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This commit is contained in:
team 1
588
README.md
588
README.md
@@ -1,430 +1,314 @@
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# mitho AI Agent – Developer Deep Dive
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# mitho AI Agent – Developer README
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Enterprise Hybrid RAG System (Symfony + NDJSON + FAISS)
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Enterprise Hybrid RAG System (Symfony + NDJSON + FAISS)
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Stand: Februar 2026
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Status: Produktiv stabil – Job-basierte Ingest-Architektur vollständig integriert
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# 1. System Overview
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This system implements a deterministic, governance-stable Retrieval Augmented Generation (RAG) architecture based on:
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- Symfony (PHP backend)
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- NDJSON-based knowledge index
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- Full FAISS vector rebuild strategy
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- Hybrid retrieval (keyword + vector)
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- Deterministic ingest pipeline
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- Strict versioning & guardrails
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- Lock-based reindex protection
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No incremental vector mutation is allowed.
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FAISS is always rebuilt from `index.ndjson`.
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# 2. High-Level Architecture
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# 1. Systemüberblick
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User Query
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Dieses System implementiert eine deterministische, governance-stabile
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→ Hybrid Retrieval
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Hybrid-RAG-Architektur mit:
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→ Context Assembly
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→ Prompt Builder
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→ LLM
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→ Streaming Response (SSE)
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Knowledge Flow:
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- Symfony (PHP Backend)
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Document → Version → Extract → Chunk → NDJSON → FAISS → Retrieval
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- NDJSON als Single Source of Truth
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- FAISS als Vektorindex (immer Full Rebuild)
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- Hybrid Retrieval (Keyword + Vektor)
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- Versioniertes Dokumentmodell
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- Job-basierte Ingest-Pipeline
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- Lock-geschützte Reindex-Operationen
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- SSE-Streaming im Frontend
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Grundprinzip:
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Keine inkrementellen Vektor-Updates.
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FAISS wird immer vollständig aus index.ndjson neu gebaut.
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# 3. Directory Structure (Knowledge Layer)
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# 2. Architekturprinzipien
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```
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Determinismus:
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var/knowledge/
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- Gleiche Dokumente + gleiche Konfiguration → identisches index.ndjson
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├── uploads/
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- Gleiches index.ndjson → identisches FAISS
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├── chunks/
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- Gleiche Query → identisches Retrieval-Ergebnis
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├── index.ndjson
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├── index_meta.json
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Governance:
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├── vector.index
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- Eine aktive Version pro Dokument
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└── vector_meta.json
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- Keine impliziten Index-Änderungen
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```
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- Strukturänderungen erzwingen Global Reindex
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- Keine Selbstmodifikation durch KI
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Skalierbarkeit:
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- NDJSON (streamingfähig)
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- Keine RAM-basierte JSON-Arrays
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- Zielgröße > 200k Chunks
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# 4. NDJSON Index
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# 3. Wissensspeicher
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## 4.1 index.ndjson
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## 3.1 index.ndjson
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- Single Source of Truth
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Single Source of Truth.
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- One JSON object per line
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- Streaming-readable
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- No JSON array wrapper
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- Scales beyond 200k chunks
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Each line contains:
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- 1 JSON-Objekt pro Zeile
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- Streaming-Append
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- Deterministische Compaction by document_id
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Beispielstruktur:
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```json
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{
|
{
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"chunk_id": "uuid",
|
"chunk_id": "uuid",
|
||||||
"document_id": "uuid",
|
"document_id": "uuid",
|
||||||
"version": 3,
|
"document_version_id": "uuid",
|
||||||
"text": "...",
|
"text": "...",
|
||||||
"meta": {...}
|
"meta": {...}
|
||||||
}
|
}
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||||||
```
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||||||
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||||||
NDJSON enables:
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Keine JSON-Array-Datei.
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- Append-based writes
|
Keine Mutation einzelner Chunks.
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- Compaction per document
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Nur Append + deterministische Entfernung per document_id.
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- Memory-safe streaming
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- Deterministic rebuilds
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# 5. Index Metadata
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## 3.2 index_meta.json
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## index_meta.json
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Enthält Strukturparameter:
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Managed by:
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- IndexMetaManager
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- IndexConfiguration
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Contains:
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- index_version
|
- index_version
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- embedding_model
|
- embedding_model
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- embedding_dimension
|
- embedding_dimension
|
||||||
- chunk_size
|
- chunk_size
|
||||||
- overlap
|
- chunk_overlap
|
||||||
- scoring_version
|
- scoring_version
|
||||||
- index_format
|
- index_format
|
||||||
|
- vector_backend
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If configuration changes → Global Reindex required.
|
Wenn einer dieser Werte sich ändert:
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|
→ Global Reindex zwingend erforderlich.
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Guarded by:
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`IndexStructureChangedException`
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# 6. Ingest Pipeline
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## 3.3 FAISS
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## 6.1 Core Services
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Dateien:
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| Service | Responsibility |
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- vector.index
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|----------|----------------|
|
- vector_meta.json (Chunk-ID Mapping)
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| DocumentService | Document lifecycle |
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| DocumentVersionRepository | Version persistence |
|
FAISS wird IMMER vollständig aus index.ndjson gebaut.
