Protokoll #12690

{
    "event": "PreToolUse",
    "tool_name": "mcp__mcp-docs__docs_update",
    "tool_input": {
        "id": 114,
        "content": "<h2>Vektorspeicherung (Phase 4)<\/h2>\n\n<h3>Ziel<\/h3>\n<p>Chunks werden in einen mathematischen Ähnlichkeitsraum überführt. Die Vektordatenbank dient <strong>ausschließlich<\/strong> dem Auffinden inhaltlich ähnlicher Chunks. Sie ist <strong>kein Wissensspeicher<\/strong> und trägt <strong>keine semantische Wahrheit<\/strong>.<\/p>\n\n<h3>Vektorisierung<\/h3>\n<ul>\n    <li>Jeder Chunk wird genau einmal eingebettet pro Modellversion<\/li>\n    <li>Einbettung mit festgelegtem, versioniertem Embedding-Modell<\/li>\n    <li>Keine semantische Anreicherung vor der Einbettung<\/li>\n    <li>Modellversion und Parameter werden dokumentiert<\/li>\n<\/ul>\n\n<h3>Qdrant-Konfiguration<\/h3>\n<table>\n    <thead><tr><th>Eigenschaft<\/th><th>Wert<\/th><\/tr><\/thead>\n    <tbody>\n        <tr><td>Host<\/td><td>localhost:6333<\/td><\/tr>\n        <tr><td>Dimensionen<\/td><td>1536<\/td><\/tr>\n        <tr><td>Distance Metric<\/td><td>Cosine<\/td><\/tr>\n        <tr><td>Collections<\/td><td>documents, system-docs<\/td><\/tr>\n    <\/tbody>\n<\/table>\n\n<h3>Payload-Struktur (erlaubt)<\/h3>\n<pre>\n{\n  \"chunk_id\": 1234,\n  \"document_id\": 42,\n  \"section_id\": 15,\n  \"language\": \"de\",\n  \"document_type\": \"pdf\"\n}\n<\/pre>\n\n<h3>Payload enthält KEINE<\/h3>\n<ul>\n    <li>Entitäten<\/li>\n    <li>Relationen<\/li>\n    <li>Aussagen<\/li>\n    <li>Ontologie- oder Taxonomieelemente<\/li>\n    <li>Provenienzinformationen<\/li>\n<\/ul>\n\n<h3>Rolle der Vektordatenbank<\/h3>\n<table>\n    <thead><tr><th>Wird genutzt für<\/th><th>Wird NICHT genutzt für<\/th><\/tr><\/thead>\n    <tbody>\n        <tr><td>Ähnlichkeitssuche<\/td><td>Faktenhaltung<\/td><\/tr>\n        <tr><td>Kontextretrieval<\/td><td>Schlussfolgerung<\/td><\/tr>\n        <tr><td>Vorfilterung relevanter Chunks<\/td><td>Konsistenzprüfung<\/td><\/tr>\n    <\/tbody>\n<\/table>\n\n<h3>Abgrenzung zur Semantik<\/h3>\n<ul>\n    <li>Die Vektordatenbank enthält <strong>keine Bedeutung<\/strong><\/li>\n    <li>Sie kennt keine Wahrheit, keine Gültigkeit, keine Herkunft<\/li>\n    <li><strong>Ähnlichkeit ist kein Wissensbegriff, sondern ein Distanzmaß<\/strong><\/li>\n    <li>Semantische Interpretation erfolgt ausschließlich in späteren Phasen<\/li>\n<\/ul>\n\n<h3>Beteiligte Komponenten<\/h3>\n<table>\n    <thead><tr><th>Komponente<\/th><th>Pfad<\/th><th>Funktion<\/th><\/tr><\/thead>\n    <tbody>\n        <tr><td>store_in_qdrant()<\/td><td><code>pipeline\/embed.py:47<\/code><\/td><td>Speicherung via REST API<\/td><\/tr>\n        <tr><td>Qdrant REST API<\/td><td><code>PUT \/collections\/{name}\/points<\/code><\/td><td>Upsert Points<\/td><\/tr>\n    <\/tbody>\n<\/table>\n\n<h3>Prüfbedingungen für Supervision<\/h3>\n<ul>\n    <li>Jeder gespeicherte Vektor referenziert exakt einen Chunk<\/li>\n    <li>Kein Chunk besitzt mehr als einen Vektor pro Modellversion<\/li>\n    <li>Die Vektordatenbank enthält keine inhaltlichen oder semantischen Daten<\/li>\n    <li>Löschung eines Chunks erzwingt Löschung des referenzierten Vektors<\/li>\n<\/ul>"
    }
}

{
    "tool_response": [
        {
            "type": "text",
