Protokoll #12756

{
    "event": "UserPromptSubmit",
    "prompt": "wie ist das: ist in \/docs\/anwendungen\/content-pipeline noch etwas verwertbares \/ wichtiges, was auch ins dokument integriert werden muss? ich schlage vor, wir bilden eine neue content pipeline #3 (aktuell #2) \/content-pipeline für den import und #4 für die rag abfrage durch chat\/ content studio, was denkst du?"
}

{
    "assistant_response": "## Analyse: Content-Pipeline Dokumentation\n\n### Was in `\/anwendungen\/content-pipeline\/import` steht (sehr wertvoll!)\n\n| Kategorie | Inhalt | Für RAG-Prozess relevant? |\n|-----------|--------|---------------------------|\n| **Python-Skripte** | 8 Dateien mit Funktion (pipeline.py, config.py, detect.py, ...) | ✅ Ja - Implementierungsreferenz |\n| **Datenfluss-Diagramm** | Nextcloud → detect → extract → chunk → embed → analyze → DB | ✅ Ja - konkretisiert Phase 0-10 |\n| **Konfiguration** | Pfade, Extensions, Modell, Chunk-Größen | ✅ Ja - Parameterspezifikation |\n| **DB-Schemas** | documents, chunks, entities, entity_relations, taxonomy_terms, Verknüpfungstabellen | ✅ KRITISCH - fehlt im RAG-Prozess! |\n| **Fehlende Tabellen** | processing_queue, processing_log | ✅ Ja - Lückenanalyse |\n\n### Bestehende Pipelines in DB\n\n| ID | Name | Beschreibung |\n|----|------|--------------|\n| 1 | Standard | 5 Schritte (Detect → Analyze) |\n| 2 | Schulungsunterlagen | 17 Schritte für PDF |\n\n---\n\n## Meine Einschätzung zu deinem Vorschlag\n\n**Dein Vorschlag:**\n- Pipeline #3 → Import (Offline)\n- Pipeline #4 → RAG-Abfrage (Online, Chat\/Content Studio)\n\n**Pro:**\n- Saubere Trennung entspricht der Architektur (Offline vs. Online)\n- Macht die Pipelines konfigurierbar\n- Ermöglicht unterschiedliche Abfrage-Strategien\n\n**Kontra\/Überlegung:**\n- Die Online-Pipeline ist **konzeptionell anders** - sie ist keine \"Verarbeitungspipeline\" mit Schritten, sondern ein **Request-Response-Flow**\n- Besser vielleicht: Pipeline #3 als **neuer Import-Standard** (ersetzt #1\/#2), und für Online einen **separaten Mechanismus** (Query-Profile statt Pipeline)\n\n---\n\n## Empfehlung\n\n```\nIMPORT (Offline) - pipeline_configs\n├── Pipeline #3: \"RAG-Import-Standard\"\n│   └── Schritte: Detect → Extract → Chunk → Embed → Semantic → Graph\n│   └── Implementiert Phase 0-12 aus RAG-Prozess\n\nABFRAGE (Online) - NEUES Konzept: query_profiles\n├── Profil \"Chat\": max_chunks=10, scoring=similarity+recency\n├── Profil \"Content Studio\": max_chunks=20, include_entities=true\n└── Implementiert Phase A0-A8 aus RAG-Prozess\n```\n\n**Warum?**\n- Import = batch-orientiert, asynchron → Pipeline-Modell passt\n- Abfrage = synchron, pro Request → Query-Profil passt besser\n\n---\n\n## Integration in Task #296\n\nSoll ich den Task erweitern um:\n1. **Übernahme der DB-Schemas** aus Import-Doku in RAG-Prozess\n2. **Pipeline #3 Definition** für Import\n3. **Query-Profile Konzept** für Online-Abfrage (statt Pipeline #4)?"
}