Protokoll #12711

{
    "event": "PreToolUse",
    "tool_name": "mcp__mcp-docs__docs_update",
    "tool_input": {
        "id": 115,
        "content": "<h2>Anfrage-Verarbeitung (Phase A0-A1)<\/h2>\n\n<h3>Grundsatz<\/h3>\n<p>Der Abfrageprozess ist <strong>kein Spiegel<\/strong> der Importpipeline. Er ist ein <strong>konsumierender Prozess<\/strong>, der ausschließlich auf bereits validierten, versionierten Zuständen arbeitet.<\/p>\n\n<ul>\n    <li>Die Abfrage <strong>erzeugt kein Wissen<\/strong><\/li>\n    <li>Sie kombiniert, filtert und formuliert vorhandene Information<\/li>\n    <li>Der Graph wird <strong>nicht verändert<\/strong><\/li>\n    <li>Die SQL-Datenbank bleibt <strong>kanonisch<\/strong><\/li>\n    <li>Die Vektordatenbank wird <strong>nur zur Vorselektion<\/strong> genutzt<\/li>\n<\/ul>\n\n<h3>Phase A0: Anfrage-Eingang und Kontextdefinition<\/h3>\n\n<h4>Ziel<\/h4>\n<p>Eindeutige Definition dessen, <em>was<\/em> gefragt wird und <em>in welchem Rahmen<\/em>.<\/p>\n\n<h4>Ablauf<\/h4>\n<ol>\n    <li>Eine Anfrage wird vom Nutzer über eine Anwendung initiiert:\n        <ul>\n            <li>KI-Chat<\/li>\n            <li>Content Studio<\/li>\n        <\/ul>\n    <\/li>\n    <li>Die Anfrage besteht aus:\n        <ul>\n            <li>Primärfrage oder Briefing<\/li>\n            <li>Anwendungs-Kontext<\/li>\n            <li>optionalen Parametern<\/li>\n        <\/ul>\n    <\/li>\n    <li>Kontextparameter sind explizit:\n        <ul>\n            <li>Ziel-Collection(s)<\/li>\n            <li>gewünschte Kontext-Tiefe (top_k)<\/li>\n            <li>Modellwahl<\/li>\n            <li>Token-Limits<\/li>\n        <\/ul>\n    <\/li>\n    <li>Die Anfrage wird als <strong>Abfrageobjekt<\/strong> behandelt, nicht als Textfragment<\/li>\n<\/ol>\n\n<h4>Ergebnisartefakte<\/h4>\n<ul>\n    <li>Anfrage-ID<\/li>\n    <li>Roh-Anfragetext<\/li>\n    <li>Abfragekonfiguration<\/li>\n<\/ul>\n\n<h3>Phase A1: Anfrage-Einbettung<\/h3>\n\n<h4>Ziel<\/h4>\n<p>Überführung der Anfrage in einen Suchvektor für Ähnlichkeitsretrieval.<\/p>\n\n<h4>Ablauf<\/h4>\n<ol>\n    <li>Der Anfragetext wird technisch normalisiert<\/li>\n    <li>Die Anfrage wird mit <strong>demselben Embedding-Modell<\/strong> eingebettet wie die Chunks<\/li>\n    <li>Es entsteht genau <strong>ein Query-Vektor<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n\n<h4>Abgrenzung<\/h4>\n<ul>\n    <li>Keine semantische Analyse<\/li>\n    <li>Keine Interpretation<\/li>\n    <li>Keine Graph-Abfrage<\/li>\n<\/ul>\n\n<h4>Ergebnisartefakte<\/h4>\n<ul>\n    <li>Query-Vektor (1536 Dimensionen)<\/li>\n    <li>Referenz auf verwendetes Embedding-Modell<\/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>ChatController<\/td><td><code>src\/Controller\/ChatController.php<\/code><\/td><td>Anfrage-Entgegennahme<\/td><\/tr>\n        <tr><td>ContentController<\/td><td><code>src\/Controller\/ContentController.php<\/code><\/td><td>Briefing-Verarbeitung<\/td><\/tr>\n        <tr><td>get_embedding()<\/td><td><code>pipeline\/embed.py<\/code><\/td><td>Query-Embedding<\/td><\/tr>\n    <\/tbody>\n<\/table>\n\n<h3>Prüfbedingungen für Supervision<\/h3>\n<ul>\n    <li>Die Anfrage ist vollständig parametriert, bevor irgendein Retrieval beginnt<\/li>\n    <li>Modellidentität zwischen Indexierung und Anfrage ist geprüft<\/li>\n    <li>Query-Vektor verwendet exakt dasselbe Modell wie Chunk-Vektoren<\/li>\n<\/ul>"
    }