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| KnowledgeIngestService | Chunk generation |
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Keine Partial Updates.
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| SimpleChunker | Deterministic splitting |
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| TextNormalizer | Text cleanup |
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| StopWords | Keyword filtering |
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| ChunkManager | NDJSON append + compaction |
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| ChunkWriter | Chunk persistence |
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| IngestFlow | Step orchestration |
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| IngestOrchestrator | Full ingest coordination |
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| IngestJobService | Job tracking |
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| LockService | Concurrency guard |
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## 6.2 Local Ingest
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# 4. Dokument- & Versionsmodell
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Used when:
|
Document
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- A single document version changes
|
→ enthält mehrere DocumentVersion
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→ genau eine Version ist aktiv
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Process:
|
Regel:
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|
Es darf immer nur eine aktive Version pro Dokument existieren.
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1. Extract document
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Beim Aktivieren einer Version:
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2. Normalize text
|
- Alle anderen Versionen werden inaktiv
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3. Chunk deterministically
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- IngestStatus → PENDING
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4. Remove previous chunks of document_id
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- Re-Ingest via Job
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5. Append new chunks to index.ndjson
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6. Rebuild FAISS completely
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index_version does NOT change.
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## 6.3 Global Reindex
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# 5. Ingest-Architektur (vollständig Job-basiert)
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Used when:
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Ingest läuft NIEMALS synchron im HTTP-Request.
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- Embedding model changes
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- Chunk size changes
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- Overlap changes
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- Scoring logic changes
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- index_format changes
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Process:
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Jede Mutation am Index läuft über:
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1. Re-extract all active document versions
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IngestJob → CLI Runner → IngestOrchestrator → IngestFlow
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2. Recreate full index.ndjson
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3. Rebuild FAISS
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## 5.1 Job-Typen
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DOCUMENT_VERSION_ACTIVATE
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- Wird genutzt für:
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|
- Version aktivieren
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- Neue Datei hochladen (Auto-Ingest)
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|
DOCUMENT
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- Manuelles Ingest einer Version
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GLOBAL_REINDEX
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|
- Strukturänderungen
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## 5.2 Job-Status
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- QUEUED
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- RUNNING
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|
- COMPLETED
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- FAILED
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- ABORTED
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|
Jobs werden über CLI ausgeführt:
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php bin/console mto:agent:ingest:run <jobId>
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|
Start erfolgt asynchron per exec() aus dem Controller.
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|
# 6. Admin-Flows (aktueller Stand)
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## 6.1 Neue Datei hochladen (NEU: Auto-Ingest)
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|
Beim Upload:
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|
1. Datei speichern
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2. Document + Version 1 erzeugen
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|
3. Version 1 aktiv setzen
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4. IngestJob vom Typ DOCUMENT_VERSION_ACTIVATE anlegen
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|
5. Job asynchron starten
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|
6. Redirect auf Job-Detailseite
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|
Ergebnis:
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|
Neue Dokumente werden automatisch indexiert.
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|
## 6.2 Version aktivieren
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|
1. DB-Status anpassen
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|
2. IngestStatus → PENDING
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|
3. DOCUMENT_VERSION_ACTIVATE Job erzeugen
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||||||
|
4. Async Runner starten
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||||||
|
5. Redirect zur Job-Seite
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|
## 6.3 Manuelles Ingest
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|
1. DOCUMENT Job erzeugen
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|
2. Async Runner starten
|
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|
3. Redirect zur Job-Seite
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|
## 6.4 Reset
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||||||
|
Reset löscht:
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- index.ndjson
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|
- vector.index
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|
- vector_meta.json
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|
- Upload-Verzeichnis
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|
- Tabellen:
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- document
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|
- document_version
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|
- ingest_job
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|
Nur möglich, wenn exec() aktiv ist.
