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# Mindnet v2.2 – Overview & Einstieg
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**Datei:** `docs/mindnet_overview_v2.2.md`
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**Stand:** 2025-12-08
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**Status:** **FINAL** (Post-WP05 Release)
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**Version:** 2.3.0
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## 1. Einführung: Was ist Mindnet?
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**Mindnet** ist ein persönliches, lokales KI-Gedächtnis. Es ist der Versuch, einen **Digitalen Zwilling** deines Wissens und deiner Persönlichkeit zu erschaffen.
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Anders als herkömmliche Notiz-Apps (wie Obsidian oder Evernote), die Texte nur passiv speichern, ist Mindnet ein **aktives System**:
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* Es **versteht** Zusammenhänge über einen Wissensgraphen.
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* Es **begründet** Antworten ("Warum ist das so?").
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* Es **antwortet** im Dialog als Persona (RAG-Chat), basierend auf deinen Werten.
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### Die Vision
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> „Ein System, das nicht nur speichert, was ich weiß, sondern auch wie ich denke.“
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## 2. Die drei Ebenen des Systems
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Mindnet arbeitet auf drei Schichten, die aufeinander aufbauen:
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### Ebene 1: Content (Das Gedächtnis)
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* **Quelle:** Dein lokaler Obsidian-Vault (Markdown).
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* **Funktion:** Speicherung von Fakten, Projekten und Logs.
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* **Technik:** Import-Pipeline, Chunking, Vektor-Datenbank (Qdrant).
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* **Status:** 🟢 Live (WP01–WP03).
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### Ebene 2: Semantik (Das Verstehen)
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* **Funktion:** Verknüpfung von isolierten Notizen zu einem Netzwerk.
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* **Logik:** "Projekt A *hängt ab von* Entscheidung B".
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* **Technik:** Hybrider Retriever (Graph + Vektor), Explanation Engine.
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* **Status:** 🟢 Live (WP04).
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### Ebene 3: Identität (Die Persönlichkeit)
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* **Funktion:** Interaktion und Bewertung. Das System nimmt eine Haltung ein.
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* **Logik:** "Ich empfehle Lösung X, weil sie unserem Wert 'Datensparsamkeit' entspricht."
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* **Technik:** RAG-Chat, LLM (Phi-3), Prompt Engineering, Feedback Loop.
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* **Status:** 🟢 Live (WP05).
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## 3. End-to-End Architektur
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Der Datenfluss in Mindnet ist zyklisch ("Data Flywheel"):
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1. **Input:** Du schreibst Notizen in Obsidian.
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2. **Ingest:** Ein Python-Skript importiert, zerlegt (Chunking) und vernetzt (Edges) die Daten in Qdrant.
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3. **Retrieval:** Bei einer Frage sucht das System semantisch (Text) und graph-basiert (Nachbarn).
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4. **Generation:** Ein lokales LLM (Ollama) formuliert die Antwort, angereichert mit Kontext-Metadaten.
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5. **Feedback:** Du bewertest die Antwort. Das System lernt (langfristig) daraus.
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**Tech-Stack:**
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* **Backend:** Python 3.12, FastAPI.
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* **Datenbank:** Qdrant (Vektor & Graph).
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* **KI:** Ollama (Phi-3 Mini / Mistral) – 100% lokal.
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* **Frontend:** Terminal (aktuell) / Web-UI (geplant WP10).
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## 4. Dokumentations-Wegweiser
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Wo findest du was?
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| Wenn du... | ...lies dieses Dokument |
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| **...wissen willst, wie man Notizen schreibt.** | `mindnet_knowledge_design_manual_v2.2.md` |
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| **...das System installieren oder betreiben musst.** | `mindnet_admin_guide_v2.2.md` |
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| **...am Python-Code entwickeln willst.** | `mindnet_developer_guide_v2.2.md` |
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| **...die Pipeline (Import -> RAG) verstehen willst.** | `mindnet_pipeline_playbook_v2.2.md` |
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| **...die genaue JSON-Struktur oder APIs suchst.** | `mindnet_technical_architecture.md` |
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| **...verstehen willst, was fachlich passiert.** | `mindnet_functional_architecture.md` |
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| **...den aktuellen Projektstatus suchst.** | `Programmplan_V2.2.md` |
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## 5. Rollen im System
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* **Mindmaster (User/Owner):** Du. Du erstellst Inhalte, stellst Fragen und gibst Feedback. Du definierst die Werte (`type: value`).
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* **Mindnet (Der Agent):** Der digitale Zwilling. Er agiert als pragmatischer, transparenter Assistent im Chat.
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* **Administrator:** Verantwortlich für Docker-Container, Backups und LLM-Ressourcen.
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## 6. Aktueller Fokus
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Wir befinden uns im Übergang von **Phase C (Persönlichkeit)** zu **Phase D (Interaktion)**.
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Das "Gehirn" (WP05) ist fertig. Als Nächstes folgen die **Decision Engine (WP06)** für komplexe Entscheidungen und das **Frontend (WP10)** für bessere Usability.
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