konformität.
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python3 -m scripts.payload_dryrun --vault ./mindnet_v2_test_vault
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* **Edge Checks:** Prüft Graph-Invarianten.
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python3 -m scripts.edges_full_check
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### 4.3 Smoke Tests (E2E)
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Prüfen das laufende System (API) gegen eine echte Qdrant-Instanz und Ollama.
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# 1. Retriever Test (Hybrid + Explanation)
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python scripts/test_retriever_smoke.py --query "Test" --mode hybrid --top-k 5 --explain
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# 2. Decision Engine Test (WP06)
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# Prüft Intent, Retrieval und Reasoning (mit Timeout-Handling)
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python tests/test_wp06_decision.py -p 8002 -e DECISION -q "Soll ich X tun?"
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# 3. Empathy Test (WP06)
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# Prüft LLM-Router Fallback
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python tests/test_wp06_decision.py -p 8002 -e EMPATHY -q "Alles ist grau"
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# 4. Feedback Test (WP04c)
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python tests/test_feedback_smoke.py --url http://localhost:8002/query
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## 5. Das "Teach-the-AI" Paradigma (Context Intelligence)
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Mindnet lernt nicht durch Training (Fine-Tuning), sondern durch **Konfiguration**, **Vernetzung** und **Prompting**. Wenn du dem System ein neues Konzept beibringen willst, musst du in der Regel an drei Stellen eingreifen. Dies ist der **Core-Workflow** für Erweiterungen.
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### A. Workflow: Einen neuen Typ implementieren (z. B. `type: risk`)
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**1. Daten-Ebene (`config/types.yaml`)**
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Definiere die "Physik" des Typs (Import-Regeln und Basis-Wichtigkeit).
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risk:
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chunk_profile: short # Risiken sind oft kurze Statements
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retriever_weight: 0.90 # Sehr wichtig, fast so hoch wie Decisions
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edge_defaults: ["blocks"] # Automatische Kante zu verlinkten Projekten
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**2. Strategie-Ebene (`config/decision_engine.yaml`)**
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Damit dieser Typ aktiv geladen wird, musst du ihn einer Strategie zuordnen.
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DECISION:
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inject_types: ["value", "principle", "goal", "risk"] # <--- "risk" hinzugefügt
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*Ergebnis:* Wenn der Intent `DECISION` erkannt wird, sucht das System nun auch aktiv nach Risiken.
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**3. Kognitive Ebene (`config/prompts.yaml`)**
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Erkläre dem LLM im Template, was es damit tun soll.
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decision_template: |
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...
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- Prüfe auf [RISK]: Wenn vorhanden, warne mich davor!
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### B. Workflow: Neue Beziehungen (Edges) nutzen (z. B. `beeinflusst_von`)
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Beziehungen sind der Klebstoff für die "Why"-Erklärungen.
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**1. Erfassung im Vault (Markdown)**
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Du musst dem System keinen neuen Edge-Typ "beibringen" (Schema-less). Du nutzt ihn einfach.
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Nutze die Inline-Syntax im Fließtext:
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Die Entscheidung für Qdrant wurde [[rel:beeinflusst_von Budgetkürzung 2024]].
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**2. Gewichtung (`config/retriever.yaml`)**
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Standardmäßig werden alle expliziten Kanten gleich behandelt. Wenn Kausalität wichtiger ist als Ähnlichkeit, konfiguriere dies hier.
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scoring:
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edge_type_weights:
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beeinflusst_von: 1.5 # Sehr starker Einfluss auf das Ranking
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### Fazit
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* **Vault:** Liefert das Wissen.
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* **Config:** Liefert die Strategie (Router & Weights).
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* **Prompt:** Liefert die Interpretation.
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## 6. Nützliche Einzeiler
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**DB komplett zurücksetzen (Vorsicht!):**
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python3 -m scripts.reset_qdrant --mode wipe --prefix "mindnet_dev" --yes
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**Einen einzelnen File inspizieren (Parser-Sicht):**
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python3 tests/inspect_one_note.py --file ./vault/MeinFile.md
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**Live-Logs sehen (Beelink) - inkl. LLM Thoughts:**
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journalctl -u mindnet-dev -f |