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|
# 7. Ingest-Flow Details
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Local Ingest (ein Dokument):
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1. Extract
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2. Normalize
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|
3. Chunk deterministisch
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|
4. Entferne alte Chunks per document_id
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|
5. Append neue Chunks
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6. Full FAISS Rebuild
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|
Global Reindex:
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1. Alle aktiven Versionen neu verarbeiten
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|
2. Komplettes index.ndjson neu schreiben
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|
3. FAISS neu bauen
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4. index_version++
|
4. index_version++
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# 7. Vector Architecture
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## 7.1 vector_ingest.py
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Responsibilities:
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- Stream-read index.ndjson
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- Extract text + chunk_id
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- Build embeddings
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- Normalize embeddings
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- Build FAISS IndexFlatIP
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- Write vector.index
|
|
||||||
- Write vector.meta.json
|
|
||||||
|
|
||||||
Execution:
|
|
||||||
|
|
||||||
```bash
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|
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python vector_ingest.py --index path/to/index.ndjson --out path/to/vector.index
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|
||||||
```
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||||||
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|
||||||
Characteristics:
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|
||||||
|
|
||||||
- No partial updates
|
|
||||||
- No incremental mutation
|
|
||||||
- Always full rebuild
|
|
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- Batch size = 64
|
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||||||
- normalize_embeddings=True
|
|
||||||
|
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---
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||||||
|
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||||||
## 7.2 vector_search.py
|
|
||||||
|
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||||||
Responsibilities:
|
|
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|
|
||||||
- Load vector.index
|
|
||||||
- Load vector_meta.json
|
|
||||||
- Encode query
|
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||||||
- Search top-K
|
|
||||||
- Return JSON
|
|
||||||
|
|
||||||
Execution:
|
|
||||||
|
|
||||||
```bash
|
|
||||||
python vector_search.py "query" 5
|
|
||||||
```
|
|
||||||
|
|
||||||
Output:
|
|
||||||
|
|
||||||
```json
|
|
||||||
[
|
|
||||||
{ "chunk_id": "...", "score": 0.82 }
|
|
||||||
]
|
|
||||||
```
|
|
||||||
|
|
||||||
---
|
|
||||||
|
|
||||||
## 7.3 VectorSearchClient (PHP)
|
|
||||||
|
|
||||||
- Executes Python search script
|
|
||||||
- Parses JSON response
|
|
||||||
- Returns structured results
|
|
||||||
- Handles timeout + error states
|
|
||||||
|
|
||||||
---
|
|
||||||
|
|
||||||
# 8. Hybrid Retrieval
|
# 8. Hybrid Retrieval
|
||||||
|
|
||||||
## 8.1 Components
|
Ablauf:
|
||||||
|
|
||||||
| Class | Role |
|
User Query
|
||||||
|--------|------|
|
→ Keyword Retrieval
|
||||||
| NdjsonHybridRetriever | Orchestrator |
|
→ FAISS Vector Retrieval
|
||||||
| NdjsonKeywordSearch | Keyword scoring |
|
→ Score Fusion
|
||||||
| NdjsonChunkLookup | Chunk resolution |
|
→ NDJSON Chunk Lookup
|
||||||
| VectorSearchClient | Vector bridge |
|
→ Context Builder
|
||||||
| CachedRetriever | Cache layer |
|
→ LLM
|
||||||
|
→ SSE Streaming
|
||||||
|
|
||||||
|
Keyword ist Primärsignal.
|
||||||
|
Vector ergänzt Semantik.
|
||||||
|
|
||||||
---
|
---
|
||||||
|
|
||||||
## 8.2 Retrieval Flow
|
# 9. Locking & Concurrency
|
||||||
|
|
||||||
1. Extract terms (StopWords + normalization)
|
LockService verhindert:
|
||||||
2. Keyword scoring
|
|
||||||
3. Vector search
|
|
||||||
4. Score fusion
|
|
||||||
5. Limit to N chunks
|
|
||||||
6. Resolve chunk text
|
|
||||||
7. Build LLM context
|
|
||||||
|
|
||||||
Keyword score remains primary signal.
|
- parallelen Ingest
|
||||||
Vector score augments semantic similarity.
|
- gleichzeitige Reindex-Vorgänge
|
||||||
|
- NDJSON-Korruption
|
||||||
|
|
||||||
|
Keine gleichzeitigen Mutationen erlaubt.
|
||||||
|
|
||||||
---
|
---
|
||||||
|
|
||||||
# 9. Document Extraction
|
# 10. CLI Commands
|
||||||
|
|
||||||
Supported via:
|
mto:agent:ingest:run <jobId>
|
||||||
|
mto:agent:vector:ingest
|
||||||
|
mto:agent:vector:search
|
||||||
|
|
||||||
- DocumentExtractorInterface
|
Alle Commands unter:
|
||||||
- ExtractorResolver
|
|
||||||
- PdfExtractor
|
|
||||||
- DocumentLoader
|
|
||||||
|
|
||||||
Extraction must return clean UTF-8 text.
|
|
||||||
Chunking must remain deterministic.
|
|
||||||
|
|
||||||
---
|
|
||||||
|
|
||||||
# 10. Admin Layer (Symfony)
|
|
||||||
|
|
||||||
## Controllers
|
|
||||||
|
|
||||||
- DashboardController
|
|
||||||
- DocumentController
|
|
||||||
- IngestJobController
|
|
||||||
- SecurityController
|
|
||||||
|
|
||||||
## Entities
|
|
||||||
|
|
||||||
- Document
|
|
||||||
- DocumentVersion
|
|
||||||
- IngestJob
|
|
||||||
- User
|
|
||||||
|
|
||||||
## Repositories
|
|
||||||
|
|
||||||
- DocumentVersionRepository
|
|
||||||
- UserRepository
|
|
||||||
|
|
||||||
---
|
|
||||||
|
|
||||||
# 11. Concurrency & Locks
|
|
||||||
|
|
||||||
LockService ensures:
|
|
||||||
|
|
||||||
- No parallel reindex
|
|
||||||
- No parallel ingest conflict
|
|
||||||
- Controlled mutation of index.ndjson
|
|
||||||
|
|
||||||
File-based or service-based locking.
