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.

1. Wichtigste Stellschrauben für Antwortqualität

Datei	Parameter / Bereich	Wirkung
config/retriex/prompt.yaml	retriex.prompt.config.budget.*	Steuert Prompt-Budget, Historie, Output-Reserve und Sicherheitsreserve. Wichtig, wenn Antworten Quellen verlieren oder zu wenig Kontext bekommen.
prompt.yaml	retriex.prompt.config.shop_results.max_results_in_prompt	Anzahl der Shop-Treffer, die überhaupt ins LLM-Prompt gelangen. Sehr wichtiger Hebel für Shop-Antworten.
prompt.yaml	retriex.prompt.config.shop_results.detailed_max_count	Wie viele Shop-Treffer detailliert in den Prompt geschrieben werden.
prompt.yaml	retriex.prompt.config.shop_results.header_lines	Regeln, wie das LLM Shopdaten behandeln darf. Wichtig gegen Vermischung von Gerät/Zubehör/Preis/URL.
prompt.yaml	retriex.prompt.config.technical_product_keyword_match_threshold	Schwelle, ab wann eine Anfrage als technische Produktfrage behandelt wird.
prompt.yaml	retriex.prompt.config.technical_product_keywords	Begriffe für technische Antwortlogik.
prompt.yaml	retriex.prompt.config.accessory_request_keywords	Begriffe für Zubehör-/Indikator-/Reagenzfragen.
prompt.yaml	retriex.prompt.config.role_guard.*	Gerät-vs-Zubehör-Abgrenzung im Prompt. Sehr wichtig gegen falsche Produkttypen.
prompt.yaml	retriex.prompt.config.measurement_evidence_guard.*	Messparameter-Beweislogik, z. B. pH, Redox, freies Chlor. Wichtig gegen erfundene Eignungen.
prompt.yaml	retriex.prompt.config.measurement_evidence_guard.parameters[]	Konkrete Messparameter mit request_terms, positive_terms, negative_context_terms, non_equivalent_terms. Sehr direkter Qualitätshebel.
prompt.yaml	retriex.prompt.config.output_priority.*	Priorität der Antwort: fachliche Fakten, Shopdaten, technische Regeln.
prompt.yaml	retriex.prompt.config.numeric_value_focus.*	Verhalten bei niedrigstem/höchstem Grenzwert, exakten Zahlenwerten, Messbereichen.
prompt.yaml	retriex.prompt.config.fallback_escalation.*	Was bei unsicherer Evidenz, fehlenden Daten oder nur semantischen Treffern gesagt werden darf.
prompt.yaml	retriex.prompt.config.response_format.*	Struktur der Antwort, Shop-/Nicht-Shop-Regeln, Zubehörregeln.
prompt.yaml	retriex.prompt.config.fact_grounding.*	Regeln gegen Halluzination, falsche Kombination von Quellen und falsche Shop-/RAG-Vermischung.
prompt.yaml	retriex.prompt.config.language.rules	Sprachverhalten der Antwort.
prompt.yaml	retriex.prompt.config.parameter_parsing.*	Zerlegung von Messparametern wie pH/Redox/Chlor.
config/retriex/model.yaml	retriex.model.default_temperature	Kreativität. Für technische Antworten eher niedrig halten.
model.yaml	retriex.model.default_top_k	Sampling-Breite des LLM.
model.yaml	retriex.model.default_top_p	Nucleus-Sampling.
model.yaml	retriex.model.default_repeat_penalty	Wiederholungsverhalten.
model.yaml	retriex.model.default_num_ctx	Kontextfenster. Wichtig bei langen RAG-/Shop-Prompts.
model.yaml	retriex.model.default_retrieval_max_chunks	Default-Anzahl genutzter Chunks.
model.yaml	retriex.model.default_retrieval_vector_top_k	Default-Vektor-Kandidatenzahl.

