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team2
577
README.md
577
README.md
@@ -1,396 +1,321 @@
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# mitho AI Agent – Developer README
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# RAG-System – Technische Projektdokumentation
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Enterprise Hybrid RAG System (Symfony + NDJSON + FAISS + Persistent Vector Service)
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**Version:** 1.0
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**Stand:** Februar 2026
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Stand: Februar 2026
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**Autor:** mitho
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Status: Produktiv stabil – Job-basierte Ingest-Architektur + Persistenter Vector-Service integriert
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**Status:** Verbindliche Referenzarchitektur (System Freeze)
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# 1. Systemüberblick
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# 1. Ziel des Systems
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Dieses System implementiert eine deterministische, governance-stabile
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Das RAG-System dient der deterministischen, governance-stabilen Beantwortung von Nutzeranfragen auf Basis versionierter, kontrollierter Wissensquellen.
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Hybrid-RAG-Architektur mit:
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- Symfony (PHP Backend)
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- NDJSON als Single Source of Truth
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- FAISS als Vektorindex (immer Full Rebuild)
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- Persistenter Python Vector-Service (FastAPI + Uvicorn)
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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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Grundprinzip:
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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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- Keine inkrementellen Vektor-Updates
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Das System kombiniert:
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- FAISS wird immer vollständig aus `index.ndjson` neu gebaut
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- Retrieval läuft über einen persistenten Service (kein Python-Spawn pro Anfrage)
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- Versionierte Dokumentverwaltung
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- Deterministisches Chunking
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- NDJSON als Single Source of Truth
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- Vollständigen FAISS-Rebuild
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- Hybrid Retrieval (Keyword + Vector + Tag)
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- Job-basierte Orchestrierung
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- Rollen- und Guardrail-Architektur
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- SSE-Streaming
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# 2. Architekturprinzipien
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# 2. Architekturüberblick
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## 2.1 Determinismus
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## 2.1 Systemebenen
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- Gleiche Dokumente + gleiche Konfiguration → identisches `index.ndjson`
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### 1. Admin-Ebene (Symfony Backend)
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- Gleiches `index.ndjson` → identisches FAISS
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- Dokumentverwaltung
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- Gleiche Query → identisches Retrieval-Ergebnis
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- Versionierung
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- Tag-Management
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- Job-Steuerung
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- System-Prompt-Verwaltung
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- KI-Endpoint-Konfiguration
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## 2.2 Governance
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### 2. Wissensebene
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- Dokumente (immutable)
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- DocumentVersion
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- Chunks
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- index.ndjson
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- index_meta.json
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- Eine aktive Version pro Dokument
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### 3. Vector-Ebene (Python)
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- Keine impliziten Index-Änderungen
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- Embedding-Modell (lokal)
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- Strukturänderungen erzwingen Global Reindex
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- FAISS-Index (Chunks)
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- Keine Selbstmodifikation durch KI
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- FAISS-Index (Tags)
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- Persistenter Vector-Service
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- CLI-Fallback
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## 2.3 Skalierbarkeit
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### 4. Agent-Ebene
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- Retrieval-Fusion
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- NDJSON (streamingfähig)
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- PromptBuilder
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- Kein RAM-basiertes JSON-Array
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- SSE-Streaming
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- Zielgröße > 200k Chunks
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- Chat-History-Verarbeitung
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- FAISS Full Rebuild ist deterministisch
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# 3. Wissensspeicher
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# 3. Dokumentenarchitektur
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## 3.1 index.ndjson
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## 3.1 Primärquellen
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Single Source of Truth.
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- Dokumente sind immutable.
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- Jede Änderung erzeugt eine neue DocumentVersion.
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- Pro Dokument existiert genau eine aktive Version.
