MtoRagSystem/CONFIG_PARAMS.md

1. config/retriex/agent.yaml

YAML-Parameter	Bewirkt
retriex.agent.config.commerce_history_budget_chars	Begrenzt, wie viel Chatverlauf für Commerce-/Shop-Kontext in die Query-Auflösung einfließt.
product_search_knowledge_chunk_limit	Begrenzt RAG-Chunks bei normalen produktnahen Shop-/Wissensfragen.
advisory_product_search_knowledge_chunk_limit	Begrenzt RAG-Chunks bei beratenden Produktauswahlfragen, z. B. „welches Gerät ist geeignet“.
optimized_shop_query_prefix_pattern	Entfernt LLM-Ausgabepräfixe wie query: oder keywords: aus optimierten Shop-Suchqueries.
optimized_shop_query_trim_characters	Trimmt unerwünschte Zeichen am Rand optimierter Shop-Queries.
input_normalization.enabled	Schaltet die Vor-Normalisierung der Nutzereingabe ein/aus.
input_normalization.max_input_chars	Maximale Eingabelänge, die zur Normalisierung geschickt wird.
input_normalization.max_output_chars	Maximale akzeptierte Länge der Normalisierungsantwort.
input_normalization.max_added_tokens	Verhindert, dass die Normalisierung zu viele neue Wörter hinzufügt.
input_normalization.max_length_ratio_percent	Guardrail gegen aufgeblasene Normalisierungsantworten.
input_normalization.heartbeat_message	Statusmeldung während der Eingabeoptimierung.
input_normalization.output_prefix_pattern	Entfernt Präfixe wie normalisiert: aus der Normalisierungsantwort.
input_normalization.placeholder_outputs	Erkennt ungültige Platzhalterantworten wie „normalized user input“.
input_normalization.skip_patterns	Überspringt Normalisierung bei URLs, Codeblöcken usw.
input_normalization.prompt.*	Steuert den Prompt für die LLM-basierte Eingabenormalisierung.
input_normalization.fuzzy_routing.*	Steuert Typo-Toleranz für Routingbegriffe wie Shop, Preis, Zubehör, Messgerät.
follow_up_context.strong_reference_patterns	Erkennt referenzielle Folgefragen wie „mit welchem Indikator“, „dieser Wert“, „womit“.
follow_up_context.explicit_commercial_signal_terms	Erkennt kommerzielle Folgefragen wie Preis, Shop, kaufen, Artikelnummer.
follow_up_context.commercial_table_follow_up.*	Erkennt Folgefragen nach Preis-/Shop-Tabellen und baut daraus Shop-Kontextqueries.
follow_up_context.history_*_pattern	Extrahiert relevante Vorfragen aus dem Chatverlauf.
follow_up_context.context_labels.*	Textbausteine für den intern erzeugten Follow-up-Kontext.
follow_up_context.reference_anchor.*	Extrahiert technische Anker wie Testomat-Modell oder Härtewert aus vorherigen Antworten.
messages.*	User-/Stream-Statusmeldungen und Fehlertexte im AgentRunner.
rag_evidence_guard.cleanup_profile	Wählt das Sprachbereinigungsprofil für RAG-Evidence-Prüfung.
rag_evidence_guard.stop_terms	Entfernt irrelevante Wörter aus Evidence-Vergleichen.
rag_evidence_guard.aggregate_query_patterns	Erkennt aggregierende Fragen wie „wie viele Geräte“.
rag_evidence_guard.aggregate_evidence_terms	Tokens, die bei Aggregatfragen als belastbare Zählinformation gelten.
rag_evidence_guard.aggregate_answer_evidence_patterns	Prüft, ob die Antwort wirklich eine belegte Aggregat-/Zählaussage enthält.
rag_evidence_guard.synonyms	Fachliche Synonyme für Evidence-Abgleich, z. B. Redox/ORP, Salinität/Salzgehalt.
no_llm_fallback.max_shop_results	Begrenzt Shop-Produkte in Fallback-Antworten ohne LLM.
no_llm_fallback.messages.*	Vorgefertigte Sicherheits-/Fallbackantworten, wenn LLM, RAG oder Shopdaten fehlen.
no_llm_fallback.product_fields.*	Textformatierung für Produktzeilen ohne LLM.
no_llm_fallback.product_roles.*	Unterscheidet in Fallbacks Hauptgerät vs. Zubehör.
production_ui.stage_labels.*	Statusphasen im Frontend, z. B. „Shop wird durchsucht“.
production_ui.confidence_labels.*	Labels für Beleglage/Confidence im UI.
production_ui.text.*	UI-Texte für Statuskarten, Shop-Ergebnisse, Metadaten, Hinweise.
production_ui.templates.*	Formatvorlagen für Zähler, Hinweise, Relevanztexte.
production_ui.shop_results.max_cards	Maximale Anzahl sichtbarer Shopkarten im UI.
production_ui.follow_up_actions.*	Folgeaktions-Chips wie „Im Shop suchen“, „Preis anzeigen“.
source_labels.*	Quellenlabels wie RAG-Wissen, Chatverlauf, Shopsystem.
html.*	HTML-Templates für Badges, Fehler, Think-/Info-Ausgaben.
shop_prompt.*	Prompt, Regeln und Kontextlogik für die Shopware-Suchquery-Optimierung.
shop_prompt.current_input_preservation.*	Schützt wichtige Begriffe aus der aktuellen Nutzereingabe vor Verlust, z. B. pH/Redox/ORP.
shop_prompt.context_usage.referential_terms	Erkennt „suche im Shop“, „dazu“, „davon“ als Kontext-Follow-up.
shop_prompt.context_anchor_enrichment.*	Reichert kurze Shop-Folgefragen mit Verlaufankern an.
shop_prompt.meta_query_guard.*	Verhindert Meta-Queries wie „suche im Shop“ ohne konkreten Produkt-/Themenanker.
shop_prompt.language_preservation.*	Bewahrt Sprache und korrigiert unerwünschte Übersetzungen in Shopqueries.

