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"content": "<h2>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>"
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