2. Wichtigste Stellschrauben für RAG-Suchergebnisse

Datei	Parameter / Bereich	Wirkung
config/retriex/retrieval.yaml	retriex.retrieval.config.hard_max_chunks	Maximale Chunks in der finalen Auswahl. Einer der wichtigsten Antwort-/Kontexthebel.
retrieval.yaml	hard_max_vectork	Maximale Vektor-Kandidaten.
retrieval.yaml	hard_max_keywordk	Maximale Keyword-Kandidaten.
retrieval.yaml	vector_score_threshold	Mindestscore für Vektortreffer.
retrieval.yaml	threshold_floor / threshold_ceil	Dynamischer Score-Korridor.
retrieval.yaml	list_bonus	Bonus für Listen-/Tabellenähnliche Treffer. Wichtig für Produktlisten/Grenzwerte.
retrieval.yaml	rrf_k	Stärke des Reciprocal-Rank-Fusion-Verhaltens.
retrieval.yaml	keyword_topk_multiplier	Erweitert Keyword-Kandidatenset.
retrieval.yaml	keyword_score_threshold	Mindestscore für Keyword-Treffer.
retrieval.yaml	keyword_rrf_weight	Gewichtung Keyword-Treffer gegen Vektortreffer.
retrieval.yaml	scoped_vector_rrf_weight	Gewichtung scoped Vector Retrieval.
retrieval.yaml	scoped_keyword_rrf_weight	Gewichtung scoped Keyword Retrieval.
retrieval.yaml	empty_rrf_fallback_topn	Fallback, wenn RRF leer bleibt.
retrieval.yaml	max_chunks_per_doc	Verhindert, dass ein Dokument zu stark dominiert.
retrieval.yaml	min_chunk_distance	Abstand zwischen Chunks desselben Dokuments.
retrieval.yaml	dominant_doc_window, dominant_doc_min_hits, dominant_doc_max_chunks	Dominantes Dokument erkennen und begrenzen/gewichten.
retrieval.yaml	exact_document_max_chunks	Maximalzahl bei exakter Dokumentfokussierung.
retrieval.yaml	focused_product_window, focused_product_min_score, focused_product_min_gap, focused_product_max_chunks	Produktfokus-Logik. Kritisch für Testomat-/Indikator-Fälle.
retrieval.yaml	catalog_list_shortcut_patterns	Erkennung von Listen-/Katalogfragen.
retrieval.yaml	exact_selection_*	Exakte Auswahlfragen, z. B. Indikator/Grenzwert/Messbereich/Testomat.
retrieval.yaml	exact_detail_tokens	Detailfrage-Erkennung.
retrieval.yaml	generic_exact_selection_cleanup_profile	Cleanup-Profil für exakte Auswahl.
retrieval.yaml	generic_product_tokens	Generische Produktbegriffe, die beim Retrieval anders behandelt werden.
retrieval.yaml	important_short_model_tokens	Geschützte Kurzmodell-/Parameter-Tokens wie pH, TH, RX. Sehr wichtig.
retrieval.yaml	family_descriptor_tokens	Produktfamilien-Zusätze wie EVO/ECO/PLUS usw.
retrieval.yaml	looks_like_reagent_*, looks_like_safety_*, looks_like_document_*, looks_like_device_*	Dokument-/Produktrollen-Erkennung im Retrieval.
config/retriex/vector.yaml	retriex.vector.search.min_score	Mindestscore der Vektorsuche.
vector.yaml	retriex.vector.search.max_limit	Maximal abrufbare Vektortreffer.
vector.yaml	retriex.vector.tags.min_score	Mindestscore Tag-Suche.
vector.yaml	retriex.vector.tags.default_limit / max_limit	Anzahl Tag-Treffer.
vector.yaml	retriex.vector.tag_routing.default_topk	Top-K für Tag-Routing.
vector.yaml	retriex.vector.tag_routing.min_best_score	Mindestscore für beste Tag-Zuordnung.
vector.yaml	retriex.vector.tag_routing.max_score_drop_from_best	Wie stark schlechtere Tags noch mitgenommen werden.
vector.yaml	retriex.vector.tag_routing.max_routing_tags	Maximal verwendete Routing-Tags.
vector.yaml	retriex.vector.tag_routing.max_candidate_docs	Maximal aus Tags abgeleitete Kandidatendokumente.
vector.yaml	multi_tag_bonus_per_extra_tag, max_multi_tag_bonus	Bonus für mehrere passende Tags.
config/retriex/index.yaml	retriex.index.chunk_size	Chunk-Größe beim Ingest. Nur nach Reindex wirksam.
index.yaml	retriex.index.chunk_overlap	Chunk-Überlappung. Nur nach Reindex wirksam.
index.yaml	retriex.index.embedding_model	Embedding-Modell. Sehr großer Hebel, aber nur mit Reindex.
index.yaml	retriex.index.embedding_dimension	Passend zum Embedding-Modell.
config/retriex/query_enrichment.yaml	retriex.query_enrichment.config.max_expansions	Maximale Query-Erweiterungen.
query_enrichment.yaml	retriex.query_enrichment.config.rules.*	Synonym-/Erweiterungsregeln, z. B. Wasserhärte → Resthärte.