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- 1 JSON-Objekt pro Zeile
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## 3.2 Aktivierungsprozess
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- Streaming-Append
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- Deterministische Compaction by `document_id`
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Beispielstruktur:
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1. Aktivierung einer Version
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2. Erstellung eines IngestJob
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3. Async-Start:
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```
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bin/console mto:agent:ingest:run <jobId>
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```
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4. IngestOrchestrator:
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- Guardrail-Validierung
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- NDJSON Compaction by document_id
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- Chunking
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- Streaming Append
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- Vollständiger FAISS-Rebuild
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- index_meta.json Update
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- Status COMPLETED/FAILED
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```json
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{
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"chunk_id": "uuid",
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# 4. NDJSON-Architektur
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"document_id": "uuid",
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"document_version_id": "uuid",
|
## 4.1 index.ndjson (Single Source of Truth)
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"text": "...",
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"meta": { ... }
|
- Streamingfähiges Format
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}
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- Kein JSON-Array
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- Append-only mit Compaction
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- Keine vollständige RAM-Verarbeitung
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- Atomare Datei-Switches (.tmp → rename)
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## 4.2 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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- overlap
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- scoring_version
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- index_format
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### Guardrail-Mechanismus
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Bei strukturellen Änderungen (Embedding, Chunking, Scoring):
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- Lokaler Ingest wird blockiert
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- Global Reindex erforderlich
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# 5. Chunk-Management
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Verantwortlich: ChunkManager
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Eigenschaften:
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- Streaming-basiertes Schreiben
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- Deterministische Reproduktion
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- Hard Limit: 120.000 Chunks
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|
- Warnlimit: 100.000 Chunks
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|
- Kein vollständiger JSON-RAM-Load
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# 6. Vector-Architektur
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## 6.1 Betriebsmodi
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### A) Persistenter Vector-Service (bevorzugt)
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- Lädt Embedding-Modell einmal
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- Lädt FAISS-Indizes in RAM
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|
- REST-Endpunkte:
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- /search-chunks
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- /search-tags
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### B) CLI-Fallback
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|
- Python-Skripte
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- Wird genutzt, falls Service nicht verfügbar ist
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## 6.2 Rebuild-Strategie
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- Immer vollständiger FAISS-Rebuild
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- Kein inkrementelles Patchen
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- Atomarer Index-Switch
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|
- Deterministisch und drift-sicher
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# 7. Hybrid Retrieval
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## 7.1 Retrieval-Komponenten
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1. Keyword-Retrieval (führend)
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2. FAISS-Chunk-Retrieval (ergänzend)
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3. Tag-Routing (Soft-Gate)
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## 7.2 Score-Fusion
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- Keyword hat Priorität
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- Vector ergänzt semantische Nähe
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- Tags dienen als Routing-Verstärker
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# 8. Tag-System
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## 8.1 Entities
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- Tag
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- DocumentTag
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- TagRebuildJob
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## 8.2 Trigger-Logik
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|
Ein Rebuild wird ausgelöst bei:
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- Tag-Erstellung
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- Tag-Löschung
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|
- Tag-Zuweisung
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|
- Tag-Entfernung
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## 8.3 Job-Mechanik
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- Async-Start via:
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```
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php bin/console mto:agent:tags:job:run <jobId>
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```
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|
- Logfile unter:
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```
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|
var/log/tags/job_<uuid>.log
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```
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```
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Regeln:
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## 8.4 Stale-Protection
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- Keine JSON-Array-Datei
|
- QUEUED-Jobs älter als 5 Minuten → FAILED
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||||||
- Keine Mutation einzelner Chunks
|
- System kann nicht dauerhaft blockieren
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||||||
- Nur Append + deterministische Entfernung per `document_id`
|
- Coalescing (max. 1 aktiver Job)
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||||||
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## 8.5 Tag-Index
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- tags.ndjson
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- vector_tags.index
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- Vollständiger Rebuild bei Änderung
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## 3.2 index_meta.json
|
# 9. Job-Architektur
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Strukturparameter:
|
Statusmodell:
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||||||
- `index_version`
|
- QUEUED
|
||||||
- `embedding_model`
|
- RUNNING
|
||||||
- `embedding_dimension`
|
- COMPLETED
|
||||||
- `chunk_size`
|
- FAILED
|
||||||
- `chunk_overlap`
|
|
||||||
- `scoring_version`
|
|
||||||
- `index_format`
|
|
||||||
- `vector_backend`
|
|
||||||
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|
||||||
Wenn einer dieser Werte sich ändert:
|
Eigenschaften:
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||||||
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||||||
→ **Global Reindex zwingend erforderlich**
|
- Async exec
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||||||
|
- LockService gegen Parallel-Ausführung
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||||||
|
- Self-Healing gegen blockierte Jobs
|
||||||
|
- Logging pro Job
|
||||||
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||||||
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||||||
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## 3.3 FAISS
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# 10. Governance & Guardrails
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||||||
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||||||
Dateien:
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## 10.1 Rollen
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- `vector.index`
|
- Super Admin
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||||||
- `vector.index.meta.json`
|
- Knowledge Admin
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||||||
- `vector_tags.index`
|
- Redaktion
|
||||||
- `vector_tags.index.meta.json`
|
- Frontend-User
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||||||
|
|
||||||
FAISS wird IMMER vollständig aus `index.ndjson` gebaut.