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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 (Phase A0-A1)<\/h2>\\n\\n<h3>Grundsatz<\/h3>\\n<p>Der Abfrageprozess ist <strong>kein Spiegel<\/strong> der Importpipeline. Er ist ein <strong>konsumierender Prozess<\/strong>, der ausschließlich auf bereits validierten, versionierten Zuständen arbeitet.<\/p>\\n\\n<ul>\\n    <li>Die Abfrage <strong>erzeugt kein Wissen<\/strong><\/li>\\n    <li>Sie kombiniert, filtert und formuliert vorhandene Information<\/li>\\n    <li>Der Graph wird <strong>nicht verändert<\/strong><\/li>\\n    <li>Die SQL-Datenbank bleibt <strong>kanonisch<\/strong><\/li>\\n    <li>Die Vektordatenbank wird <strong>nur zur Vorselektion<\/strong> genutzt<\/li>\\n<\/ul>\\n\\n<h3>Phase A0: Anfrage-Eingang und Kontextdefinition<\/h3>\\n\\n<h4>Ziel<\/h4>\\n<p>Eindeutige Definition dessen, <em>was<\/em> gefragt wird und <em>in welchem Rahmen<\/em>.<\/p>\\n\\n<h4>Ablauf<\/h4>\\n<ol>\\n    <li>Eine Anfrage wird vom Nutzer über eine Anwendung initiiert:\\n        <ul>\\n            <li>KI-Chat<\/li>\\n            <li>Content Studio<\/li>\\n        <\/ul>\\n    <\/li>\\n    <li>Die Anfrage besteht aus:\\n        <ul>\\n            <li>Primärfrage oder Briefing<\/li>\\n            <li>Anwendungs-Kontext<\/li>\\n            <li>optionalen Parametern<\/li>\\n        <\/ul>\\n    <\/li>\\n    <li>Kontextparameter sind explizit:\\n        <ul>\\n            <li>Ziel-Collection(s)<\/li>\\n            <li>gewünschte Kontext-Tiefe (top_k)<\/li>\\n            <li>Modellwahl<\/li>\\n            <li>Token-Limits<\/li>\\n        <\/ul>\\n    <\/li>\\n    <li>Die Anfrage wird als <strong>Abfrageobjekt<\/strong> behandelt, nicht als Textfragment<\/li>\\n<\/ol>\\n\\n<h4>Ergebnisartefakte<\/h4>\\n<ul>\\n    <li>Anfrage-ID<\/li>\\n    <li>Roh-Anfragetext<\/li>\\n    <li>Abfragekonfiguration<\/li>\\n<\/ul>\\n\\n<h3>Phase A1: Anfrage-Einbettung<\/h3>\\n\\n<h4>Ziel<\/h4>\\n<p>Überführung der Anfrage in einen Suchvektor für Ähnlichkeitsretrieval.<\/p>\\n\\n<h4>Ablauf<\/h4>\\n<ol>\\n    <li>Der Anfragetext wird technisch normalisiert<\/li>\\n    <li>Die Anfrage wird mit <strong>demselben Embedding-Modell<\/strong> eingebettet wie die Chunks<\/li>\\n    <li>Es entsteht genau <strong>ein Query-Vektor<\/strong><\/li>\\n<\/ol>\\n\\n<h4>Abgrenzung<\/h4>\\n<ul>\\n    <li>Keine semantische Analyse<\/li>\\n    <li>Keine Interpretation<\/li>\\n    <li>Keine Graph-Abfrage<\/li>\\n<\/ul>\\n\\n<h4>Ergebnisartefakte<\/h4>\\n<ul>\\n    <li>Query-Vektor (1536 Dimensionen)<\/li>\\n    <li>Referenz auf verwendetes Embedding-Modell<\/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>ChatController<\/td><td><code>src\/Controller\/ChatController.php<\/code><\/td><td>Anfrage-Entgegennahme<\/td><\/tr>\\n        <tr><td>ContentController<\/td><td><code>src\/Controller\/ContentController.php<\/code><\/td><td>Briefing-Verarbeitung<\/td><\/tr>\\n        <tr><td>get_embedding()<\/td><td><code>pipeline\/embed.py<\/code><\/td><td>Query-Embedding<\/td><\/tr>\\n    <\/tbody>\\n<\/table>\\n\\n<h3>Prüfbedingungen für Supervision<\/h3>\\n<ul>\\n    <li>Die Anfrage ist vollständig parametriert, bevor irgendein Retrieval beginnt<\/li>\\n    <li>Modellidentität zwischen Indexierung und Anfrage ist geprüft<\/li>\\n    <li>Query-Vektor verwendet exakt dasselbe Modell wie Chunk-Vektoren<\/li>\\n<\/ul>\",\n    \"status\": \"published\",\n    \"sort_order\": 5,\n    \"depth\": 2,\n    \"created_at\": \"2025-12-24T09:59:22\",\n    \"updated_at\": \"2025-12-24T10:23:42\"\n  },\n  \"message\": \"Dokument #115 aktualisiert\"\n}"
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