context: "Vision, Mission und Architekturprinzipien von Mindnet."
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# Mindnet Vision & Strategie
**Quellen:** `Programmplan_V2.2.md`
## 1. Programmauftrag
Mindnet v2.6 entwickelt ein persönliches, wachsendes KI-Gedächtnis. Es ist ein **Digitaler Zwilling**, der:
- Wissen, Erfahrungen und Werte speichert.
- Semantisch verknüpft (Graphen-basiert).
- Als Dialogpartner agiert (RAG-Chat).
- **Lokal und privat** läuft (Privacy First).
Es ist **kein statisches Archiv**, sondern ein lebendes System, das durch Interaktion (Feedback, Smart Edges) besser wird.
## 2. Vision
> „Ein persönliches semantisches Gedächtnis, das mit mir wächst, meine Persönlichkeit spiegelt und mir als intelligenter, erklärbarer, lernender Begleiter dient.“
**Kernprinzipien der Vision:**
* **Erklärbarkeit:** Jede Antwort muss begründbar sein ("Why-Layer").
* **Wachstum:** Das System startet klein und verdichtet sich.
* **Autonomie:** Es schlägt fehlende Kanten selbstständig vor (Smart Edges).
* **Persönlichkeit:** Es entscheidet basierend auf *deinen* Werten.
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## 3. Architekturprinzipien
Die folgenden Prinzipien steuern jede technische Entscheidung:
1.**Late Binding (Späte Semantik):**
Struktur und Interpretation werden in Konfigurationen (`types.yaml`, `prompts.yaml`) definiert, nicht direkt in den Vault-Dateien. Die "Persönlichkeit" ist Config, kein Code.
2.**Virtual Schema Layer:**
Markdown-Dateien benötigen nur minimale, robuste Angaben (Frontmatter). Komplexität (Chunk-Größe, Gewichte) wird zur Laufzeit injiziert.
3.**Self-Healing Graph:**
Der Graph wird regelmäßig auf Konsistenz geprüft. "Dangling Edges" werden bereinigt, fehlende Links durch Smart Edges ergänzt.
4.**Deterministische IDs:**
Notes und Chunks erhalten stabile IDs (UUIDv5). Der Graph ist jederzeit aus dem Markdown wiederaufbaubar.
5.**Full Explainability:**
Keine Blackbox. Jede Antwort liefert Metadaten (`[DECISION]`, `[PROJECT]`) und Begründungen.
6.**Persistence First:**
Obsidian (Markdown) bleibt die **einzige Quelle der Wahrheit**. Die Datenbank ist nur ein abgeleiteter Cache.
7.**Minimalinvasives Schreiben:**
Mindnet schreibt nie ungefragt in deine Notizen. Änderungen erfolgen nur über den Draft Editor oder mit expliziter Zustimmung.
8.**Incremental Growth:**
Das System muss bereits mit wenigen Notizen nützlich sein.
9.**Observability:**
Jeder Importlauf und jede Retriever-Anfrage ist logbar.
Nutzung lokaler LLMs (Ollama) für Inference. Keine Daten verlassen den Server.
11.**Modulare Architektur (WP-14):**
Core-Logik ist in spezialisierte Pakete unterteilt (`chunking/`, `database/`, `graph/`, `ingestion/`, `parser/`, `retrieval/`). Dies ermöglicht unabhängige Entwicklung, Testbarkeit und Wartbarkeit.
12.**Resilienz durch Kaskaden:**
System nutzt Provider-Kaskaden (Cloud → Rate-Limit-Handling → Lokaler Fallback) für hohe Verfügbarkeit. Deep Fallback erkennt auch kognitive Blockaden (Silent Refusals).
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## 4. Design-Entscheidungen & Trade-offs
### 4.1 Qdrant als Vektor-DB
**Entscheidung:** Self-hosted Qdrant statt Managed Service (Pinecone/Weaviate)
**Gründe:** Privacy First, Open Source, lokale Kontrolle
**Trade-off:** Mehr Wartungsaufwand, aber vollständige Datenhoheit
### 4.2 Hybrid Retrieval
**Entscheidung:** Kombination von Vektor-Suche (Semantik) und Graph-Expansion
**Gründe:** Bessere Relevanz durch strukturelle Verbindungen
**Trade-off:** Höhere Komplexität, aber deutlich bessere Ergebnisse
