# KI-gestützte Trainingsplanung – Zentrales Konzept

**Version:** 0.3  
**Datum:** 2026-05-22  
**Status:** Arbeitsdokument (Verfeinerung durch fachliche Konzept-Agentur vorgesehen)  
**Ziel:** Einheitlicher Rahmen für **stufenweise** KI-Unterstützung – zuerst **Übungsanlage** (Zusammenfassung, Fähigkeiten, Texte), später **Planung** (Abschnitte, Einheiten, Rahmen) – ohne vollständigen Übungskatalog im Prompt.

**Maßgebende Version zum Abgleich:** `backend/version.py` (`APP_VERSION`, `DB_SCHEMA_VERSION`, relevante Einträge in `MODULE_VERSIONS`).

**Verwandte Dokumente:**  
`functional/DOMAIN_MODEL.md` · **`functional/AI_EXERCISE_ASSISTANT_VISION.md`** (Übungs-KI: Zielbild vor Planungs-KI) · `functional/TRAINING_CURRICULUM_AND_GOVERNANCE_CONCEPT.md` (u. a. CURR-003 zu Progressions-/KI-Automatik) · **`working/AI_PLANNING_KI_MULTISTAGE_FORECAST.md`** (mehrstufige Planungs-KI: Daten-„Graph“, Pipeline-Stufen, Code-Schnitte – Vorschau gegen späteres Refactoring) · `technical/TRAINING_FRAMEWORK_SPEC.md` · **`technical/SKILL_SCORING_SPEC.md`** (Fähigkeits-Profilierung, Discovery) · `technical/KI_FEATURES_SPEC.md` · `technical/AI_PROMPT_SYSTEM_SPEC.md` · `technical/SKILLS_MATRIX_SPEC.md` · `docs/FACHLICHE_NUTZERFUNKTIONEN.md` · `docs/HANDOVER.md`

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## 1. Produktliche Leitlinien

- **Nutzer:** Trainer/Vereinskontext, **Gruppenplanung** – keine Pflicht zur individuellen Sportler-Verfolgung; Kontext soll primär aus **Gruppe**, **bereits geplanten/durchgeführten Einheiten**, **Rahmen-/Zielen** und **berechtigtem Übungskorpus** bestehen.
- **Human-in-the-loop:** KI liefert **Vorschläge** (Liste, Reihenfolge, Begründung); schreibende Übernahme in Pläne nur nach **Trainer-Bestätigung** oder expliziter Aktion (analog „Manual First“ in `KI_FEATURES_SPEC.md`).
- **Governance-first:** Nur Übungen, die die API bereits für den Mandanten/Kontext **sichtbar** freigibt, dürfen in Kandidatenlisten landen – **vor** Retrieval und **vor** jedem Prompt.