3. Shop-Suche und Shop-Ranking

Datei	Parameter / Bereich	Wirkung
config/retriex/commerce.yaml	retriex.commerce.max_shop_results	Maximale Shop-Treffer aus Shopware.
commerce.yaml	retriex.commerce.search_repair.enabled	Erweiterte Shop-Suche aktivieren/deaktivieren.
commerce.yaml	retriex.commerce.search_repair.max_queries	Anzahl Repair-Suchqueries.
commerce.yaml	retriex.commerce.search_repair.min_primary_results_without_repair	Ab wann keine Repair-Suche nötig ist.
commerce.yaml	retriex.commerce_query.config.cleanup_profile	Language-Cleanup-Profil für Shopqueries.
commerce.yaml	retriex.commerce_query.config.known_brands	Markenerkennung.
commerce.yaml	phrases_to_remove	Entfernt unnötige Phrasen aus Shopqueries.
commerce.yaml	filter_search_tokens	Entfernt irrelevante Tokens aus Shopqueries.
commerce.yaml	search_control_tokens	Tokens, die Shop-/Suchabsicht anzeigen.
commerce.yaml	search_token_corrections	Tippfehlerkorrekturen für Shopquery.
commerce.yaml	search_token_canonical_map	Vereinheitlichung von Tokens, z. B. indicators → indikator.
commerce.yaml	semantic_shop_search_tokens	Produkt-/Zubehörbegriffe für semantische Shop-Suche.
commerce.yaml	limits.max_shop_search_tokens	Maximale Tokenzahl der Shopquery.
commerce.yaml	limits.direct_product_max_tokens	Begrenzung direkter Produktsuchen.
commerce.yaml	patterns.*	Regex-Erkennung für Preis, Modell, Zubehör, Historienbezug, Messwerte.
commerce.yaml	retriex.commerce_reference_resolver.config.conversation_product_patterns	Produktanker aus dem Chatverlauf.
commerce.yaml	retriex.commerce_reference_resolver.config.focus_term_patterns	Fokusbegriffe wie Indikator, Reagenz, Zubehör, Filter.
commerce.yaml	retriex.shop_matching.config.vocabulary_views.*	Verknüpfung zu Vocabulary-Listen für Geräte-/Zubehörrollen.
commerce.yaml	retriex.shop_matching.config.role_guard.*	Zubehör bei Gerätefragen filtern oder ambigue Treffer behalten.
commerce.yaml	retriex.shop_matching.config.scores.*	Direktes Shop-Ranking: Produktnummer, Name, Hersteller, Token-Overlap, Größenmatch, Verfügbarkeit, Geräte-/Zubehörbonus/-Penalty.
commerce.yaml	retriex.shop_matching.config.description.max_length	Länge der Shopbeschreibung im Such-/Promptkontext.
commerce.yaml	retriex.shop_matching.config.deduplication.separator	Dedupe-Key-Aufbau.
config/retriex/search_repair.yaml	strict_requested_accessory_code_repair	Strenge Repair-Logik für angefragte Zubehörcodes.
search_repair.yaml	prefer_prompt_anchored_model_for_requested_accessory_code	Modellanker aus Prompt bevorzugen.
search_repair.yaml	direct_product_attribute_lookup.*	Direkte Attributsuchen wie „Anschlusskabel pH/Redox länger 20m“.
search_repair.yaml	requested_accessory_code_*	Fallback-Queries und Kontextfenster für Indikator-/Reagenz-Codes.
search_repair.yaml	specific_model_candidate_patterns	Modellkandidaten-Erkennung.
search_repair.yaml	model_candidate_exclude_terms	Ausschlussbegriffe für falsche Modellanker.
search_repair.yaml	scores.*	Gewichtung der Repair-Rankinglogik.
search_repair.yaml	patterns.*	Regex-Erkennung für Modelle, Zubehörcodes, Zubehör-/Bundle-Begriffe.
config/retriex/agent.yaml	retriex.agent.config.product_search_knowledge_chunk_limit	Anzahl Knowledge-Chunks bei Produktsuche.
agent.yaml	advisory_product_search_knowledge_chunk_limit	Knowledge-Chunks bei beratender Produktsuche.
agent.yaml	commerce_history_budget_chars	Wie viel Verlauf für Commerce-Kontext genutzt wird.
agent.yaml	shop_prompt.*	LLM-Regeln zur Erzeugung der Shop-Suchquery. Sehr wichtiger Hebel.
agent.yaml	shop_prompt.current_input_preservation.*	Bewahrt aktuelle Eingabetokens wie pH/Redox/ORP.
agent.yaml	shop_prompt.product_attribute_query_cleanup.*	Cleanup für direkte Attribut-/Zubehörsuchen.
agent.yaml	shop_prompt.context_anchor_enrichment.*	Ergänzt Shopquery aus Verlaufskontext.
agent.yaml	shop_prompt.meta_query_guard.*	Löst „suche im shop“ über Verlauf auf.
agent.yaml	shop_prompt.rag_anchor_enrichment.*	Reichert Shopquery mit RAG-Produktankern an, z. B. bei exakten Messwerten.
agent.yaml	shop_prompt.language_preservation.*	Verhindert unerwünschte Übersetzung in Shopqueries.

