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doc_type: archive
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audience: historian, architect
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status: archived
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context: "Archivierte Details zu abgeschlossenen Workpackages (WP01-WP15). Referenz für historische Design-Entscheidungen."
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# Legacy Workpackages (Archiv)
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**Quellen:** `Programmplan_V2.2.md`
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**Status:** Abgeschlossen / Implementiert.
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Dieses Dokument dient als Referenz für die Entstehungsgeschichte von Mindnet v2.6.
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## Phase A: Fundament (WP01-03)
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### WP-01 – Wissensdesign
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* **Ziel:** Definition der Datenstruktur.
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* **Ergebnis:** Entscheidung gegen komplexe Ontologien (RDF/OWL), für pragmatische Typen (`project`, `concept`). Definition der YAML-Frontmatter-Pflichtfelder.
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* **Artefakt:** `01_knowledge_design.md`.
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### WP-02 – Chunking & Hash-Strategie
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* **Ziel:** Texte suchbar machen und Änderungen erkennen.
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* **Ergebnis:** Implementierung des `SlidingWindowChunker`. Einführung von UUIDv5 für deterministische IDs.
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* **Learning:** Starre Chunking-Grenzen zerschneiden oft den Kontext. Daher Einführung von Overlap (50 Tokens).
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### WP-03 – Import-Pipeline & Edge-System
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* **Ziel:** Markdown in Vektoren wandeln.
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* **Ergebnis:** Der "Importer" (`import_markdown.py`). Entscheidung, Kanten (`_edges`) als eigene Collection zu führen statt als Payload in Chunks (für bessere Graphen-Algorithmen wie Centrality).
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## Phase B: Semantik (WP04)
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### WP-04a – Retriever & Graph-Scoring
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* **Ziel:** Bessere Suchergebnisse als reines Vektor-Matching.
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* **Ergebnis:** Die Formel `Score = Semantik + GraphBonus + TypGewicht`.
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* **Learning:** Reine Vektorsuche reichte nicht, um den Kontext ("Warum ist das wichtig?") zu erfassen. Der "Graph Bonus" war der Durchbruch für assoziatives Finden.
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### WP-04b – Explanation Layer ("Why-Layer")
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* **Ziel:** Transparenz.
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* **Ergebnis:** `explain=True` Parameter. Die API liefert menschenlesbare Gründe ("Gefunden, weil Projekt Alpha davon abhängt").
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### WP-04c – Feedback Logging
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* **Ziel:** Datenbasis für zukünftiges Lernen schaffen.
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* **Ergebnis:** Das "Data Flywheel". Jede Suche und Bewertung wird in JSONL-Dateien geloggt (`search_history.jsonl`, `feedback.jsonl`).
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## Phase C: Persönlichkeit (WP05-07)
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### WP-05 – RAG-Chat
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* **Ziel:** Natürliche Sprache statt Suchergebnisse.
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* **Ergebnis:** Integration von Ollama (`phi3`).
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* **Tech:** Prompt-Engineering (`prompts.yaml`) statt Fine-Tuning, um flexibel zu bleiben.
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### WP-06 – Decision Engine
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* **Ziel:** Strategische Beratung statt nur Fakten.
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* **Ergebnis:** Der Hybrid Router.
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* **Konzept:** Unterscheidung von *Fragen* (RAG) und *Handlungen* (Interview). Strategisches Laden von Werten (`type: value`), um Entscheidungen moralisch zu begründen.
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### WP-07 – Interview-Assistent
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* **Ziel:** Bekämpfung des "Writer's Block".
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* **Ergebnis:** One-Shot Extraction. Der Chatbot generiert aus einem losen Satz ("Neues Projekt Alpha") einen strukturierten Markdown-Draft.
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## Phase D: Interaktion (WP10-15)
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### WP-10/10a – Web UI & Draft Editor
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* **Ziel:** Usability für Nicht-Techniker.
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* **Ergebnis:** Streamlit App. Ablösung des Terminals.
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* **Feature:** "Healing Parser", der defektes JSON vom LLM repariert.
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### WP-11 – Backend Intelligence
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* **Ziel:** Automatisierung der Vernetzung.
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* **Ergebnis:** AsyncIO Umstellung für Performance. Einführung von `nomic-embed-text` (768d) für präzise Semantik. Matrix-Logik für automatische Kanten-Typisierung.
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### WP-15 – Smart Edge Allocation (Meilenstein)
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* **Problem:** "Broadcasting". Ein Chunk erbte alle Links der Note, auch irrelevante. Das verwässerte die Suchergebnisse.
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* **Lösung:** LLM prüft jeden Chunk auf Link-Relevanz.
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* **Tech:** Einführung von **Traffic Control** (Semaphore), um Import und Chat zu parallelisieren, ohne die Hardware zu überlasten.
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