Protokoll #12656

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    "event": "PreToolUse",
    "tool_name": "mcp__mcp-docs__docs_update",
    "tool_input": {
        "id": 115,
        "description": "Nutzerfrage in Query-Embedding umwandeln"
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    "tool_response": [
        {
            "type": "text",
            "text": "{\n  \"success\": true,\n  \"doc\": {\n    \"id\": 115,\n    \"parent_id\": 100,\n    \"slug\": \"anfrage-verarbeitung\",\n    \"path\": \"\/prozesse\/rag-prozess\/anfrage-verarbeitung\",\n    \"title\": \"Anfrage-Verarbeitung\",\n    \"description\": \"Nutzerfrage in Query-Embedding umwandeln\",\n    \"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>\",\n    \"status\": \"published\",\n    \"sort_order\": 5,\n    \"depth\": 2,\n    \"created_at\": \"2025-12-24T09:59:22\",\n    \"updated_at\": \"2025-12-24T10:05:48\"\n  },\n  \"message\": \"Dokument #115 aktualisiert\"\n}"
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