|
## 10.2 Schutzmechanismen
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Keine Partial Updates.
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- Dokumente immutable
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Kein inkrementelles Vector-Append.
|
- Keine manuelle Chunk-Manipulation
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|
- Versionierte Ingest-Profile
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||||||
|
- Versionierte System-Prompts
|
||||||
|
- Konfigurierbare KI-Endpunkte
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|
- Logging & Audit-Fähigkeit
|
||||||
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# 4. Persistenter Vector-Service
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# 11. Agent-Architektur
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Retrieval läuft nicht mehr über:
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- SSE-Streaming
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||||||
|
- Historienverarbeitung korrekt implementiert
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- Symfony Process
|
- Deterministischer PromptBuilder
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||||||
- `exec()`
|
- Retrieval-Kontext explizit eingebettet
|
||||||
- `python vector_search.py` pro Anfrage
|
- Kein Think-Mode-Leak
|
||||||
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||||||
Sondern über:
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**FastAPI + Uvicorn (persistent im RAM)**
|
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## 4.1 Eigenschaften
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||||||
Beim Start lädt der Service:
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- Embedding-Modell
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- Chunk-Index
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||||||
- Tag-Index
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- ID-Mappings
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|
||||||
Diese bleiben dauerhaft im RAM.
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||||||
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|
||||||
Kein Modell-Reload pro Anfrage.
|
|
||||||
Kein Disk-Reload pro Anfrage.
|
|
||||||
Kein Python-Spawn pro Anfrage.
|
|
||||||
|
|
||||||
## 4.2 Endpoints
|
|
||||||
|
|
||||||
- `GET /health`
|
|
||||||
- `POST /search-chunks`
|
|
||||||
- `POST /search-tags`
|
|
||||||
- `POST /reload`
|
|
||||||
|
|
||||||
## 4.3 Reload-Mechanismus
|
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||||||
|
|
||||||
Nach Global Reindex:
|
|
||||||
|
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||||||
```bash
|
|
||||||
curl -X POST http://127.0.0.1:8090/reload
|
|
||||||
```
|
|
||||||
|
|
||||||
Lädt:
|
|
||||||
|
|
||||||
- Chunk-Index neu
|
|
||||||
- Tag-Index neu
|
|
||||||
- Modell nur wenn `embedding_model` geändert wurde
|
|
||||||
|
|
||||||
Kein Neustart nötig.
|
|
||||||
Keine Downtime.
|
|
||||||
|
|
||||||
---
|
---
|
||||||
|
|
||||||
# 5. Score-Gates (Routing-Sicherheit)
|
# 12. Skalierbarkeit
|
||||||
|
|
||||||
## 5.1 Tag-Gate
|
Zielgröße:
|
||||||
|
|
||||||
Tags steuern Routing.