|
|
||||||
|
|
||||||
---
|
|
||||||
|
|
||||||
# 12. Determinism Rules
|
|
||||||
|
|
||||||
The system guarantees:
|
|
||||||
|
|
||||||
- Same documents + same config = identical index.ndjson
|
|
||||||
- Same index.ndjson = identical FAISS
|
|
||||||
- Same query + same index = identical results
|
|
||||||
|
|
||||||
No randomness.
|
|
||||||
No adaptive mutation.
|
|
||||||
No auto-learning.
|
|
||||||
|
|
||||||
---
|
|
||||||
|
|
||||||
# 13. LLM Integration
|
|
||||||
|
|
||||||
- Context strictly limited to retrieved chunks
|
|
||||||
- PromptBuilder constructs deterministic system prompt
|
|
||||||
- ContextService manages history
|
|
||||||
- SSE streaming enabled
|
|
||||||
- Model endpoint configurable
|
|
||||||
|
|
||||||
LLM never has direct access to full knowledge base.
|
|
||||||
Only retrieved chunks are injected.
|
|
||||||
|
|
||||||
---
|
|
||||||
|
|
||||||
# 14. Scalability
|
|
||||||
|
|
||||||
Designed for:
|
|
||||||
|
|
||||||
- >200k chunks
|
|
||||||
- Streaming NDJSON reads
|
|
||||||
- Full FAISS rebuild
|
|
||||||
- Cache layer for retrieval
|
|
||||||
- Controlled memory usage
|
|
||||||
|
|
||||||
No full-array JSON loads.
|
|
||||||
|
|
||||||
---
|
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# 15. Failure Modes
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Handled via:
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- Missing vector index detection
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- Structure drift detection
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- Lock collision detection
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- Embedding dependency checks
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- Python execution errors
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- Empty chunk fallback
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# 16. Non-Goals
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This system intentionally does NOT include:
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- Online learning
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- Embedding mutation
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- Incremental FAISS update
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- Auto chunk merging
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- Self-modifying prompts
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All structural changes require explicit reindex.
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# 17. Design Philosophy
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This is a governance-first RAG architecture:
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- Deterministic
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- Reproducible
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- Drift-safe
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- Audit-friendly
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- Version-controlled
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It prioritizes correctness and control over dynamic mutation.
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# 18. Development Guidelines
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When extending the system:
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- Never mutate FAISS directly
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- Never edit index.ndjson manually
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- Always preserve determinism
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- Increment index_version only via Global Reindex
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- Guard all structural changes
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- Maintain streaming compatibility
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# 19. CLI Commands (Symfony)
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Example:
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```bash
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php bin/console mto:agent:vector:ingest
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```
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Custom commands follow namespace:
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```
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mto:agent:*
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mto:agent:*
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```
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# 20. Summary
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# 11. Failure Modes
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This system is a deterministic, enterprise-grade hybrid RAG engine with:
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- Vector index fehlt → vector ingest ausführen
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- index_meta mismatch → Global Reindex
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- exec deaktiviert → Async-Start schlägt fehl
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- Lock aktiv → Parallel-Ingest blockiert
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- NDJSON-based streaming index
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- Full FAISS rebuild strategy
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- Structured ingest pipeline
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- Hybrid retrieval
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- Admin governance layer
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- Strict guardrails
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It is designed for controlled enterprise deployment, not experimental AI workflows.
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# 12. Non-Goals
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- Kein Online-Learning
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- Keine inkrementellen FAISS Updates
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- Keine selbstverändernden Prompts
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|
- Kein Auto-Merging von Chunks
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|
Strukturänderungen → explizit + reindex.
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# 13. Zusammenfassung
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Dieses System ist:
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- deterministisch
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- reproduzierbar
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- drift-sicher
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- governance-stabil
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- enterprise-ready
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||||||
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- job-basiert
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- versionssicher
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Wichtige Neuerung:
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|
Neue Dokumente lösen jetzt automatisch einen IngestJob aus
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(exakt derselbe Mechanismus wie bei Version-Aktivierung).
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Kein HTTP-Ingest mehr.
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|
Keine Inline-Rebuilds.
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|
Alles läuft über das Job-System.
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334
SYSTEM.md
334
SYSTEM.md
@@ -1,334 +0,0 @@
|
|||||||
# mitho AI Agent
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||||||
Enterprise Hybrid RAG System (Symfony + NDJSON + FAISS)
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## Überblick
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Der **mitho AI Agent** ist ein deterministisches, governance-stabiles Enterprise-RAG-System auf Symfony-Basis.