2. config/retriex/commerce.yaml

YAML-Parameter	Bewirkt
retriex.commerce.enabled	Schaltet Shop-/Commerce-Anbindung grundsätzlich ein/aus.
retriex.commerce.max_shop_results	Maximale Shopware-Trefferzahl.
retriex.commerce.shop_timeout	Timeout für Shopware-Anfragen.
store_api_base_url	Store-API-Basis-URL.
sales_channel_access_key	Store-API-Zugriffsschlüssel.
retriex.commerce.search_repair.*	Globale Steuerung, wann und wie viele Repair-Suchqueries nachgeschoben werden.
retriex.commerce_query.config.cleanup_profile	Sprachbereinigung für Commerce-Queries.
known_brands	Markenbegriffe, die beim Query Parsing als Produkt-/Modellkontext erhalten bleiben.
phrases_to_remove	Entfernt Bedienphrasen aus Shop-Suchqueries.
filter_search_tokens	Entfernt irrelevante Suchtokens.
search_control_tokens	Tokens zur Steuerung von Suchabsicht, nicht als Produktinhalt.
search_token_corrections	Korrigiert bekannte Tippfehler.
search_token_canonical_map	Vereinheitlicht Varianten, z. B. Plural/Singular oder Englisch/Deutsch.
semantic_shop_search_tokens	Erlaubt semantische Shop-Suche auch bei indirekter Produktsprache.
normalization.*	Regex-Normalisierung für Commerce-Query-Text.
text.trim_characters	Zeichen, die aus Suchtexten am Rand entfernt werden.
limits.*	Tokenlängen, Modellkontextfenster, maximale Shop-Suchtoken.
patterns.*	Regex-Logik für Preise, Modellnummern, Zubehörmuster, History-Kontext, Tokenisierung.
commerce_reference_resolver.conversation_product_patterns	Findet Produkte/Modelle im Chatverlauf.
commerce_reference_resolver.focus_term_patterns	Erkennt Fokusbegriffe wie Indikator, Reagenz, Zubehör.
shop_matching.top_product_log_limit	Begrenzt Logging/Debug-Ausgabe für Top-Shopprodukte.
shop_matching.vocabulary_views	Bindet zentrale vocabulary.yaml-Views an Shop-Matching.
shop_matching.role_guard.*	Steuert Gerät/Zubehör-Filterung bei Device-Queries.
shop_matching.scores.*	Gewichtung für Shop-Ranking: Produktnummer, Name, Hersteller, Token-Overlap, Rollenbonus/-penalty.
shop_matching.patterns.*	Normalisierung/Tokenisierung für Matching.
shop_matching.price.*	Preisformatierung und Preisnormalisierung.
shop_matching.custom_fields.*	Mapped Shopware-Custom-Fields auf Metadaten.
shop_matching.text.*	Textformatierung für Custom-Field-Ausgabe.
shop_matching.description.*	Beschreibungscleanup und Längenlimit.
shop_matching.seo.relative_prefix	URL-/SEO-Pfadbehandlung.
shop_matching.highlight.*	Highlighttexte für Verfügbarkeit und Produktnummer.
shop_matching.image.missing_placeholder	Placeholder für fehlende Produktbilder.
shop_matching.deduplication.separator	Key-Separator für Shop-Deduplizierung.