|
- >120.000 Chunks
|
||||||
|
|
||||||
Empfohlener Mindestscore:
|
Ermöglicht durch:
|
||||||
|
|
||||||
`MIN_SCORE ≈ 0.70`
|
- NDJSON Streaming
|
||||||
|
- Kein Full-RAM-JSON
|
||||||
Schützt vor:
|
- Vollständiger FAISS-Rebuild
|
||||||
|
- Persistenter Vector-Service
|
||||||
- zufälligen semantischen Treffern
|
- Atomare Switches
|
||||||
- falschem Dokumentrouting
|
- Locking-Mechanismen
|
||||||
|
|
||||||
## 5.2 Chunk-Gate
|
|
||||||
|
|
||||||
Chunks sind Kontext.
|
|
||||||
|
|
||||||
Weicher Gate:
|
|
||||||
|
|
||||||
`MIN_SCORE ≈ 0.50`
|
|
||||||
|
|
||||||
Optional: relativer Score zum besten Treffer.
|
|
||||||
|
|
||||||
---
|
---
|
||||||
|
|
||||||
# 6. Dokument- & Versionsmodell
|
# 13. Stabilitätsstatus (Freeze-Zustand)
|
||||||
|
|
||||||
Document
|
| Bereich | Status |
|
||||||
→ enthält mehrere `DocumentVersion`
|
|----------|--------|
|
||||||
→ genau eine Version ist aktiv
|
| Dokument-Ingest | Stabil |
|
||||||
|
| NDJSON-Architektur | Enterprise-Stabil |
|
||||||
Regel:
|
| FAISS-Rebuild | Deterministisch |
|
||||||
|
| Tag-System | Stabil mit Stale-Recovery |
|
||||||
Es darf immer nur eine aktive Version pro Dokument existieren.
|
| Async-Jobs | Blockiersicher |
|
||||||
|
| Retrieval-Fusion | Funktional |
|
||||||
Beim Aktivieren einer Version:
|
| SSE | Stabil |
|
||||||
|
| Governance | Aktiv |
|
||||||
- Alle anderen Versionen werden inaktiv
|
|
||||||
- `IngestStatus → PENDING`
|
|
||||||
- Re-Ingest via Job
|
|
||||||
|
|
||||||
---
|
---
|
||||||
|
|
||||||
# 7. Ingest-Architektur (vollständig Job-basiert)
|
# 14. System-Freeze-Definition
|
||||||
|
|
||||||
Ingest läuft NIEMALS synchron im HTTP-Request.
|
Dieses Dokument definiert den verbindlichen Referenzstand des Systems.
|
||||||
|
|
||||||
Jede Mutation am Index läuft über:
|
Ab diesem Punkt gilt:
|
||||||
|
|
||||||
IngestJob → CLI Runner → IngestOrchestrator → IngestFlow
|
- Keine strukturellen Änderungen ohne explizite Freigabe.
|
||||||
|
- Erweiterungen nur inkrementell.
|
||||||
## 7.1 Job-Typen
|
- Keine Architektur-Rewrites.
|
||||||
|
- Determinismus und Reproduzierbarkeit sind oberstes Prinzip.
|
||||||
- `DOCUMENT_VERSION_ACTIVATE`
|
|
||||||
- `DOCUMENT`
|
|
||||||
- `GLOBAL_REINDEX`
|
|
||||||
|
|
||||||
## 7.2 Job-Status
|
|
||||||
|
|
||||||
- `QUEUED`
|
|
||||||
- `RUNNING`
|
|
||||||
- `COMPLETED`
|
|
||||||
- `FAILED`
|
|
||||||
- `ABORTED`
|
|
||||||
|
|
||||||
CLI-Ausführung:
|
|
||||||
|
|
||||||
```bash
|
|
||||||
php bin/console mto:agent:ingest:run <jobId>
|
|
||||||
```
|
|
||||||
|
|
||||||
---
|
---
|
||||||
|
|
||||||
# 8. Hybrid Retrieval
|
# 15. Zusammenfassung
|
||||||
|
|
||||||
Flow:
|
Das System ist:
|
||||||
|
|
||||||
User Query
|
|
||||||
→ Keyword Retrieval
|
|
||||||
→ Tag Vector Search
|
|
||||||
→ Dokumentfilter
|
|
||||||
→ Chunk Vector Retrieval
|
|
||||||
→ Score Fusion
|
|
||||||
→ NDJSON Lookup
|
|
||||||
→ Context Builder
|
|
||||||
→ LLM
|
|
||||||
→ SSE Streaming
|
|
||||||
|
|
||||||
Keyword bleibt Primärsignal.
