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"tool_response": [
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"type": "text",
"text": "{\n \"success\": true,\n \"doc\": {\n \"id\": 105,\n \"parent_id\": 100,\n \"slug\": \"anfrage-verarbeitung\",\n \"path\": \"\/prozesse\/rag-prozess\/anfrage-verarbeitung\",\n \"title\": \"Anfrage-Verarbeitung\",\n \"description\": \"Fünfter Schritt (Abfragephase): Nutzerfrage in Embedding umwandeln\",\n \"content\": \"<h2>Prozessschritt: Anfrage-Verarbeitung<\/h2>\\n\\n<h3>Funktion<\/h3>\\n<ul>\\n<li>Nutzerfrage empfangen (Chat oder Content Studio Briefing)<\/li>\\n<li>Frage in Embedding-Vektor umwandeln (gleiches Modell wie Indexierung)<\/li>\\n<li>Vektor für Ähnlichkeitssuche vorbereiten<\/li>\\n<\/ul>\\n\\n<h3>Eingabe<\/h3>\\n<ul>\\n<li><strong>Chat:<\/strong> Nutzerfrage als Text<\/li>\\n<li><strong>Content Studio:<\/strong> Briefing-Text<\/li>\\n<\/ul>\\n\\n<h3>Ausgabe<\/h3>\\n<ul>\\n<li>Query-Embedding (1536-dimensionaler Vektor)<\/li>\\n<li>Bereit für Qdrant-Suche<\/li>\\n<\/ul>\\n\\n<h3>Wichtig: Gleiches Embedding-Modell<\/h3>\\n<p>Die Anfrage <strong>muss<\/strong> mit demselben Modell eingebettet werden wie die Dokumente:<\/p>\\n<ul>\\n<li>Indexierung: mxbai-embed-large<\/li>\\n<li>Anfrage: mxbai-embed-large<\/li>\\n<li>Abweichung → Schlechte Suchergebnisse!<\/li>\\n<\/ul>\\n\\n<h3>Beteiligte Komponenten<\/h3>\\n<table>\\n<thead><tr><th>Anwendung<\/th><th>Komponente<\/th><th>Funktion<\/th><\/tr><\/thead>\\n<tbody>\\n<tr><td>Chat<\/td><td><code>chat.py:get_embedding()<\/code><\/td><td>Frage-Embedding<\/td><\/tr>\\n<tr><td>Content Studio<\/td><td><code>generate.py:get_rag_context()<\/code><\/td><td>Briefing-Embedding via embed.py<\/td><\/tr>\\n<\/tbody>\\n<\/table>\\n\\n<h3>Ablauf Chat<\/h3>\\n<ol>\\n<li>Nutzer sendet Frage via Web-UI<\/li>\\n<li>ChatController empfängt POST Request<\/li>\\n<li>SendChatMessageUseCase ruft Pipeline auf<\/li>\\n<li>chat.py:chat() → get_embedding(question)<\/li>\\n<li>Query-Vektor bereit für Suche<\/li>\\n<\/ol>\\n\\n<h3>Ablauf Content Studio<\/h3>\\n<ol>\\n<li>Nutzer klickt \\\"Generieren\\\"<\/li>\\n<li>ContentController startet async Prozess<\/li>\\n<li>web_generate.py ruft generate_content() auf<\/li>\\n<li>get_rag_context(briefing) → embed.search_similar()<\/li>\\n<li>Briefing wird eingebettet und gesucht<\/li>\\n<\/ol>\\n\\n<h3>Code-Beispiel (Chat)<\/h3>\\n<pre>\\ndef chat(question, use_claude=True, top_k=5):\\n # 1. Get embedding for question\\n query_embedding = get_embedding(question)\\n if not query_embedding:\\n return {\\\"error\\\": \\\"Embedding generation failed\\\"}\\n \\n # 2. Search for relevant chunks\\n results = search_qdrant(query_embedding, limit=top_k)\\n ...\\n<\/pre>\",\n \"status\": \"published\",\n \"sort_order\": 5,\n \"depth\": 2,\n \"created_at\": \"2025-12-24T09:43:11\",\n \"updated_at\": \"2025-12-24T09:43:11\"\n }\n}"
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