### 1.1 Abgleich: aktueller Code- und Schema-Stand (Stand Review 2026-05-22)

| Thema | Ist im Repo | Konsequenz für dieses Konzept |
|--------|-------------|-------------------------------|
| **OpenRouter / LLM im Backend** | Produktiver Aufruf für Übungs‑Suggest in `openrouter_chat.py`, `exercise_ai.py`; Endpunkte **`POST …/exercises/ai/suggest`** und **`POST …/{id}/ai/regenerate`**; Migration **067** (`ai_prompts`, `summary_ai_generated`). **`db.py`**-Bootstrap nutzt **`display_name`**. | **Übungs-Assistent (P0)** vorhanden; generalisierter Service + **Planungs-KI** folgen. |
| **Übungs-KI laut Spec** | P0: Kurzfassung + Skill‑Vorschläge (`include_summary` / `include_skills`); **kein** Auto-KI beim Speichern (S5 im Umsetzungsplan). | Feinspez: `summary_ai_generated` bei manueller Kurzfassung zurücksetzen; Rate-Limits; Prompt-Admin-UI. |
| **Fähigkeiten-Stammdaten** | Migration **`065_skills_wiki_karate_relevance`:** `skills.karate_relevance` (Text), `skills.relevance_level` (1–3, optional); dazu weiterhin `description`, `focus_areas`, Kategorien, `skill_level_definitions` (Level 1–5 je Skill). | Diese Felder sind **expliziter Prompt-Kontext** für Skill-Vorschläge (Disambiguierung Karate vs. universal) – siehe §6. |
| **Skill-Scoring & Discovery (ohne LLM)** | Router `skill_profiles.py` + Modul `skill_scoring.py`: u. a. `GET …/skill-profile` für **Rahmenprogramm**, **Trainingsmodul**, **Progressionsgraph**; `POST /skill-profiles/batch-summaries`; **`GET /api/skill-discovery/suggestions`** (Match Bibliotheksartefakte ⇄ `skill_ids`, mit `library_content_visibility_sql`). | Ergänzt §3 **Stufe 3**: deterministische **Skill-Abdeckung / Artefakt-Discovery** ist **bereits vorhanden** und kann später die **Planungs-KI** speisen (Ziel-Skill-Mengen, Vergleich „Profil des Rahmens“) – ersetzt aber **nicht** die Top‑K-Selektion aus dem **Übungskatalog** für eine konkrete Session. |
| **Profil / Planungs-Präferenzen** | `profiles.training_planning_prefs` (JSONB, vgl. `MODULE_VERSIONS` → `profiles`), Planungsmodul mit u. a. **Vorlagen inkl. Split-Sessions** (`planning`), `training_units` mit **Publish in Rahmen-Slot-Blueprint**. | Zukünftige KI-Planung kann **Prefs** und **Vorlagen-Struktur** als weiche Constraints einbeziehen; Rahmen↔Einheit-Fluss ist produktiv erweitert – für KI nur relevant, sobald Planungs-Endpunkte angebunden werden. |
| **Übungsliste API** | Keyset-Pagination u. a. `cursor_updated_at` + Tie-break `id` (`exercises`-Modul laut `MODULE_VERSIONS`). | Retrieval-Pipelines sollten **cursorbasiert** paginieren, nicht „alle IDs auf einmal“ laden. |

**Nächster produktiver Fokus:** Prompt-/Admin‑UI zur Pflege von `ai_prompts`, **Rate-Limits**, optional **Auto-KI beim Speichern**; danach Übergang zur **Planungs-KI** laut diesem Dokument.

**Architektur-Vorschau (Planungs-KI):** Damit die **kleinere, starre** Übungs-Pipeline nicht zur stillen Vorlage für Planung wird, sind **eigenes Modul**, **stufenweise Outputs mit Validierung** und ein **kompaktes Kontext-DTO** vorgesehen — siehe **`working/AI_PLANNING_KI_MULTISTAGE_FORECAST.md`**.

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## 2. Kernproblem: Skalierung des Kontextes

Aus einer **großen Übungssammlung** („>1000 Übungen“) können weder alle **Felder** (Ziele, Ablauf, Skills, Varianten …) noch alle **Zeilen** sinnvoll in einen LLM-Prompt.

**Abgrenzung Übungsanlage (aktueller Prioritätspfad):** Hier geht der Prompt typischerweise von **einzelnen** Freitexten (`title`, `goal`, `execution`, …) und einem **Skills-Katalog-Auszug** aus – nicht vom gesamten Übungsbestand. Trotzdem gilt: Aktive Skills **paginieren** oder **stufig** laden (Subset + zweite Runde nur für Kurzliste), keine vollständigen Romane aus `skill_level_definitions` für hunderte Fähigkeiten auf einmal.

**Festlegung (Planungs-KI):** Der LLM-Prompt erhält immer nur ein **begrenztes Kontext-Paket** mit:

| Paketteil | Zweck |
|-----------|--------|
| **Auftrag** | z. B. Sektionstyp, Dauerbudget, Schwierigkeit, erlaubte Phasen/Streams |
| **Hard Constraints** | Gruppe, Termin/Zeitraum, Governance-Filter bereits angewendet |
| **Komprimierte Historie** | Letzte *N* Einheiten als **Liste von Übungs-IDs + Kurzlabels** (+ optional Haupt-Skills), keine vollen Fließtexte |
| **Ziele / Rahmen** | Kurztexte aus Rahmen-Slot/Zielblöcken oder Trainer-Prompt |
| **Kandidaten-Top‑K** | z. B. 30–120 Übungen, **je Zeile gekürzt** (Titel, `summary`, 2–5 Skill-Namen/Stufen); **nie** der gesamte Katalog |
| **Strukturierte Kanten optional** | Kleine Mengen Kanten aus Progressionsgraph: „Nachbarn von zuletzt genutzten Übungen“ |

