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# Mindnet v2.4 – Appendices & Referenzen
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**Datei:** `docs/mindnet_appendices_v2.4.md`
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**Stand:** 2025-12-11
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**Status:** **FINAL** (Integrierter Stand WP01–WP11)
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**Quellen:** `TYPE_REGISTRY_MANUAL.md`, `chunking_strategy.md`, `mindnet_technical_architecture.md`, `Handbuch.md`.
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> Dieses Dokument bündelt Tabellen, Schemata und technische Referenzen, die in den Prozess-Dokumenten (Playbook, Guides) den Lesefluss stören würden.
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## Anhang A: Typ-Registry Referenz (Default-Werte)
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Diese Tabelle zeigt die Standard-Konfiguration der `types.yaml` (Stand v2.4).
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| Typ (`type`) | Chunk Profile | Retriever Weight | Edge Defaults (Auto-Kanten) | Beschreibung |
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| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
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| **concept** | `medium` | 0.60 | `references`, `related_to` | Abstrakte Begriffe, Theorien. |
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| **project** | `long` | 0.97 | `references`, `depends_on` | Aktive Vorhaben. Hohe Priorität. |
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| **decision** | `long` | 1.00 | `caused_by`, `references` | Entscheidungen (ADRs). Höchste Prio. |
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| **experience** | `medium` | 0.90 | `derived_from`, `inspired_by` | Persönliche Learnings. |
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| **journal** | `short` | 0.80 | `related_to` | Zeitgebundene Logs. Fein granular. |
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| **person** | `short` | 0.50 | `related_to` | Personen-Profile. |
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| **source** | `long` | 0.50 | *(keine)* | Externe Quellen (Bücher, PDFs). |
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| **event** | `short` | 0.60 | `related_to` | Meetings, Konferenzen. |
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| **value** | `medium` | 1.00 | `related_to` | Persönliche Werte/Prinzipien. |
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| **goal** | `medium` | 0.95 | `depends_on` | Strategische Ziele. |
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| **belief** | `medium` | 0.90 | `related_to` | Glaubenssätze. |
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| **default** | `medium` | 1.00 | `references` | Fallback, wenn Typ unbekannt. |
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## Anhang B: Edge-Typen & Semantik
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Referenz aller implementierten Kantenarten (`kind`).
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| Kind | Herkunft (Primär) | Symmetrisch? | Bedeutung & Nutzung |
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| :--- | :--- | :--- | :--- |
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| `references` | Wikilink `[[...]]` | Nein | Standard-Verweis. "Erwähnt X". |
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| `belongs_to` | Struktur (Auto) | Nein | Verknüpft Chunk mit seiner Note. |
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| `next` / `prev` | Struktur (Auto) | Ja (Logisch) | Definiert Lesereihenfolge der Chunks. |
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| `depends_on` | Inline / Default | Nein | Harte Abhängigkeit. "Braucht X um zu funktionieren". |
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| `related_to` | Callout / Default | Ja (Oft) | Thematische Nähe. "Siehe auch X". |
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| `similar_to` | Inline | Ja | Inhaltliche Ähnlichkeit. "Ist wie X". |
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| `caused_by` | Inline | Nein | Kausalität. "X ist der Grund für Y". |
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| `solves` | Inline | Nein | Lösung. "Tool X löst Problem Y". |
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| `derived_from` | Matrix / Default | Nein | Herkunft. "Erkenntnis stammt aus Prinzip X". |
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| `based_on` | Matrix | Nein | Fundament. "Erfahrung basiert auf Wert Y". |
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| `uses` | Matrix | Nein | Nutzung. "Projekt nutzt Konzept Z". |
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## Anhang C: Datenmodelle (JSON Payloads)
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Diese sind die Felder, die effektiv in Qdrant gespeichert werden.
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### C.1 Note Payload (`mindnet_notes`)
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"note_id": "string (keyword)", // UUIDv5 oder Slug
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"title": "string (text)", // Titel aus Frontmatter
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"type": "string (keyword)", // Typ (z.B. 'project')
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"retriever_weight": "float", // Numerische Wichtigkeit (0.0-1.0)
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"chunk_profile": "string", // Genutztes Profil (z.B. 'long')
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"edge_defaults": ["string"], // Liste der aktiven Default-Kanten
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"tags": ["string"], // Liste von Tags
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"created": "string (iso-date)", // Erstellungsdatum
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"updated": "integer", // Timestamp
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"fulltext": "string (no-index)" // Gesamter Text (für Recovery)
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}
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### C.2 Chunk Payload (`mindnet_chunks`)
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{
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"chunk_id": "string (keyword)", // Format: {note_id}#c{index}
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"note_id": "string (keyword)", // FK zur Note
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"type": "string (keyword)", // Typ-Kopie aus Note
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"text": "string (text)", // Reintext für Anzeige (ohne Overlap)
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"window": "string (text)", // Text + Overlap (für Embedding)
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"ord": "integer", // Laufende Nummer (1..N)
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"retriever_weight": "float", // Kopie aus Note (für Query-Speed)
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"neighbors_prev": ["string"], // ID des Vorgängers
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"neighbors_next": ["string"] // ID des Nachfolgers
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}
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### C.3 Edge Payload (`mindnet_edges`)
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{
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"edge_id": "string (keyword)", // Deterministischer Hash
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"source_id": "string (keyword)", // Chunk-ID (Start)
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"target_id": "string (keyword)", // Chunk-ID oder Note-Titel (Ziel)
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"kind": "string (keyword)", // z.B. 'depends_on'
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"scope": "string (keyword)", // Immer 'chunk'
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"rule_id": "string (keyword)", // Traceability: 'inline:rel', 'explicit:wikilink'
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"confidence": "float", // 0.0 - 1.0
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"note_id": "string (keyword)" // Owner Note ID
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}
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## Anhang D: Environment Variablen
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Diese Variablen steuern das Verhalten der Skripte und Container.