            "text": "{\n  \"success\": true,\n  \"doc\": {\n    \"id\": 114,\n    \"parent_id\": 100,\n    \"slug\": \"vektorspeicherung\",\n    \"path\": \"\/prozesse\/rag-prozess\/vektorspeicherung\",\n    \"title\": \"Vektorspeicherung\",\n    \"description\": \"Embeddings in Qdrant Collection speichern\",\n    \"content\": \"<h2>Vektorspeicherung (Phase 4)<\/h2>\\n\\n<h3>Ziel<\/h3>\\n<p>Chunks werden in einen mathematischen Ähnlichkeitsraum überführt. Die Vektordatenbank dient <strong>ausschließlich<\/strong> dem Auffinden inhaltlich ähnlicher Chunks. Sie ist <strong>kein Wissensspeicher<\/strong> und trägt <strong>keine semantische Wahrheit<\/strong>.<\/p>\\n\\n<h3>Vektorisierung<\/h3>\\n<ul>\\n    <li>Jeder Chunk wird genau einmal eingebettet pro Modellversion<\/li>\\n    <li>Einbettung mit festgelegtem, versioniertem Embedding-Modell<\/li>\\n    <li>Keine semantische Anreicherung vor der Einbettung<\/li>\\n    <li>Modellversion und Parameter werden dokumentiert<\/li>\\n<\/ul>\\n\\n<h3>Qdrant-Konfiguration<\/h3>\\n<table>\\n    <thead><tr><th>Eigenschaft<\/th><th>Wert<\/th><\/tr><\/thead>\\n    <tbody>\\n        <tr><td>Host<\/td><td>localhost:6333<\/td><\/tr>\\n        <tr><td>Dimensionen<\/td><td>1536<\/td><\/tr>\\n        <tr><td>Distance Metric<\/td><td>Cosine<\/td><\/tr>\\n        <tr><td>Collections<\/td><td>documents, system-docs<\/td><\/tr>\\n    <\/tbody>\\n<\/table>\\n\\n<h3>Payload-Struktur (erlaubt)<\/h3>\\n<pre>\\n{\\n  \\\"chunk_id\\\": 1234,\\n  \\\"document_id\\\": 42,\\n  \\\"section_id\\\": 15,\\n  \\\"language\\\": \\\"de\\\",\\n  \\\"document_type\\\": \\\"pdf\\\"\\n}\\n<\/pre>\\n\\n<h3>Payload enthält KEINE<\/h3>\\n<ul>\\n    <li>Entitäten<\/li>\\n    <li>Relationen<\/li>\\n    <li>Aussagen<\/li>\\n    <li>Ontologie- oder Taxonomieelemente<\/li>\\n    <li>Provenienzinformationen<\/li>\\n<\/ul>\\n\\n<h3>Rolle der Vektordatenbank<\/h3>\\n<table>\\n    <thead><tr><th>Wird genutzt für<\/th><th>Wird NICHT genutzt für<\/th><\/tr><\/thead>\\n    <tbody>\\n        <tr><td>Ähnlichkeitssuche<\/td><td>Faktenhaltung<\/td><\/tr>\\n        <tr><td>Kontextretrieval<\/td><td>Schlussfolgerung<\/td><\/tr>\\n        <tr><td>Vorfilterung relevanter Chunks<\/td><td>Konsistenzprüfung<\/td><\/tr>\\n    <\/tbody>\\n<\/table>\\n\\n<h3>Abgrenzung zur Semantik<\/h3>\\n<ul>\\n    <li>Die Vektordatenbank enthält <strong>keine Bedeutung<\/strong><\/li>\\n    <li>Sie kennt keine Wahrheit, keine Gültigkeit, keine Herkunft<\/li>\\n    <li><strong>Ähnlichkeit ist kein Wissensbegriff, sondern ein Distanzmaß<\/strong><\/li>\\n    <li>Semantische Interpretation erfolgt ausschließlich in späteren Phasen<\/li>\\n<\/ul>\\n\\n<h3>Beteiligte Komponenten<\/h3>\\n<table>\\n    <thead><tr><th>Komponente<\/th><th>Pfad<\/th><th>Funktion<\/th><\/tr><\/thead>\\n    <tbody>\\n        <tr><td>store_in_qdrant()<\/td><td><code>pipeline\/embed.py:47<\/code><\/td><td>Speicherung via REST API<\/td><\/tr>\\n        <tr><td>Qdrant REST API<\/td><td><code>PUT \/collections\/{name}\/points<\/code><\/td><td>Upsert Points<\/td><\/tr>\\n    <\/tbody>\\n<\/table>\\n\\n<h3>Prüfbedingungen für Supervision<\/h3>\\n<ul>\\n    <li>Jeder gespeicherte Vektor referenziert exakt einen Chunk<\/li>\\n    <li>Kein Chunk besitzt mehr als einen Vektor pro Modellversion<\/li>\\n    <li>Die Vektordatenbank enthält keine inhaltlichen oder semantischen Daten<\/li>\\n    <li>Löschung eines Chunks erzwingt Löschung des referenzierten Vektors<\/li>\\n<\/ul>\",\n    \"status\": \"published\",\n    \"sort_order\": 4,\n    \"depth\": 2,\n    \"created_at\": \"2025-12-24T09:59:22\",\n    \"updated_at\": \"2025-12-24T10:13:04\"\n  },\n  \"message\": \"Dokument #114 aktualisiert\"\n}"
        }
    ]
}