Lars
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4.4 KiB
Markdown
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doc_type: strategy
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audience: all
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status: active
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version: 2.6
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context: "Vision, Mission und Architekturprinzipien von Mindnet."
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# Mindnet Vision & Strategie
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**Quellen:** `Programmplan_V2.2.md`
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## 1. Programmauftrag
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Mindnet v2.6 entwickelt ein persönliches, wachsendes KI-Gedächtnis. Es ist ein **Digitaler Zwilling**, der:
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- Wissen, Erfahrungen und Werte speichert.
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- Semantisch verknüpft (Graphen-basiert).
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- Als Dialogpartner agiert (RAG-Chat).
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- **Lokal und privat** läuft (Privacy First).
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Es ist **kein statisches Archiv**, sondern ein lebendes System, das durch Interaktion (Feedback, Smart Edges) besser wird.
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## 2. Vision
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> „Ein persönliches semantisches Gedächtnis, das mit mir wächst, meine Persönlichkeit spiegelt und mir als intelligenter, erklärbarer, lernender Begleiter dient.“
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**Kernprinzipien der Vision:**
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* **Erklärbarkeit:** Jede Antwort muss begründbar sein ("Why-Layer").
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* **Wachstum:** Das System startet klein und verdichtet sich.
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* **Autonomie:** Es schlägt fehlende Kanten selbstständig vor (Smart Edges).
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* **Persönlichkeit:** Es entscheidet basierend auf *deinen* Werten.
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## 3. Architekturprinzipien
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Die folgenden Prinzipien steuern jede technische Entscheidung:
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1. **Late Binding (Späte Semantik):**
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Struktur und Interpretation werden in Konfigurationen (`types.yaml`, `prompts.yaml`) definiert, nicht direkt in den Vault-Dateien. Die "Persönlichkeit" ist Config, kein Code.
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2. **Virtual Schema Layer:**
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Markdown-Dateien benötigen nur minimale, robuste Angaben (Frontmatter). Komplexität (Chunk-Größe, Gewichte) wird zur Laufzeit injiziert.
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3. **Self-Healing Graph:**
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Der Graph wird regelmäßig auf Konsistenz geprüft. "Dangling Edges" werden bereinigt, fehlende Links durch Smart Edges ergänzt.
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4. **Deterministische IDs:**
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Notes und Chunks erhalten stabile IDs (UUIDv5). Der Graph ist jederzeit aus dem Markdown wiederaufbaubar.
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5. **Full Explainability:**
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Keine Blackbox. Jede Antwort liefert Metadaten (`[DECISION]`, `[PROJECT]`) und Begründungen.
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6. **Persistence First:**
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Obsidian (Markdown) bleibt die **einzige Quelle der Wahrheit**. Die Datenbank ist nur ein abgeleiteter Cache.
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7. **Minimalinvasives Schreiben:**
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Mindnet schreibt nie ungefragt in deine Notizen. Änderungen erfolgen nur über den Draft Editor oder mit expliziter Zustimmung.
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8. **Incremental Growth:**
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Das System muss bereits mit wenigen Notizen nützlich sein.
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9. **Observability:**
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Jeder Importlauf und jede Retriever-Anfrage ist logbar.
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10. **Local First & Privacy:**
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Nutzung lokaler LLMs (Ollama) für Inference. Keine Daten verlassen den Server.
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11. **Modulare Architektur (WP-14):**
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Core-Logik ist in spezialisierte Pakete unterteilt (`chunking/`, `database/`, `graph/`, `ingestion/`, `parser/`, `retrieval/`). Dies ermöglicht unabhängige Entwicklung, Testbarkeit und Wartbarkeit.
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12. **Resilienz durch Kaskaden:**
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System nutzt Provider-Kaskaden (Cloud → Rate-Limit-Handling → Lokaler Fallback) für hohe Verfügbarkeit. Deep Fallback erkennt auch kognitive Blockaden (Silent Refusals).
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## 4. Design-Entscheidungen & Trade-offs
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### 4.1 Qdrant als Vektor-DB
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**Entscheidung:** Self-hosted Qdrant statt Managed Service (Pinecone/Weaviate)
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**Gründe:** Privacy First, Open Source, lokale Kontrolle
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**Trade-off:** Mehr Wartungsaufwand, aber vollständige Datenhoheit
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### 4.2 Hybrid Retrieval
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**Entscheidung:** Kombination von Vektor-Suche (Semantik) und Graph-Expansion
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**Gründe:** Bessere Relevanz durch strukturelle Verbindungen
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**Trade-off:** Höhere Komplexität, aber deutlich bessere Ergebnisse
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### 4.3 Background Tasks statt Queue-System
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**Entscheidung:** FastAPI Background Tasks statt Redis/RabbitMQ
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**Gründe:** Einfacher Setup, ausreichend für Single-User
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**Trade-off:** Keine Persistenz bei Server-Neustart, aber weniger Infrastruktur
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### 4.4 Markdown als Source of Truth
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**Entscheidung:** Markdown-Dateien sind primär, Datenbank ist Cache
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**Gründe:** Versionierbarkeit, Editierbarkeit, Unabhängigkeit
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**Trade-off:** Zwei Datenquellen, aber maximale Flexibilität
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## 5. Weitere Informationen
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- **Architektur-Patterns:** Siehe [Architektur-Patterns](../02_concepts/02_concept_architecture_patterns.md)
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- **Graph-Logik:** Siehe [Graph-Logik](../02_concepts/02_concept_graph_logic.md)
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- **KI-Persönlichkeit:** Siehe [KI-Persönlichkeit](../02_concepts/02_concept_ai_personality.md) |