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Es kombiniert:
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- Versionierte Dokumente
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- Streaming-NDJSON-Index
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- Deterministischen Full-Vector-Rebuild
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- Keyword- + Vektor-Hybrid-Retrieval
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||||||
- Rollen- und Governance-Modell
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|
||||||
- Lock- und Guardrail-Mechanismen
|
|
||||||
- Produktionsfähige Adminoberfläche
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||||||
> „Wir nutzen KI nicht, um kreativ zu raten, sondern um verlässlich auf Basis Ihres Wissens zu antworten.“
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# Architektur (Enterprise-Version)
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## 1. Kernprinzipien
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- Dokumente sind immutable Primärquellen
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- index.ndjson ist Single Source of Truth
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- FAISS wird IMMER vollständig aus index.ndjson neu gebaut
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||||||
- Keine partiellen Vektor-Updates
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||||||
- Strukturänderungen erzwingen Global Reindex
|
|
||||||
- Atomare Switch-Strategie (.tmp + rename)
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||||||
- >200k Chunks skalierbar
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||||||
- Kein Full-JSON-RAM-Load
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||||||
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||||||
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# Wissensarchitektur
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||||||
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```
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||||||
var/knowledge/
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||||||
├── uploads/
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||||||
├── chunks/
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|
||||||
├── index.ndjson
|
|
||||||
├── index_meta.json
|
|
||||||
├── vector.index
|
|
||||||
└── vector_meta.json
|
|
||||||
```
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||||||
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||||||
---
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||||||
# Indexstruktur
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## index.ndjson
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||||||
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||||||
- Streamingfähig
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||||||
- Eine Zeile = ein Chunk
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||||||
- JSON pro Zeile
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||||||
- Enthält:
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||||||
- chunk_id
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||||||
- document_id
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||||||
- version
|
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- text
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||||||
- meta
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||||||
NDJSON ersetzt das frühere index.json (kein Array mehr).
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# Index Meta
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`index_meta.json` enthält:
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- index_version
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||||||
- embedding_model
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|
||||||
- embedding_dimension
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|
||||||
- chunk_size
|
|
||||||
- overlap
|
|
||||||
- scoring_version
|
|
||||||
- index_format
|
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||||||
|
|
||||||
Wird verwaltet durch:
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||||||
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||||||
- `IndexMetaManager`
|
|
||||||
- `IndexConfiguration`
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|
||||||
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|
||||||
---
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||||||
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||||||
# Ingest-Architektur
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||||||
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||||||
## Zentrale Klassen
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||||||
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||||||
| Klasse | Aufgabe |
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|
||||||
|--------|----------|
|
|
||||||
| `DocumentService` | Dokumentverwaltung |
|
|
||||||
| `DocumentVersionRepository` | Versionierung |
|
|
||||||
| `KnowledgeIngestService` | Chunk-Erstellung |
|
|
||||||
| `ChunkManager` | NDJSON Append + Compaction |
|
|
||||||
| `SimpleChunker` | deterministische Text-Splittung |
|
|
||||||
| `TextNormalizer` | Normalisierung |
|
|
||||||
| `StopWords` | Stopword-Filter |
|
|
||||||
| `IngestFlow` | Ablaufsteuerung |
|
|
||||||
| `IngestOrchestrator` | Gesamtkoordination |
|
|
||||||
| `IngestJobService` | Job-Verwaltung |
|
|
||||||
| `LockService` | Reindex-Lock-Mechanismus |
|
|
||||||
| `IndexMetaManager` | Index-Metadaten |
|
|
||||||
| `IndexStructureChangedException` | Guardrail bei Strukturdrift |
|
|
||||||
|
|
||||||
---
|
|
||||||
|
|
||||||
# Ingest-Typen
|
|
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## 1. Lokaler Ingest
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|
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||||||
- Neue Dokumentversion
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|
||||||
- Alte Chunks der document_id werden kompakt entfernt
|
|
||||||
- Neue Chunks werden appended
|
|
||||||
- Danach vollständiger FAISS-Rebuild
|
|
||||||
- index_version bleibt gleich
|
|
||||||
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|
||||||
## 2. Global Reindex
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|
||||||
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|
||||||
- Alle aktiven Dokumente neu ingestieren
|
|
||||||
- index.ndjson komplett neu schreiben
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|
||||||
- FAISS komplett neu bauen
|
|
||||||
- index_version++
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||||||
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||||||
---
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||||||
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# Vektor-Architektur
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||||||
## vector_ingest.py
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||||||
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||||||
Buildet FAISS vollständig aus index.ndjson.
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||||||
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||||||
Eigenschaften:
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||||||
- Streaming NDJSON read
|
|
||||||
- normalize_embeddings=True
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|
||||||
- IndexFlatIP (Inner Product)
|
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||||||
- Batch-Size 64
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||||||
- Modell konfigurierbar
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|
||||||
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||||||
Aufruf:
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||||||
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||||||
```bash
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||||||
python vector_ingest.py --index path/to/index.ndjson --out path/to/vector.index
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|
||||||
```
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||||||
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|
||||||
Keine inkrementellen Updates. Immer Full-Rebuild.
