Protokoll #12792

{
    "event": "PreToolUse",
    "tool_name": "mcp__mcp-tasks__tasks_create",
    "tool_input": {
        "title": "Pipeline #3: RAG-Import-Standard definieren und implementieren",
        "description": "# Auftrag\n\nErstelle eine neue Content Pipeline #3 \"RAG-Import-Standard\", die den vollständigen Offline-Import gemäß RAG-Prozess-Architektur implementiert.\n\n## Kontext\n\n**Bestehende Pipelines:**\n- Pipeline #1 \"Standard\" - 5 Schritte (veraltet)\n- Pipeline #2 \"Schulungsunterlagen\" - 17 Schritte (spezialisiert)\n\n**Ziel:** Pipeline #3 als neuer Standard, der Phase 0-12 des RAG-Prozesses vollständig abbildet.\n\n**Referenz-Dokumentation:**\n- RAG-Prozess: `docs_get(path=\"\/prozesse\/rag-prozess\")` (Doc-ID: 100)\n- Import-Details: `docs_get(path=\"\/anwendungen\/content-pipeline\/import\")` (Doc-ID: 88)\n\n**Datenbank:** `ki_content`\n**Python-Skripte:** `\/opt\/scripts\/pipeline\/`\n\n---\n\n## Zu implementierende Phasen\n\n### Indexierungsphase (Phase 0-4)\n\n| Phase | Schritt | Python-Skript | Tabelle |\n|-------|---------|---------------|---------|\n| 0 | Detect - Dateien scannen, Hash-Vergleich | detect.py | documents |\n| 1 | Extract - Text aus PDF\/DOCX\/PPTX\/MD\/TXT | extract.py | documents |\n| 2 | Structure - Dokumentstruktur analysieren | (neu) | document_sections |\n| 3 | Chunk - Semantisches Chunking | chunk.py | chunks |\n| 4 | Embed - Vektorisierung Ollama → Qdrant | embed.py | chunks.qdrant_id |\n\n### Semantische Phase (Phase 5-10)\n\n| Phase | Schritt | Python-Skript | Tabelle |\n|-------|---------|---------------|---------|\n| 5 | Entity-Extract - Entitäten extrahieren | analyze.py | entities |\n| 6 | Entity-Normalize - Deduplizierung, canonical_name | analyze.py | entity_synonyms |\n| 7 | Statement-Extract - Aussagen (S-P-O) | (neu\/erweitern) | (neu: statements) |\n| 8 | Relation-Build - Relationen aufbauen | analyze.py | entity_relations |\n| 9 | Ontology-Map - Ontologie-Zuordnung | (neu) | entity_ontology |\n| 10 | Taxonomy-Build - Taxonomie aufbauen | analyze.py | taxonomy_terms, entity_taxonomy_mapping |\n\n### Persistenzphase (Phase 11-12)\n\n| Phase | Schritt | Python-Skript | Tabelle |\n|-------|---------|---------------|---------|\n| 11 | Graph-Persist - Wissensgraph persistieren | (neu) | (Graph-Export) |\n| 12 | Validate - Konsistenzprüfung | (neu) | pipeline_runs.status |\n\n---\n\n## Bestehende Infrastruktur (aus Import-Doku)\n\n### Python-Skripte `\/opt\/scripts\/pipeline\/`\n\n```\npipeline.py  - Orchestrator (CLI: scan, process, embed, all, file, status)\nconfig.py    - Konfiguration (Pfade, Modelle, Limits)\ndetect.py    - Datei-Erkennung (Scan, Hash-Vergleich, Queue)\nextract.py   - Text-Extraktion (PDF mit OCR, DOCX, PPTX, MD, TXT)\nchunk.py     - Chunking (semantisch nach Typ, Heading-Pfad)\nembed.py     - Embedding (Ollama → Qdrant)\nanalyze.py   - Semantische Analyse (Entitäten, Relationen, Taxonomie)\ndb.py        - Datenbank-Wrapper (CRUD)\n```\n\n### Aktuelle Konfiguration\n\n```python\nNEXTCLOUD_PATH = \"\/var\/www\/nextcloud\/data\/root\/files\/Documents\"\nSUPPORTED_EXTENSIONS = [\".pdf\", \".pptx\", \".docx\", \".md\", \".txt\"]\nQDRANT_HOST = \"localhost:6333\"\nQDRANT_COLLECTIONS = [\"documents\", \"mail\", \"entities\"]\nOLLAMA_HOST = \"localhost:11434\"\nEMBED_MODEL = \"mxbai-embed-large\"  # 1024 dims\nMIN_CHUNK_SIZE = 100\nMAX_CHUNK_SIZE = 2000\nCHUNK_OVERLAP = 0.1\n```\n\n### Bestehende Tabellen (ki_content)\n\n```sql\n-- Kern-Tabellen\ndocuments (id, source_path, filename, file_hash, status, ...)