3. config/retriex/governance.yaml

YAML-Parameter	Bewirkt
regression_baseline.*	Definiert geschützte Regressionstokens und Pflichtmarker für bekannte stabile Fälle.
vocabulary.protected_short_model_tokens	Schützt kurze Modell-/Fachtokens vor falscher Cleanup-Entfernung.
language.protected_stopword_terms	Begriffe, die trotz Stopword-Logik nicht entfernt werden dürfen.
language.required_cleanup_profiles	Pflichtprofile, die in language.yaml existieren müssen.
language.required_profile_terms	Pflichtbegriffe je Cleanup-Profil, z. B. für Regression Guardrails.
core_pattern_audit.*	Steuert Audit auf verdächtige hardcodierte Listen/Patterns im PHP-Core.

4. config/retriex/index.yaml

YAML-Parameter	Bewirkt
chunk_size	Standardgröße für Wissenschunks beim Indexing.
chunk_overlap	Überlappung zwischen Chunks.
embedding_model	Fallback-/Metadatenmodell für Embeddings.
embedding_dimension	Erwartete Embedding-Dimension.
scoring_version	Versionierung des Scoring-/Indexformats.
index_format	Indexformat, aktuell NDJSON.
vector_backend	Vector-Backend, aktuell FAISS.

5. config/retriex/intent.yaml

YAML-Parameter	Bewirkt
intent.commerce.strong_signals	Starke Shop-/Produktabsicht.
non_product_commerce_signals	Kommerzsignale, die nicht automatisch Produktsuche bedeuten.
advisory_signals	Beratungssignale wie Empfehlung/Eignung.
advisory_product_selection_patterns	Muster für Produktauswahlfragen.
price_terms, color_terms, size_*	Preis-, Farb- und Größenintents.
support_diagnostic_patterns	Trennt Support-/Diagnosefragen von Shopfragen.
explicit_commerce_intent_patterns	Explizite Commerce-Absichten.
technical_factual_knowledge.*	Erkennt technische Wissensfragen, die nicht als reine Shopfrage behandelt werden sollen.
patterns.*	Regex für SKU, Preis, Größe, Farbe, Modellprodukte.
labels.*	Interne Intent-Signallabels.
scores.*	Gewichtung der Intent-Signale.
intent.catalog.*	Schwellenwerte für Katalog-/Listenintents.
intent.light.quantity_words	Mengen-/Listenwörter für leichte Intent-Erkennung.
intent.light.strong_patterns	Starke Listen-/Mengenmuster.
intent.sales.*	Erkennt Sales-, Vergleichs-, Einwand-, Implementierungs- und ROI-Fragen.