**Zahlen‑Richtwerte (überarbeitungsfähig):**  
Kandidaten **vor** dem LLM typischerweise **50–150** Einträge; im Prompt durch Token-Limit weiter **truncate** oder **zweistufig** (grober Ranking-Schritt ohne LLM, dann finer mit LLM auf Top‑40).

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## 3. Pipeline: „Selektion vor dem Prompt“

Die **„optimale“** Auswahl entsteht **nicht**, indem das Modell den Katalog „im Kopf“ hält, sondern über eine **mehrstufige Pipeline**:

### Stufe 1 – Harte Filter (deterministisch, DB)

Synchron zur bestehenden Suche/List-API-Logik, z. B.:

- Sichtbarkeit / Verein / `official`‑Regeln  
- Aktivitäts-/Archiv-Status der Übung  
- Fokusbereich, Stil, Zielgruppe (wenn Trainings-/Gruppenkontext das vorgibt)  
- Ausschluss bereits in **dieser Einheit** fester Übernutzung (optional)

Ergebnis: Menge \(M\) – kann noch sehr groß sein.

### Stufe 2 – Kontext-Verankerung (deterministisch + Graph)

- **Historie:** aus letzten *N* Gruppeneinheiten extrahierte `exercise_id`s (optional Variant).  
- **Progressionsgraph:** ausgehend davon Nachbarn (eingehend/ausgehend begrenzte Tiefe) – bereits im Produkt als **unterstützend** modelliert (**CURR‑013**).  
- **Rahmen/Slot-Ziele:** Überlapp mit Skill-Tags oder Stichwortliste (falls formalisiert).  
- **Variantenketten:** `prerequisite_variant_id` / `progression_level` nur innerhalb bereits gewählter Übung prüfen oder als Hint an den LLM-Block durchreichen.

Ergebnis: **„Anker‑Menge“** + **„Graph‑Nachbarschaft“** → priorisierte Kandidaten.

### Stufe 3 – Weiches Ranking / Retrieval (halb-strukturiert)

Mindestens **eine** der folgenden Optionen – kombinierbar:

1. **Skill-/Facet-Overlap:** Punktezahl, wenn Übungs-Skills mit Ziel-/Matrix-Schwerpunkten übereinstimmen (bereits Daten in `exercise_skills`).  
2. **Diversitäts-/Wiederholungsstrafe:** häufig in letzten Wochen geübte Übungen abwerten.  
3. **Textsuche:** PostgreSQL **`tsvector`/Volltext** auf `title`, `summary`, ggf. gekürzte `goal` – für Trainer-Stichwort „Koordination Sprung“.  
4. **Semantische Suche:** Embeddings + **Ähnlichkeitsuche** auf Kurztexte (siehe §5).  
5. **Skill-Discovery über Planungs-Artefakte (bereits implementiert):** `GET /api/skill-discovery/suggestions` matching **Bibliotheksartefakte** (u. a. Rahmenprogramm, Trainingsmodul, Progressionsgraph) gegen gegebene `skill_ids`; `GET …/skill-profile` liefert **gewichtete Fähigkeitsprofile** aus den dort verknüpften Übungen (siehe `SKILL_SCORING_SPEC.md`). Das ist ein **deterministischer** Baustein für „welche Artefakte passen zu diesen Skills?“, **nicht** der Ersatz für **Top‑K-Übung**-Auswahl in einer konkreten Session – dort weiter Stufen 1–2 + Punkte 1–4/LLM.

Ergebnis: sortierte Liste, **Top‑K** für den Prompt.

### Stufe 4 – LLM (optional zweistufig)

- **Optional 1:** LLM nur **sortiert/rankted** bereits vorgegebene IDs (Ranking mit kurzer Begründung).  
- **Optional 2:** Zwei Calls: erst „welche drei Schwerpunkte“ / „Welche Constraints habe ich übersehen?“, zweiter Call nur mit gekürztem Top‑K – nur wenn UX den Mehraufwand rechtfertigt.