|
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||||||
|
|
||||||
---
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||||||
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|
||||||
## vector_search.py
|
|
||||||
|
|
||||||
- Nimmt Query + Limit
|
|
||||||
- Lädt vector.index
|
|
||||||
- Lädt vector_meta.json
|
|
||||||
- Gibt JSON mit chunk_id + score zurück
|
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||||||
|
|
||||||
Aufruf:
|
|
||||||
|
|
||||||
```bash
|
|
||||||
python vector_search.py "query" 5
|
|
||||||
```
|
|
||||||
|
|
||||||
Rückgabe:
|
|
||||||
|
|
||||||
```json
|
|
||||||
[
|
|
||||||
{ "chunk_id": "...", "score": 0.83 }
|
|
||||||
]
|
|
||||||
```
|
|
||||||
|
|
||||||
---
|
|
||||||
|
|
||||||
# Hybrid Retrieval
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|
||||||
|
|
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## Komponenten
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||||||
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|
||||||
| Klasse | Aufgabe |
|
|
||||||
|--------|----------|
|
|
||||||
| `NdjsonHybridRetriever` | Score-Fusion |
|
|
||||||
| `NdjsonKeywordSearch` | Keyword-Scoring |
|
|
||||||
| `NdjsonChunkLookup` | Chunk-Resolving |
|
|
||||||
| `VectorSearchClient` | Python-Bridge |
|
|
||||||
| `CachedRetriever` | Cache Layer |
|
|
||||||
|
|
||||||
---
|
|
||||||
|
|
||||||
## Retrieval Flow
|
|
||||||
|
|
||||||
1. Prompt
|
|
||||||
2. Keyword-Ranking
|
|
||||||
3. FAISS Top-K
|
|
||||||
4. Score-Fusion
|
|
||||||
5. Final Chunk-Auswahl
|
|
||||||
6. Kontextaufbau
|
|
||||||
7. LLM-Antwort
|
|
||||||
|
|
||||||
Keyword bleibt führend.
|
|
||||||
Vektor ergänzt semantisch.
|
|
||||||
|
|
||||||
---
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||||||
|
|
||||||
# Dokument-Extraktion
|
|
||||||
|
|
||||||
Unterstützt via:
|
|
||||||
|
|
||||||
- `DocumentExtractorInterface`
|
|
||||||
- `ExtractorResolver`
|
|
||||||
- `PdfExtractor`
|
|
||||||
- `DocumentLoader`
|
|
||||||
|
|
||||||
PDFs werden robust extrahiert und normalisiert.
|
|
||||||
|
|
||||||
---
|
|
||||||
|
|
||||||
# Adminbereich (Symfony)
|
|
||||||
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||||||
Controller:
|
|
||||||
|
|
||||||
- `DashboardController`
|
|
||||||
- `DocumentController`
|
|
||||||
- `IngestJobController`
|
|
||||||
- `SecurityController`
|
|
||||||
|
|
||||||
Entities:
|
|
||||||
|
|
||||||
- `Document`
|
|
||||||
- `DocumentVersion`
|
|
||||||
- `IngestJob`
|
|
||||||
- `User`
|
|
||||||
|
|
||||||
Repositories:
|
|
||||||
|
|
||||||
- `DocumentVersionRepository`
|
|
||||||
- `UserRepository`
|
|
||||||
|
|
||||||
Rollenmodell:
|
|
||||||
|
|
||||||
- Super Admin
|
|
||||||
- Knowledge Admin
|
|
||||||
- Redaktion
|
|
||||||
- Frontend User
|
|
||||||
|
|
||||||
---
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|
||||||
|
|
||||||
# Guardrails & Sicherheit
|
|
||||||
|
|
||||||
- Lock bei Reindex
|
|
||||||
- Strukturdrift-Erkennung
|
|
||||||
- Keine Live-Änderung von Ingest-Profilen
|
|
||||||
- Deterministische Rebuilds
|
|
||||||
- Atomare Datei-Switches
|
|
||||||
- NDJSON niemals vollständig im RAM
|
|
||||||
|
|
||||||
---
|
|
||||||
|
|
||||||
# LLM-Integration
|
|
||||||
|
|
||||||
- Ollama oder kompatibler Endpoint
|
|
||||||
- Streaming via SSE
|
|
||||||
- Historienverwaltung
|
|
||||||
- Prompt-Versionierung
|
|
||||||
- Kontextkontrolle
|
|
||||||
|
|
||||||
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|
|
||||||
|
|
||||||
# Performance-Merkmale
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||||||
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||||||
- Streaming NDJSON
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|
||||||
- Kein JSON-Array-Load
|
|
||||||
- Deterministischer FAISS-Rebuild
|
|
||||||
- Cache-Layer
|
|
||||||
- >200k Chunks skalierbar
|
|
||||||
|
|
||||||
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|
|
||||||
|
|
||||||
# Mindestanforderungen
|
|
||||||
|
|
||||||
Backend:
|
|
||||||
- PHP 8.2+
|
|
||||||
- Symfony 7.x
|
|
||||||
|
|
||||||
Python:
|
|
||||||
- Python 3.9+
|
|
||||||
- faiss
|
|
||||||
- sentence-transformers
|
|
||||||
|
|
||||||
Optional:
|
|
||||||
- Ollama
|
|
||||||
|
|
||||||
---
|
|
||||||
|
|
||||||
# Produktstatus
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||||||
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||||||
Enterprise-ready:
|
|
||||||
|
|
||||||
- Governance-stabil
|
|
||||||
- Drift-sicher
|
|
||||||
- Deterministisch reproduzierbar
|
|
||||||
- Skalierbar
|
|
||||||
- Adminfähig
|
|
||||||
- Rollenbasiert
|
|
||||||
|
|
||||||
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|
|
||||||
|
|
||||||
# Positionierung
|
|
||||||
|
|
||||||
Dieses System ist keine generische KI.