6. config/retriex/language.yaml

YAML-Parameter	Bewirkt
words	Legacy-/Basis-Stopwords.
protected_terms	Begriffe, die nie generisch entfernt werden sollen.
normalization.ascii_transliteration	Zentrale Umlaut-/ASCII-Normalisierung.
normalization.word_separator_chars	Zeichen, die als Worttrenner normalisiert werden.
normalization.dash_equivalents	Unicode-Dash-/Bindestrich-Normalisierung.
stopword_groups.de_core	Allgemeine deutsche Stopwords.
stopword_groups.conversation	Dialog-/Bedienwörter wie „bitte“, „mal“.
stopword_groups.pronouns	Pronomen für Referenz-/Cleanup-Logik.
stopword_groups.user_instruction_terms	Bedienphrasen-Tokens wie „zeige“, „suche“.
stopword_groups.response_style	Präsentations-/Antwortstilwörter.
stopword_groups.question_terms	Fragewörter für Cleanup.
stopword_groups.usage_terms	generische Nutzungs-/Anwendungswörter.
stopword_groups.reference_fillers	Füllwörter bei Folgefragen.
phrase_groups.user_instruction	Ganze Bedienphrasen, die aus Queries entfernt werden können.
meta_term_groups.presentation	Präsentationswörter wie Tabelle, Liste, Übersicht.
meta_term_groups.retrieval_reference	Meta-Wörter für Retrieval-Referenzen.
cleanup_profiles.commerce_query	Cleanup-Profil für Shop-/Commerce-Queries.
cleanup_profiles.rag_evidence	Cleanup-Profil für RAG-Evidence-Prüfung.
cleanup_profiles.retrieval_reference_cleanup	Cleanup-Profil für Retrieval-Referenzauflösung.
cleanup_profiles.shop_context_fallback	Cleanup-Profil für Shop-Follow-up-Kontextfallback.

7. config/retriex/model.yaml

YAML-Parameter	Bewirkt
default_name	Standard-LLM-Modellname.
default_stream	Standard-Streamingverhalten.
default_temperature	Kreativität/Varianz der Modellantwort.
default_top_k	Sampling-Top-K.
default_top_p	Sampling-Top-P.
default_repeat_penalty	Wiederholungsstrafe.
default_num_ctx	Standard-Kontextfenster.
default_retrieval_max_chunks	Standardanzahl RAG-Chunks.
default_retrieval_vector_top_k	Standardanzahl Vector-Kandidaten.
guardrail_min_num_ctx	Untergrenze für Kontextfenster.
guardrail_max_retrieval_chunks	Obergrenze für Chunk-Anzahl.
guardrail_max_vector_top_k	Obergrenze für Vector-Kandidaten.
retriex.llm.timeout_seconds	Timeout für LLM-Aufrufe.

8. config/retriex/prompt.yaml

YAML-Parameter	Bewirkt
budget.*	Promptbudget, Outputreserve und Sicherheitsreserve.
shop_results.*	Wie Shopprodukte in den LLM-Prompt geschrieben werden.
shop_results.fields.*	Feldlabels für Produktnummer, Preis, Hersteller, Rollenkompatibilität usw.
technical_product_keyword_match_threshold	Schwelle, ab wann technische Produktfrage erkannt wird.
technical_product_keywords	Technische Produktbegriffe für Promptlogik.
accessory_request_keywords	Erkennt Zubehöranfragen.
sections.*	Überschriften der Promptsektionen.
conversation_context.intro_lines	Regeln für Chatverlauf im Prompt.
shop_search.source_line	Quellenzeile für Shop-Suchquery.
role_guard.*	Gerät/Zubehör-Rollenprüfung im Prompt.
measurement_evidence_guard.*	Schutz gegen falsche Eignungsaussagen bei Messparametern.
measurement_evidence_guard.rule_templates.*	konkrete Regeltexte für Evidence-Prüfung.
output_priority.*	Prioritätsregeln für Antwortaufbau.
fallback_escalation.*	Regeln je Confidence-/Evidence-State.
parameter_parsing.split_pattern	Trennt mehrere Parameter wie „pH und Redox“.
parameter_parsing.trim_characters	Trimmt Parameterwerte.
response_format.*	Antwortformat-Regeln mit/ohne Shopdaten.
language.rules	Sprachregeln für die Modellantwort.
fact_grounding.*	Fact-Grounding-Regeln, besonders gegen Halluzinationen.
retrieved_knowledge.source_line	Quellenzeile für Dokumentwissen.
url_content.source_line	Quellenzeile für URL-Inhalte.
technical_product_model_pattern	Regex zur Erkennung technischer Produktmodelle.

9. config/retriex/query_enrichment.yaml

YAML-Parameter	Bewirkt
max_expansions	Maximale Anzahl Query-Erweiterungen.
rules.*	Synonym-/Erweiterungsregeln für Retrieval, z. B. Wasserhärte → Resthärte.