**Ausgabe-Contract:** Zurückkommen dürfen **nur gültige `exercise_id`s** aus der übergebenen Kandidatenliste (Server validiert gegen Set); **Halluzinationsrisiko damit entschärft**.

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## 4. Antwort auf die konkrete Frage: „Alle Übungen in den Prompt?“

**Nein.** Workflow:

1. **DB + Regeln + Graph + Historie** reduzieren auf **einige Hundert bis wenige tausend** Rohzeilen höchstens **intern** – aber  
2. in den **LLM-Prompt** gehen nur **Top‑K kompakte Artefakte** (siehe §2).

Das LLM löst dann **Ranking, Reihenfolge, Timing-Hinweise, Trainer-sprachliche Kurzkommentare** – nicht die Frage „gibt es diese Übung überhaupt im System?“.

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## 5. Vector DB (z. B. Qdrant) – wann nötig, wann nicht?

### 5.1 Ziel embeddings

Semantic Retrieval: „wie springt Coordinative Belastung ohne das Wort ‚Koordination‘ im Titel zu stehen.“ Das ist **über** reine Filtersuche und oft **über** stumpfe Volltextsuche erreichbar.

### 5.2 Option A – ohne separate Vector DB

- **PostgreSQL + `pgvector`** (Extension): Embeddings-Spalte an `exercises` (oder an „Search Document“-Zeilen), Indices, Abfrage zusammen mit SQL-Filtern in **einer Transaktions-DB**.  
- **Größenordnung** einige 10 k–100 k Zeilen für Übungen: für Shinkan **oft ausreichend**.  
- Vorteile: ein Betriebspfad, Mandanten-/Governance weiter in SQL lösen; Backup wie heute.

### 5.3 Option B – Qdrant (oder anderer Dediz-Vektorstore)

Sinnvoller zeitlicher Punkt oder technische Auslöser:

- sehr hohe Latenz-Anforderung mit **Hybrid-Filter** über viele kombinierte Metadaten in nahezu Echtzeit,  
- Entkopplung: Embedding-Pipeline läuft asynchron und soll die **Operational DB** nicht beschweren,  
- später **mehrsprachig** oder **mehrere Embedding-Versionen**/Re-Index ohne großen Migrationstress,  
- Team bevorzugt **Dedicated** Vector-Ops gegenüber Postgres-Ops.

### 5.4 Empfehlung für diese Codebasis (überarbeitungsfähig)

1. **Phase 1:** Harte Filter + Graph + Historie + **PostgreSQL-Volltext** + Top‑K; LLM erst auf komprimierten Kandidaten → hoher Nutzen ohne neuen Infrastructure-Typen.  
2. **Phase 2:** Bei nachweisbaren „Recall-Lücken“ (Trainer findet nichts Passendes trotz großem Korpus) **`pgvector` in Postgres** evaluieren – **vor** zusätzlicher Infrastruktur wie Qdrant.  
3. **Phase 3:** Qdrant (o. ä.) wenn Größenordnung, Betrieb oder Produkt-Anforderungen **pgvector** sprengen oder klar eine **embedding-first** Produktstraße geplant wird.

**Fazit:** Eine dedizierte **Vector DB ist nicht zwingende Voraussetzung** für vernünftige Selektion; sie ist eine **Ausbaustufe**, wenn **semantische Lücke** und Skalierung es rechtfertigen. **Selektion** ist immer **„Filter + Ranking + kleines Top‑K“**, unabhängig vom Speicherort der Vektoren.

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## 6. Datenpflege für gutes Retrieval (fachlicher Hebel)

Retrieval‑Qualität hängt stärker an **Metadaten** als an der Embedding-Technologie allein:

- verlässliche **Skills** (`exercise_skills`, ggf. KI-geholfen bereits laut Spez beim Übungs-Anlegen); `exercise_skills.ai_suggested` und kanonische Stufen (`required_level` / `target_level` als Slugs) für Nachvollziehbarkeit.  
- **`skills`-Stamm:** `description`, **`karate_relevance`**, **`relevance_level` (1–3)**, **`focus_areas`**, Kategorien/Keywords für **Prompt-Kontext** beim Skill-Mapping bei der Übungsanlage; optional **`skill_level_definitions`** für Stufen 1–5 **gezielt** in die zweite Prompt-Runde (nur Kurzliste Kandidaten).  
- sinnvolle **`summary`**-Felder für Karten/Liste/KI-Pack;  
- **Progressionsgraph** dort, wo pädagogische Ketten gefestigt sind;  
- konsistente **Fokusbereich/Stil**-Zuordnung.