|
|
||||||
|
|
||||||
Es ist:
|
|
||||||
|
|
||||||
- kontrolliert
|
|
||||||
- versioniert
|
|
||||||
- reproduzierbar
|
|
||||||
- auditierbar
|
|
||||||
- enterprise-tauglich
|
|
||||||
|
|
||||||
---
|
|
||||||
|
|
||||||
# Fazit
|
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||||||
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Der mitho AI Agent ist ein kontrolliertes Enterprise-RAG-System mit:
|
|
||||||
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- NDJSON-Streaming-Index
|
|
||||||
- deterministischem Vector-Rebuild
|
|
||||||
- Hybrid-Retrieval
|
|
||||||
- Guardrail-Mechanismen
|
|
||||||
- Symfony-Admin-Governance
|
|
||||||
|
|
||||||
Er ist gebaut für produktiven, langfristigen Unternehmenseinsatz.
|
|
||||||
368
TECHNICAL_ARCHITECTURE.md
Normal file
368
TECHNICAL_ARCHITECTURE.md
Normal file
@@ -0,0 +1,368 @@
|
|||||||
|
# TECHNICAL_ARCHITECTURE.md
|
||||||
|
mitho AI Agent – Enterprise Hybrid RAG System
|
||||||
|
Stand: Februar 2026
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
# 1. Zielsetzung
|
||||||
|
|
||||||
|
Diese Dokumentation beschreibt die vollständige technische Architektur des
|
||||||
|
mitho AI Agent RAG-Systems.
|
||||||
|
|
||||||
|
Ziele:
|
||||||
|
|
||||||
|
- Deterministisches Retrieval
|
||||||
|
- Governance-stabile Index-Struktur
|
||||||
|
- Versionierte Wissensbasis
|
||||||
|
- Reproduzierbare Builds
|
||||||
|
- Keine inkrementellen Vektor-Mutationen
|
||||||
|
- Job-basierte, asynchrone Ingest-Architektur
|
||||||
|
- Skalierbarkeit >200k Chunks
|
||||||
|
|
||||||
|
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|
||||||
|
|
||||||
|
# 2. Architektur-Übersicht
|
||||||
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||||||
|
Systemebenen:
|
||||||
|
|
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|
1. Admin Layer (Symfony)
|
||||||
|
2. Ingest Layer
|
||||||
|
3. Storage Layer (NDJSON)
|
||||||
|
4. Vector Layer (FAISS)
|
||||||
|
5. Retrieval Layer (Hybrid)
|
||||||
|
6. Application Layer (LLM + SSE)
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
# 3. Core Architekturprinzipien
|
||||||
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|
## 3.1 Determinismus
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|
Gleiche Eingabe + gleiche Konfiguration → identisches Ergebnis.
|
||||||
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||||||
|
- index.ndjson ist deterministisch
|
||||||
|
- FAISS wird vollständig neu gebaut
|
||||||
|
- Retrieval ist stabil reproduzierbar
|
||||||
|
- Keine impliziten Indexveränderungen
|
||||||
|
|
||||||
|
## 3.2 Governance
|
||||||
|
|
||||||
|
- Genau eine aktive Version pro Dokument
|
||||||
|
- Keine Inline-Rebuilds im HTTP-Request
|
||||||
|
- Strukturänderungen erzwingen Global Reindex
|
||||||
|
- Locking verhindert Parallel-Ingest
|
||||||
|
|
||||||
|
## 3.3 Skalierbarkeit
|
||||||
|
|
||||||
|
- NDJSON statt JSON-Array
|
||||||
|
- Streaming-Append
|
||||||
|
- Streaming-Compaction
|
||||||
|
- Kein RAM-Full-Load
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
# 4. Domain Model
|
||||||
|
|
||||||
|
## 4.1 Document
|
||||||
|
|
||||||
|
Primäre Wissenseinheit.
|
||||||
|
|
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Eigenschaften:
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- id (UUID)
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- title
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- createdAt
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- createdBy
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- archived (bool)
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- currentVersion (ManyToOne → DocumentVersion)
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## 4.2 DocumentVersion
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Immutable Inhaltsversion.
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Eigenschaften:
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- id (UUID)
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- document (ManyToOne)
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- versionNumber
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- filePath
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- checksum
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- active (bool)
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- ingestStatus (PENDING, RUNNING, INDEXED, FAILED)
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Regel:
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Nur eine Version pro Dokument darf active = true sein.
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# 5. Ingest Architektur
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## 5.1 Grundsatz
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Kein Ingest läuft synchron im HTTP-Request.
