Protokoll #12639

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PDF\/Text in Pipeline laden<\/li>\\n        <li><a href=\\\"\/docs\/prozesse\/rag-prozess\/chunking\\\">Chunking<\/a> - Texte in semantische Einheiten zerlegen<\/li>\\n        <li><a href=\\\"\/docs\/prozesse\/rag-prozess\/embedding-generierung\\\">Embedding-Generierung<\/a> - Vektorrepräsentationen erstellen<\/li>\\n        <li><a href=\\\"\/docs\/prozesse\/rag-prozess\/vektorspeicherung\\\">Vektorspeicherung<\/a> - Embeddings in Qdrant speichern<\/li>\\n    <\/ul>\\n<\/section>\\n\\n<section>\\n    <h2>Abfragephase (Online)<\/h2>\\n    <ul>\\n        <li><a href=\\\"\/docs\/prozesse\/rag-prozess\/anfrage-verarbeitung\\\">Anfrage-Verarbeitung<\/a> - Nutzerfrage in Vektor umwandeln<\/li>\\n        <li><a href=\\\"\/docs\/prozesse\/rag-prozess\/aehnlichkeitssuche\\\">Ähnlichkeitssuche<\/a> - Relevante Chunks in Qdrant finden<\/li>\\n        <li><a href=\\\"\/docs\/prozesse\/rag-prozess\/kontext-aufbau\\\">Kontext-Aufbau<\/a> - Chunks als Kontext formatieren<\/li>\\n        <li><a href=\\\"\/docs\/prozesse\/rag-prozess\/llm-generierung\\\">LLM-Generierung<\/a> - Antwort mit Claude\/Ollama erzeugen<\/li>\\n    <\/ul>\\n<\/section>\\n\\n<section>\\n    <h2>Anwendungen<\/h2>\\n    <ul>\\n        <li><a href=\\\"\/docs\/prozesse\/rag-prozess\/chat-anwendung\\\">KI-Chat<\/a> - Session-basiert, Konversationshistorie<\/li>\\n        <li><a href=\\\"\/docs\/prozesse\/rag-prozess\/content-studio\\\">Content Studio<\/a> - Profile, Contracts, Kritik-System<\/li>\\n    <\/ul>\\n<\/section>\\n\\n<section>\\n    <h2>Datenfluss<\/h2>\\n    <pre>\\nDokument → Chunking → Embedding → Qdrant\\n                                    ↓\\nAnfrage → Query-Embedding → Suche → Kontext → LLM → Antwort\\n    <\/pre>\\n<\/section>\",\n    \"status\": \"published\",\n    \"sort_order\": 2,\n    \"depth\": 1,\n    \"created_at\": \"2025-12-24T09:41:17\",\n    \"updated_at\": \"2025-12-24T09:57:52\"\n  },\n  \"children\": [\n    {\n      \"id\": 111,\n      \"parent_id\": 100,\n      \"path\": \"\/prozesse\/rag-prozess\/dokument-import\",\n      \"title\": \"Dokument-Import\",\n      \"status\": \"published\",\n      \"depth\": 2\n    },\n    {\n      \"id\": 112,\n      \"parent_id\": 100,\n      \"path\": \"\/prozesse\/rag-prozess\/chunking\",\n      \"title\": \"Chunking\",\n      \"status\": \"published\",\n      \"depth\": 2\n    },\n    {\n      \"id\": 113,\n      \"parent_id\": 100,\n      \"path\": \"\/prozesse\/rag-prozess\/embedding-generierung\",\n      \"title\": \"Embedding-Generierung\",\n      \"status\": \"published\",\n      \"depth\": 2\n    },\n    {\n      \"id\": 114,\n      \"parent_id\": 100,\n      \"path\": \"\/prozesse\/rag-prozess\/vektorspeicherung\",\n      \"title\": \"Vektorspeicherung\",\n      \"status\": \"published\",\n      \"depth\": 2\n    },\n    {\n      \"id\": 115,\n      \"parent_id\": 100,\n      \"path\": \"\/prozesse\/rag-prozess\/anfrage-verarbeitung\",\n      \"title\": \"Anfrage-Verarbeitung\",\n      \"status\": \"published\",\n      \"depth\": 2\n    },\n    {\n      \"id\": 116,\n      \"parent_id\": 100,\n      \"path\": \"\/prozesse\/rag-prozess\/aehnlichkeitssuche\",\n      \"title\": \"Ähnlichkeitssuche\",\n      \"status\": \"published\",\n      \"depth\": 2\n    },\n    {\n      \"id\": 117,\n      \"parent_id\": 100,\n      \"path\": \"\/prozesse\/rag-prozess\/kontext-aufbau\",\n      \"title\": \"Kontext-Aufbau\",\n      \"status\": \"published\",\n      \"depth\": 2\n    },\n    {\n      \"id\": 118,\n      \"parent_id\": 100,\n      \"path\": \"\/prozesse\/rag-prozess\/llm-generierung\",\n      \"title\": \"LLM-Generierung\",\n      \"status\": \"published\",\n      \"depth\": 2\n    },\n    {\n      \"id\": 119,\n      \"parent_id\": 100,\n      \"path\": \"\/prozesse\/rag-prozess\/chat-anwendung\",\n      \"title\": \"KI-Chat Anwendung\",\n      \"status\": \"published\",\n      \"depth\": 2\n    },\n    {\n      \"id\": 120,\n      \"parent_id\": 100,\n      \"path\": \"\/prozesse\/rag-prozess\/content-studio\",\n      \"title\": \"Content Studio Anwendung\",\n      \"status\": \"published\",\n      \"depth\": 2\n    }\n  ]\n}"
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