4. Intent- und Routing-Optimierung

Datei	Parameter / Bereich	Wirkung
config/retriex/intent.yaml	retriex.intent.commerce.config.strong_signals	Starke Shop-/Commerce-Signale.
intent.yaml	non_product_commerce_signals	Commerce-Signale ohne Produktsuche.
intent.yaml	advisory_signals	Beratungssignale.
intent.yaml	advisory_product_selection_patterns	Muster für Produktauswahlfragen.
intent.yaml	price_terms, color_terms, size_*	Preis-/Farb-/Größenfilter-Erkennung.
intent.yaml	support_diagnostic_patterns	Support-/Diagnosefragen abgrenzen.
intent.yaml	explicit_commerce_intent_patterns	Explizite Shopabsicht.
intent.yaml	technical_factual_knowledge.*	Erkennung technischer Wissensfragen, damit nicht alles in Shoplogik läuft.
intent.yaml	scores.*	Gewichtung von Commerce-/Advisory-/SKU-/Preis-/Modell-Signalen.
intent.yaml	retriex.intent.catalog.config.*	Tag-/Katalogintent-Schwellen: min_score, ambiguity_delta, Limits.
intent.yaml	retriex.intent.light.config.*	Leichte Listen-/Mengenfrage-Erkennung.
intent.yaml	retriex.intent.sales.config.*	Sales-/ROI-/Vergleichs-/Einwand-Intent.
agent.yaml	input_normalization.*	Vor-Normalisierung der Nutzereingabe.
agent.yaml	input_normalization.fuzzy_routing.*	Tippfehlerrobustes Routing für Shop-/Produkt-/Messbegriffe.
agent.yaml	follow_up_context.strong_reference_patterns	Folgefrage-Erkennung.
agent.yaml	follow_up_context.explicit_commercial_signal_terms	Folgefrage wird zu Shop-/Preis-/Commerce-Kontext.
agent.yaml	follow_up_context.commercial_table_follow_up.*	Tabellen-/Preisfolgefragen.
agent.yaml	follow_up_context.reference_anchor.*	Verlaufanker wie Testomat-Modell oder Härtewert.

