Protokoll #12660

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            "text": "{\n  \"success\": true,\n  \"doc\": {\n    \"id\": 119,\n    \"parent_id\": 100,\n    \"slug\": \"chat-anwendung\",\n    \"path\": \"\/prozesse\/rag-prozess\/chat-anwendung\",\n    \"title\": \"KI-Chat Anwendung\",\n    \"description\": \"Session-basierte Wissensfragen mit Konversationshistorie\",\n    \"content\": \"<h2>KI-Chat Anwendung<\/h2>\\n\\n<h3>Überblick<\/h3>\\n<p>Der KI-Chat nutzt RAG für interaktive Wissensfragen. Nutzer stellen Fragen und erhalten kontextbasierte Antworten mit Quellenangaben.<\/p>\\n\\n<h3>Besonderheiten<\/h3>\\n<ul>\\n<li><strong>Session-basiert:<\/strong> Konversationen werden in Sessions gespeichert<\/li>\\n<li><strong>Konversationshistorie:<\/strong> Vorherige Nachrichten als Kontext<\/li>\\n<li><strong>Echtzeit:<\/strong> Synchrone Verarbeitung, direkte Antwort<\/li>\\n<li><strong>Multi-Collection:<\/strong> Mehrere Wissensquellen wählbar<\/li>\\n<\/ul>\\n\\n<h3>Datenfluss<\/h3>\\n<pre>\\nWeb-UI (\/chat\/{uuid})\\n    │\\n    ▼\\nChatController::message()\\n    │\\n    ▼\\nSendChatMessageUseCase::execute()\\n    │\\n    ├─▶ RAG Pipeline (chat.py)\\n    │       │\\n    │       ├─▶ get_embedding(question)\\n    │       ├─▶ search_qdrant(embedding)\\n    │       ├─▶ build_context(results)\\n    │       └─▶ ask_claude\/ollama(question, context)\\n    │\\n    ▼\\nAntwort + Quellen in DB speichern\\n    │\\n    ▼\\nHTMX Response an Web-UI\\n<\/pre>\\n\\n<h3>Beteiligte Komponenten<\/h3>\\n<table>\\n<thead><tr><th>Schicht<\/th><th>Komponente<\/th><th>Pfad<\/th><\/tr><\/thead>\\n<tbody>\\n<tr><td>Controller<\/td><td>ChatController<\/td><td><code>src\/Controller\/ChatController.php<\/code><\/td><\/tr>\\n<tr><td>UseCase<\/td><td>SendChatMessageUseCase<\/td><td><code>src\/UseCases\/Chat\/<\/code><\/td><\/tr>\\n<tr><td>Pipeline<\/td><td>chat.py<\/td><td><code>pipeline\/chat.py<\/code><\/td><\/tr>\\n<tr><td>View<\/td><td>chat\/index.php<\/td><td><code>src\/View\/chat\/<\/code><\/td><\/tr>\\n<\/tbody>\\n<\/table>\\n\\n<h3>Konfigurierbare Parameter<\/h3>\\n<table>\\n<thead><tr><th>Parameter<\/th><th>UI-Element<\/th><th>Wirkung<\/th><\/tr><\/thead>\\n<tbody>\\n<tr><td>Modell<\/td><td>Dropdown<\/td><td>Claude vs Ollama Modelle<\/td><\/tr>\\n<tr><td>Collections<\/td><td>Multi-Select<\/td><td>Welche Wissensquellen<\/td><\/tr>\\n<tr><td>Kontext-Limit<\/td><td>Dropdown (3-15)<\/td><td>Anzahl RAG-Chunks<\/td><\/tr>\\n<tr><td>Temperature<\/td><td>Slider<\/td><td>Kreativität der Antwort<\/td><\/tr>\\n<tr><td>Max Tokens<\/td><td>Input<\/td><td>Maximale Antwortlänge<\/td><\/tr>\\n<\/tbody>\\n<\/table>\\n\\n<h3>Session-Speicherung<\/h3>\\n<pre>\\nki_content.chat_sessions:\\n  id, uuid, title, model, collections,\\n  context_limit, temperature, max_tokens,\\n  created_at, updated_at\\n\\nki_content.chat_messages:\\n  id, session_id, role, content, \\n  sources, tokens_used, created_at\\n<\/pre>\\n\\n<h3>Quellen-Anzeige<\/h3>\\n<p>Nach jeder Antwort werden die verwendeten Quellen angezeigt:<\/p>\\n<ul>\\n<li>Dokumentname<\/li>\\n<li>Relevanz-Score<\/li>\\n<li>Anzahl verwendeter Chunks<\/li>\\n<\/ul>\",\n    \"status\": \"published\",\n    \"sort_order\": 9,\n    \"depth\": 2,\n    \"created_at\": \"2025-12-24T10:01:04\",\n    \"updated_at\": \"2025-12-24T10:05:50\"\n  },\n  \"message\": \"Dokument #119 aktualisiert\"\n}"
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