10. config/retriex/retrieval.yaml

YAML-Parameter	Bewirkt
hard_max_chunks	Harte Obergrenze zurückgegebener Chunks.
hard_max_vectork	Harte Obergrenze Vector-Kandidaten.
hard_max_keywordk	Harte Obergrenze Keyword-Kandidaten.
vector_score_threshold	Mindestscore für Vector-Treffer.
threshold_floor, threshold_ceil	Dynamischer Score-Korridor.
list_bonus	Bonus für Listen-/Tabellenrelevanz.
rrf_k	RRF-Fusionsparameter.
keyword_topk_multiplier	Multiplikator für Keyword-Retrieval-Kandidaten.
keyword_score_threshold	Mindestscore Keyword-Treffer.
keyword_rrf_weight	Gewichtung Keyword-RRF.
scoped_vector_rrf_weight	Gewichtung fokussierter Vector-Treffer.
scoped_keyword_rrf_weight	Gewichtung fokussierter Keyword-Treffer.
empty_rrf_fallback_topn	Fallback, wenn Fusion leer läuft.
max_chunks_per_doc	Maximalzahl Chunks pro Dokument.
min_chunk_distance	Mindestabstand zwischen Chunks.
dominant_doc_*	Logik zur Dominanz eines Dokuments in den Treffern.
exact_document_max_chunks	Maximalchunks bei exaktem Dokumentfokus.
focused_product_*	Fokuslogik für ein klar erkanntes Produkt/Gerät.
catalog_list_shortcut_patterns	Erkennt Katalog-/Listenfragen.
exact_selection_*	Präzisionslogik für Tabellen/Indikatoren/Grenzwerte.
exact_detail_tokens	Detailfrage-Tokens für gezielte Retrievalauswahl.
generic_exact_selection_cleanup_profile	Cleanup-Profil für generische exakte Auswahl.
generic_product_tokens	Allgemeine Produkttokens fürs Retrieval.
important_short_model_tokens	Geschützte kurze Modell-/Fachtokens wie pH/RX/TC.
family_descriptor_tokens	Produktfamilien-/Gerätebeschreibungen.
looks_like_reagent_*	Erkennung von Reagenz-/Indikator-Dokumenten.
looks_like_safety_*	Erkennung von Sicherheitsdatenblättern.
looks_like_document_words	Dokumenttyp-Erkennung.
looks_like_device_words	Geräte-/Device-Erkennung.
retriex.retrieval.inventory	Alias auf die effektive Retrieval-Konfiguration.

11. config/retriex/runtime.yaml

YAML-Parameter	Bewirkt
retriex.root	Projektwurzel.
retriex.knowledge.root	Basisverzeichnis der Wissensdaten.
retriex.knowledge.ndjson	Haupt-Wissensindex.
retriex.knowledge.index_meta	Metadaten des Wissensindex.
retriex.knowledge.vector_index	FAISS-Vectorindex für Chunks.
retriex.knowledge.vector_index_meta	Metadaten zum Chunk-Vectorindex.
retriex.knowledge.runtime_meta	Runtime-/Indexstatus-Datei.
retriex.knowledge.upload	Upload-Verzeichnis.
retriex.knowledge.tags_ndjson	Tag-Indexdaten.
retriex.knowledge.vector_tags_index	FAISS-Vectorindex für Tags.
retriex.knowledge.vector_tags_index_meta	Metadaten zum Tag-Vectorindex.
retriex.locks.dir	Lock-Verzeichnis.
retriex.tags.rebuild_lock	Lock-Datei für Tag-Rebuild.
retriex.context.config.max_visible_regular_lines	Sichtbare Kontextzeilen im Admin-/Debug-Kontext.
retriex.context.config.max_full_lines	Maximale vollständige Kontextzeilen.

12. config/retriex/search_repair.yaml

YAML-Parameter	Bewirkt
strict_requested_accessory_code_repair	Erzwingt präzisere Repair-Logik bei angefragtem Zubehörcode.
prefer_prompt_anchored_model_for_requested_accessory_code	Bevorzugt Modellanker aus Prompt/Verlauf bei Zubehörcode-Repair.
requested_accessory_code_fallback_query_templates	Fallback-Query-Templates für Zubehörcodes.
requested_accessory_code_fallback_terms	Begriffe für Zubehörcode-Erkennung.
requested_accessory_code_context_prefix_terms	Kontextpräfixe für Zubehörcode-Suche.
requested_accessory_code_proximity_window	Zeichenfenster für Nähe zwischen Modell und Zubehörcode.
specific_model_candidate_patterns	Regex für Modellkandidaten.
model_candidate_exclude_terms	Ausschlussbegriffe für falsche Modellkandidaten.
limits.top_product_log_limit	Debug-/Loglimit für Topprodukte.
sanitize_trim_character_codes	Zeichen-Codes für Query-Sanitizing.
product_key_separator	Separator für Produkt-Dedupe-/Keybildung.
scores.*	Scoring für Repair-Kandidaten, Prompt-Match, Query-Overlap, Spezifität.
patterns.*	Regex-Templates für Modell-, Zubehör-, Bundle- und Token-Erkennung.