5. Sprachbereinigung und Vocabulary

Datei	Parameter / Bereich	Wirkung
config/retriex/language.yaml	retriex.stopwords.config.words	Allgemeine Stopwords.
language.yaml	protected_terms	Begriffe, die niemals generisch entfernt werden dürfen. Sehr wichtig für pH, RX, TH, 0,02, Testomat usw.
language.yaml	normalization.*	Umlaut-/ASCII-/Separator-/Dash-Normalisierung.
language.yaml	stopword_groups.*	Sprach-, Dialog-, Pronomen-, Frage- und Bedienwörter.
language.yaml	phrase_groups.user_instruction	Entfernt Phrasen wie „ich suche“, „zeige mir“.
language.yaml	meta_term_groups.*	Präsentations-/Meta-Begriffe wie Tabelle, Liste, Übersicht.
language.yaml	cleanup_profiles.commerce_query	Cleanup für Shopqueries.
language.yaml	cleanup_profiles.rag_evidence	Cleanup für RAG-Evidenzprüfung.
language.yaml	cleanup_profiles.retrieval_reference_cleanup	Cleanup für Retrieval-Referenzen.
language.yaml	cleanup_profiles.shop_context_fallback	Cleanup für Verlauf-Fallback bei Shop-Folgefragen.
config/retriex/vocabulary.yaml	classes.device	Zentrale Gerätebegriffe.
vocabulary.yaml	classes.accessory	Zentrale Zubehörbegriffe.
vocabulary.yaml	views.shop.device_query	Begriffe für Geräte-Shopqueries.
vocabulary.yaml	views.shop.accessory_query	Begriffe für Zubehör-Shopqueries.
vocabulary.yaml	views.shop.accessory_product	Erkennung von Zubehörprodukten.
vocabulary.yaml	views.shop.device_product	Erkennung von Geräteprodukten.
vocabulary.yaml	views.shop.device_focus	Fokus auf Geräte.
vocabulary.yaml	views.shop.accessory_focus	Fokus auf Zubehör.
vocabulary.yaml	views.retrieval.*	Retrieval-Vokabular: generische Produkttokens, Kurzmodell-Tokens, Reagenz-/Safety-/Device-Erkennung.
vocabulary.yaml	views.search_repair.*	Vocabulary für Search-Repair und direkte Produktsuchen.
vocabulary.yaml	views.prompt.technical_product_keywords	Prompt-Vocabulary für technische Fragen.
vocabulary.yaml	views.prompt.accessory_request_keywords	Prompt-Vocabulary für Zubehörfragen.
vocabulary.yaml	maps.shop.accessory_focus_variants	Varianten/Normalisierung von Zubehörfokusbegriffen.

6. Sekundär relevant, aber nicht primär zum Tuning

Datei	Parameter / Bereich	Einschätzung
config/retriex/governance.yaml	retriex.governance.config.regression_baseline.*	Nicht direkt zur Antwortoptimierung, sondern Schutz gegen Regressionen. Nur ändern, wenn Tests/Guardrails bewusst angepasst werden.
governance.yaml	core_pattern_audit.*	Developer-/Audit-Regeln, keine direkte Suchqualität.
config/retriex/runtime.yaml	retriex.context.config.max_visible_regular_lines, max_full_lines	Kann beeinflussen, wie viel Kontext sichtbar/ausgegeben wird, aber kein primärer Rankinghebel.
runtime.yaml	Pfade zu Knowledge/Index/Locks	Infrastruktur, nicht Antwortqualität.
config/retriex/vector.yaml	Host, Port, Script-Pfade, Timeouts	Betrieb/Performance, nicht fachliche Qualität.
config/retriex/commerce.yaml	shop_timeout, API-URL, Access-Key	Verfügbarkeit/Performance der Shopdaten, nicht Rankingqualität.
config/retriex/agent.yaml	messages, production_ui, source_labels, html	UX-/Anzeige-Texte, nicht fachliche Antwortoptimierung.

Empfohlene Tuning-Reihenfolge

Für bessere Suchergebnisse zuerst retrieval.yaml, vector.yaml, query_enrichment.yaml, language.yaml und vocabulary.yaml anfassen.

Für bessere Shop-Suche zuerst agent.yaml → shop_prompt.*, dann commerce.yaml → commerce_query.* / shop_matching.*, danach search_repair.yaml.

Für bessere Antwortqualität zuerst prompt.yaml → fact_grounding, measurement_evidence_guard, output_priority, numeric_value_focus, response_format, danach model.yaml.