Das fachliche Konzept sollte entscheiden: **wie viel automatische Pflege vs. Trainer-Pflichtfelder**.

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## 7. Produkt-/Release-Stufen (Anknüpfung)

Priorität **jetzt**: **Übungsanlage**, danach **Planung**.

| Stufe | Nutzen | Technik-Schwerpunkt |
|-------|--------|---------------------|
| **A0** | **Zentraler KI-Service** (ein Modul/Hilfslayer), Prompts aus `ai_prompts` | OpenRouter oder vereinbarter Provider, Timeouts, `503` ohne Key, Parsing/Validation |
| **A1** | **Übungsanlage** (vgl. `KI_FEATURES_SPEC`): `summary`, Skill-Vorschläge inkl. Stufen/Intensität, optional Textglättung | `POST /api/exercises/ai/suggest`, `POST /api/exercises/{id}/ai/regenerate`; Prompt-Kontext: Skills mit `description`, `karate_relevance`, `relevance_level`, optional `skill_level_definitions` für Kurzliste; DB: `summary_ai_generated`, `exercise_skills.ai_suggested` |
| B | „Übungen für Abschnitt vorschlagen“ | Pipeline §3 Stufen 1–3 + Prompt mit Top‑K (Übungsliste **keyset-pagination** beachten) |
| C | Reihenfolge / Zeitslots innerhalb bestehender Sektion | Graph + LLM Ranking |
| D | Ganze Einheit (inkl. Phasen/Streams vereinfacht) | strukturiertes JSON + strikte Schema-Validation gegen bestehende `PUT`-Payloads |
| E | Mehreinheiten / Rahmen‑Alignment | Ziele aus Rahmenprogramm, Serie von Slots; **Skill-Profile** (`…/skill-profile`) als Kontextuelle Verstärker |

Die **Selektions‑Pipeline §3** bleibt für **Planungs**-KI konsistent und wird parametrierbar erweitert; **§1.1** spiegelt den **aktuellen Implementierungs**-Vorsprung (Skill-Scoring ohne LLM) wider.

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## 8. Compliance & Datenschutz (Kurzhinweis)

- Datenminimierung: **keine Teilnehmerliste** ohne expliziten Scope; Kontext über **Einheiten-Metadaten** und Übungen.  
- **OpenRouter**/Modellwahl: Organisation intern klären (AV/Verarbeitungsvertrag, Datenflüsse außerhalb EU – siehe Repo-Compliance-Dokumente).  
- **Logging:** Prompts keine unnötigen personenbezogenen Daten; wenn Debug: Retention definieren.

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## 9. Offene Punkte für die fachliche Verfeinerung

- Gewichtung „**Wiederholung** vs. **Progression** vs. **Motivation**“ (domänenspezifisch).  
- Umgang mit **Kombinationsübungen** und **Coach-Stufen B/C** in der Datenübergabe.  
- Soll das System **„Lücken“** aus der **Matrix-Auflösung** aktiv quantifizieren oder nur Narrative verwenden?  
- Akzeptierte **Übersetzungen**: nur Deutsch oder mehrsprachige Embeddings erforderlich?

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## 10. Glossar

| Begriff | Bedeutung |
|---------|-----------|
| **Top‑K** | Feste kleine Obergrenze Übungen pro LLM-Anfrage |
| **Hard filter** | Deterministische SQL-/Policy-Einschränkung vor KI |
| **Kontext-Paket** | Zusammengesetztes, tokenlimitiertes Eingabeobjekt für den Prompt |
| **Retrieval** | algorithmischer Schritt ohne Generierung („wer kommt überhaupt in Frage“) |