13. config/retriex/vector.yaml

YAML-Parameter	Bewirkt
vector.script_dir	Verzeichnis der Python-Vector-Skripte.
python_bin	Python-Binary für Vector-Tools.
control_script	Vector-Service-Control-Skript.
ingest_script	Chunk-Vector-Ingest-Skript.
search_script	Chunk-Vector-Search-Skript.
ingest_tags_script	Tag-Vector-Ingest-Skript.
search_tags_script	Tag-Vector-Search-Skript.
host, port, service_url	Vector-Service-Erreichbarkeit.
timeout	Timeout für Vector-Prozesse.
vector.search.*	Score-/Limit-/HTTP-Timeout für Chunk-Vector-Suche.
vector.tags.*	Score-/Limit-/HTTP-Timeout für Tag-Vector-Suche.
vector.tag_routing.*	Tag-basierte Dokumentvorauswahl: TopK, Mindestscore, Score-Drop, Kandidatenlimit, Multi-Tag-Bonus.

14. config/retriex/vocabulary.yaml

YAML-Parameter	Bewirkt
classes.device	Zentrale Gerätebegriffe.
classes.accessory	Zentrale Zubehör-/Verbrauchsmaterialbegriffe.
views.shop.device_query	Gerätebegriffe für Shop-Queries.
views.shop.accessory_query	Zubehörbegriffe für Shop-Queries.
views.shop.accessory_product	Zubehörerkennung in Shop-Produkten.
views.shop.device_product	Geräteerkennung in Shop-Produkten.
views.shop.device_focus	Fokusbegriffe für Geräteanfragen.
views.shop.accessory_focus	Fokusbegriffe für Zubehöranfragen.
views.retrieval.*	Vocabulary-Projektionen für Retrieval-Listen wie Reagenz, Safety, Device, Dokument.
views.search_repair.*	Vocabulary-Projektionen für Repair-Kandidaten und Spezifitätsboost.
views.prompt.*	Vocabulary-Projektionen für PromptBuilder-Keywords.
maps.shop.accessory_focus_variants	Variantenmapping für Zubehörfokus, z. B. unterschiedliche Schreibweisen.

Pflegekompass

Wenn du künftig etwas ändern willst, wäre die Zuordnung so:

Ziel	Zuständige YAML
Shop-Suche erkennt Frage nicht	agent.yaml, commerce.yaml, ggf. intent.yaml
„suche im Shop“ verliert Kontext	agent.yaml → shop_prompt.*, follow_up_context.*, language.yaml → shop_context_fallback
pH/Redox/ORP wird entfernt	language.yaml → protected_terms, agent.yaml → current_input_preservation, governance.yaml
Gerät wird als Zubehör gewertet	vocabulary.yaml, commerce.yaml → shop_matching.role_guard/scores, prompt.yaml → role_guard
Zubehör wird falsch priorisiert	vocabulary.yaml, commerce.yaml → shop_matching, search_repair.yaml
RAG findet falsches Dokument	retrieval.yaml, query_enrichment.yaml, vocabulary.yaml
Folgefrage wird nicht verstanden	agent.yaml → follow_up_context.*
Antwort halluziniert technische Eignung	prompt.yaml → measurement_evidence_guard, fact_grounding, fallback_escalation
UI-/Status-/Buttontexte ändern	agent.yaml → production_ui, messages, source_labels, html
Prompt-Regeln ändern	prompt.yaml
Stopwords/Cleanup ändern	language.yaml
Regression-/Audit-Schutz ändern	governance.yaml
Vector-Service / FAISS / Tagrouting ändern	vector.yaml
Modellparameter ändern	model.yaml
Indexing-Größe ändern	index.yaml
Pfade/Runtime-Dateien ändern	runtime.yaml