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Jede Indexänderung läuft über:
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IngestJob → CLI Runner → IngestOrchestrator → IngestFlow
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## 5.2 IngestJob
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Entity mit:
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- id
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- type
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- status
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- documentId
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- documentVersionId
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- startedAt
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- finishedAt
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- errorMessage
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Job-Typen:
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DOCUMENT_VERSION_ACTIVATE
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DOCUMENT
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GLOBAL_REINDEX
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Status:
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QUEUED
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RUNNING
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COMPLETED
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FAILED
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ABORTED
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## 5.3 Job-Execution
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Start:
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php bin/console mto:agent:ingest:run <jobId>
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Execution-Flow:
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1. LockService.acquire()
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2. Job → RUNNING
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3. IngestFlow ausführen
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4. Job → COMPLETED / FAILED
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5. LockService.release()
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# 6. IngestFlow Details
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## 6.1 Local Ingest (Version aktivieren oder neue Datei)
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Ablauf:
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1. Extract (PDF/Text)
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2. Normalize
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3. Chunk deterministisch
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4. Streaming Compaction:
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- Entferne alle Chunks mit document_id
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5. Append neue Chunks
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6. Full FAISS Rebuild
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Wichtig:
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Es werden immer alle alten Chunks des Dokuments entfernt.
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## 6.2 Global Reindex
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Wird ausgelöst bei:
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- embedding_model Änderung
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- embedding_dimension Änderung
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- chunk_size Änderung
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- scoring_version Änderung
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- index_format Änderung
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Ablauf:
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1. Alle aktiven Versionen extrahieren
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2. Komplettes index.ndjson neu schreiben
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3. FAISS neu bauen
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4. index_version++
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# 7. Storage Layer
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## 7.1 index.ndjson
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Single Source of Truth.
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Eigenschaften:
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- 1 JSON-Objekt pro Zeile
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- Streaming-lesbar
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- Append-only
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- Compaction by document_id
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Beispiel:
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{
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"chunk_id": "...",
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"document_id": "...",
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"document_version_id": "...",
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"text": "...",
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"meta": {...}
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}
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## 7.2 index_meta.json
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Enthält:
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- index_version
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- embedding_model
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- embedding_dimension
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- chunk_size
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- chunk_overlap
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- scoring_version
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- index_format
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- vector_backend
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Bei strukturellem Mismatch:
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→ Global Reindex zwingend.
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# 8. Vector Layer (FAISS)
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## 8.1 Build
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vector_ingest.py:
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- stream index.ndjson
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- Embeddings berechnen
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- FAISS IndexFlatIP bauen
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- vector.index schreiben
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- vector_meta.json schreiben
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Immer vollständiger Rebuild.
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Keine Partial Updates.
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## 8.2 Search
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vector_search.py:
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Input:
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- Query
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- Top-K
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Output:
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- chunk_id
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- score
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# 9. Hybrid Retrieval
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Ablauf:
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1. Keyword Retrieval (NDJSON Keyword Search)
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2. Vector Retrieval (FAISS)
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3. Score Fusion
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4. Chunk Lookup
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5. Context Builder
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6. Prompt Builder
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7. LLM
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Keyword bleibt Primärsignal.
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|
Vector ergänzt semantische Nähe.
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# 10. Locking
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LockService schützt:
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- NDJSON Mutationen
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- FAISS Rebuild
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- Global Reindex
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- Aktivierungs-Parallelität
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Keine zwei Ingest-Jobs gleichzeitig erlaubt.
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# 11. Admin Flows
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## 11.1 Neue Datei hochladen
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1. Document + Version 1 erstellen
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2. Version aktiv
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3. DOCUMENT_VERSION_ACTIVATE Job anlegen
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4. Async Runner starten
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5. Redirect auf Job-Seite
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## 11.2 Version aktivieren
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1. DB-Status ändern
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2. IngestStatus → PENDING
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3. DOCUMENT_VERSION_ACTIVATE Job anlegen
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4. Async Runner starten
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## 11.3 Manuelles Ingest
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1. DOCUMENT Job anlegen
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2. Async Runner starten
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# 12. Error Handling
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Typische Fehler:
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- exec deaktiviert → Async Start nicht möglich
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- Lock aktiv → paralleler Ingest blockiert
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- index_meta mismatch → Reindex erforderlich
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- Vector-Dateien fehlen → Rebuild ausführen
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# 13. Security & Stability
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- Keine User-Uploads direkt ins Retrieval
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- Kein Self-Learning
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- Kein unkontrollierter Index-Mutate
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- Strict Separation:
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- Admin Layer
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- Ingest Layer
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- Retrieval Layer
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- LLM Layer
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# 14. System Guarantees
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Dieses System garantiert:
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- Reproduzierbarkeit
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- Drift-Freiheit
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- Auditierbarkeit
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- Versionierte Wissensbasis
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- Deterministische Retrieval-Ergebnisse
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- Enterprise-taugliche Skalierbarkeit
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# 15. Zusammenfassung
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Das mitho AI Agent System ist eine:
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- deterministische Hybrid-RAG Engine
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- NDJSON-basierte Wissensplattform
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- Full-Rebuild-FAISS Architektur
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- Job-basierte Ingest-Pipeline
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- Versionierte, governance-stabile Wissensstruktur
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Keine Inline-Rebuilds.
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Keine inkrementellen Vektor-Updates.
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Keine impliziten Strukturänderungen.
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Alles läuft kontrolliert über das Job-System.
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Reference in New Issue
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