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| Variable | Default | Beschreibung |
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| :--- | :--- | :--- |
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| `QDRANT_URL` | `http://localhost:6333` | URL zur Vektor-DB. |
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| `QDRANT_API_KEY` | *(leer)* | API-Key für Absicherung (optional). |
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| `COLLECTION_PREFIX` | `mindnet` | Namensraum für Collections (`{prefix}_notes` etc). |
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| `VECTOR_DIM` | `768` | **NEU:** Dimension für Embeddings (für Nomic). |
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| `MINDNET_TYPES_FILE` | `config/types.yaml` | Pfad zur Typ-Registry. |
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| `MINDNET_RETRIEVER_CONFIG`| `config/retriever.yaml`| Pfad zur Scoring-Konfiguration. |
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| `MINDNET_PROMPTS_PATH` | `config/prompts.yaml` | Pfad zu LLM-Prompts (Neu in v2.2). |
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| `MINDNET_DECISION_CONFIG` | `config/decision_engine.yaml` | Router & Interview Config (Neu in v2.3). |
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| `MINDNET_LLM_MODEL` | `phi3:mini` | Name des Chat-Modells. |
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| `MINDNET_EMBEDDING_MODEL` | `nomic-embed-text` | **NEU:** Name des Vektor-Modells. |
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| `MINDNET_OLLAMA_URL` | `http://127.0.0.1:11434`| URL zum LLM-Server (Neu in v2.2). |
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| `MINDNET_LLM_TIMEOUT` | `300.0` | Timeout für Ollama (Erhöht für CPU-Inference). |
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| `MINDNET_API_TIMEOUT` | `60.0` | **NEU:** Frontend Timeout (Streamlit). |
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| `MINDNET_VAULT_ROOT` | `./vault` | **NEU:** Pfad für Write-Back Operationen. |
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| `MINDNET_HASH_COMPARE` | `Body` | Vergleichsmodus für Import (`Body`, `Frontmatter`, `Full`). |
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| `MINDNET_HASH_SOURCE` | `parsed` | Quelle für Hash (`parsed`, `raw`, `file`). |
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## Anhang E: Glossar
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* **Active Intelligence:** Feature, das während des Schreibens Links vorschlägt.
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* **Async Ingestion:** Non-blocking Import-Prozess zur Vermeidung von Timeouts.
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* **Decision Engine:** Komponente, die den Intent prüft und Strategien wählt (WP06).
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* **Draft Editor:** Web-Komponente zur Bearbeitung generierter Notizen (WP10a).
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* **Explanation Layer:** Komponente, die Scores und Graphen als Begründung liefert.
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* **Hybrid Router:** Kombination aus Keyword-Matching und LLM-Klassifizierung für Intents.
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* **Matrix Logic:** Regelwerk, das Kanten-Typen basierend auf Quell- und Ziel-Typ bestimmt.
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* **Nomic:** Das neue, hochpräzise Embedding-Modell (768 Dim).
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* **One-Shot Extractor:** LLM-Strategie zur sofortigen Generierung von Drafts ohne Rückfragen (WP07).
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* **RAG (Retrieval Augmented Generation):** Kombination aus Suche und Text-Generierung.
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* **Resurrection Pattern:** UI-Technik, um Eingaben bei Tab-Wechseln zu erhalten.
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## Anhang F: Workpackage Status (v2.4.0)
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Aktueller Implementierungsstand der Module.
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| WP | Titel | Status | Anmerkung |
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| :--- | :--- | :--- | :--- |
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| **WP01** | Knowledge Design | 🟢 Live | Typen, Frontmatter definiert. |
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| **WP02** | Chunking Strategy | 🟢 Live | Profilbasiertes Chunking aktiv. |
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| **WP03** | Edge Logic / Import | 🟢 Live | Neue Importer-Pipeline mit Provenance. |
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| **WP04a**| Retriever Scoring | 🟢 Live | Hybrider Score (Semantik + Graph). |
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| **WP04b**| Explanation Layer | 🟢 Live | API liefert Reasons & Breakdown. |
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| **WP04c**| Feedback Loop | 🟢 Live | Logging (JSONL) & Traceability aktiv. |
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| **WP05** | Persönlichkeit / Chat | 🟢 Live | RAG-Integration mit Context Enrichment. |
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| **WP06** | Decision Engine | 🟢 Live | Intent-Router & Strategic Retrieval. |
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| **WP07** | Interview Assistent | 🟢 Live | **One-Shot Extractor & Schemas aktiv.** |
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| **WP08** | Self-Tuning | 🔴 Geplant | Auto-Adjustment der Gewichte. |
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| **WP10** | Chat Interface | 🟢 Live | Web-Interface (Streamlit). |
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| **WP10a**| Draft Editor | 🟢 Live | **Interaktives UI für WP07 Drafts.** |
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| **WP11** | Backend Intelligence | 🟢 Live | **Async Core, Nomic, Matrix.** | |