|
|
||||||
Vector ergänzt Semantik.
|
|
||||||
|
|
||||||
---
|
|
||||||
|
|
||||||
# 9. Locking & Concurrency
|
|
||||||
|
|
||||||
LockService verhindert:
|
|
||||||
|
|
||||||
- parallelen Ingest
|
|
||||||
- gleichzeitige Reindex-Vorgänge
|
|
||||||
- NDJSON-Korruption
|
|
||||||
|
|
||||||
Keine gleichzeitigen Mutationen erlaubt.
|
|
||||||
|
|
||||||
---
|
|
||||||
|
|
||||||
# 10. Vector Control (Production Safe)
|
|
||||||
|
|
||||||
Ein zentrales Kommando steuert:
|
|
||||||
|
|
||||||
- Dependency-Check
|
|
||||||
- Auto-Install (opt-in)
|
|
||||||
- Service Start
|
|
||||||
- Service Stop
|
|
||||||
- Reload
|
|
||||||
- Status
|
|
||||||
- Health-Check
|
|
||||||
- PID-Management
|
|
||||||
|
|
||||||
## Command
|
|
||||||
|
|
||||||
`mto:agent:vector:control`
|
|
||||||
|
|
||||||
## Beispiele
|
|
||||||
|
|
||||||
Status:
|
|
||||||
|
|
||||||
```bash
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bin/console mto:agent:vector:control
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```
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Install + Start:
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```bash
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bin/console mto:agent:vector:control --install --start
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```
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Stop:
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```bash
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bin/console mto:agent:vector:control --stop
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```
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Reload:
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```bash
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bin/console mto:agent:vector:control --reload
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```
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## Production-Safety
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- PID-File unter `var/run/vector_service.pid`
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- SIGTERM Stop mit Timeout
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- Optional SIGKILL (`--force`)
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- Health-Check mit Retry-Mechanismus
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- Kein automatisches Install ohne Flag
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# 11. CLI Commands
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- `mto:agent:ingest:run <jobId>`
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- `mto:agent:vector:control`
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- `mto:agent:test`
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- `mto:agent:chat`
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Alle Commands unter:
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`mto:agent:*`
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# 12. Failure Modes
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Vector Service nicht erreichbar
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→ `vector:control --start`
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Reload Endpoint fehlt
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→ falsche Service-Version
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index_meta mismatch
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→ Global Reindex
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Lock aktiv
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→ Parallel-Ingest blockiert
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# 13. 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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- Kein Vector-Append im Runtime
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Strukturänderungen → explizit + Reindex.
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# 14. Zusammenfassung
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Dieses System ist:
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- deterministisch
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- deterministisch
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- reproduzierbar
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- drift-sicher
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- drift-sicher
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- governance-stabil
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- governance-konform
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- skalierbar
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- blockiersicher
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- debugbar
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- enterprise-ready
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- enterprise-ready
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- job-basiert
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- versionssicher
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- persistent im Retrieval
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- ohne Spawn-Overhead
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- reload-fähig ohne Downtime
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Wichtige Neuerungen:
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Es erfüllt die Anforderungen an ein kontrolliertes, reproduzierbares RAG-System mit klarer Trennung zwischen Wissensquelle, Index, Retrieval und Generierung.
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- Persistenter Vector-Service ersetzt CLI-Spawn
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- Score-Gates verhindern falsches Routing
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- Reload-Endpoint vermeidet Neustarts
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- Production-Safe Control Command integriert
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- Vollständige Trennung von Ingest und Runtime
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Reference in New Issue
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