\nchunks (id, document_id, chunk_index, content, token_count, heading_path, qdrant_id, ...)\nentities (id, name, type, description, canonical_name, ...)\nentity_relations (id, source_entity_id, target_entity_id, relation_type, strength, chunk_id, ...)\ntaxonomy_terms (id, name, slug, parent_id, depth, path, ...)\n\n-- Verknüpfungen\nchunk_entities (chunk_id, entity_id, relevance_score, mention_count)\nchunk_taxonomy (chunk_id, taxonomy_term_id, confidence)\nchunk_semantics (chunk_id, summary, keywords, sentiment, topics, analysis_model)\n```\n\n---\n\n## Aufgaben\n\n### 1. Pipeline-Definition erstellen\n\n```sql\nINSERT INTO pipeline_configs (name, description, is_default, source_path, extensions)\nVALUES (\n  'RAG-Import-Standard',\n  'Vollständige 12-Phasen-Pipeline gemäß RAG-Prozess-Architektur',\n  0,\n  '\/var\/www\/nextcloud\/data\/root\/files\/Documents',\n  '[\".pdf\", \".docx\", \".pptx\", \".md\", \".txt\"]'\n);\n```\n\n### 2. Pipeline-Steps definieren\n\nFür jeden der 12 Schritte einen Eintrag in `pipeline_steps`:\n\n```sql\nINSERT INTO pipeline_steps (pipeline_id, step_type, step_name, config, sort_order, enabled)\nVALUES \n  (3, 'detect', 'Detect', '{\"hash_check\": true}', 0, 1),\n  (3, 'extract', 'Extract', '{\"ocr\": true}', 1, 1),\n  (3, 'structure', 'Structure', '{}', 2, 1),\n  (3, 'chunk', 'Chunk', '{\"min\": 100, \"max\": 2000, \"overlap\": 0.1}', 3, 1),\n  (3, 'embed', 'Embed', '{\"model\": \"mxbai-embed-large\", \"collection\": \"documents\"}', 4, 1),\n  (3, 'entity_extract', 'Entity-Extract', '{}', 5, 1),\n  (3, 'entity_normalize', 'Entity-Normalize', '{}', 6, 1),\n  (3, 'statement_extract', 'Statement-Extract', '{}', 7, 1),\n  (3, 'relation_build', 'Relation-Build', '{}', 8, 1),\n  (3, 'ontology_map', 'Ontology-Map', '{}', 9, 1),\n  (3, 'taxonomy_build', 'Taxonomy-Build', '{}', 10, 1),\n  (3, 'graph_persist', 'Graph-Persist', '{}', 11, 1),\n  (3, 'validate', 'Validate', '{}', 12, 1);\n```\n\n### 3. Fehlende Tabellen erstellen (falls nicht vorhanden)\n\nPrüfe mit `db_tables(\"ki_content\")` und erstelle falls nötig:\n\n```sql\n-- Aussagen (Phase 7)\nCREATE TABLE IF NOT EXISTS statements (\n  id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,\n  subject_entity_id INT,\n  predicate VARCHAR(255),\n  object_entity_id INT,\n  object_literal TEXT,\n  chunk_id INT,\n  confidence FLOAT DEFAULT 1.0,\n  created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,\n  FOREIGN KEY (subject_entity_id) REFERENCES entities(id),\n  FOREIGN KEY (object_entity_id) REFERENCES entities(id),\n  FOREIGN KEY (chunk_id) REFERENCES chunks(id)\n);\n```\n\n### 4. Python-Skripte erweitern\n\nPrüfe welche Skripte für Phase 2, 7, 9, 11, 12 fehlen oder erweitert werden müssen.\n\n### 5. Dokumentation aktualisieren\n\nNach Implementierung: `docs_update(id=88, ...)` mit neuer Pipeline-Definition.\n\n---\n\n## Qualitätskriterien\n\n- [ ] Pipeline #3 in pipeline_configs angelegt\n- [ ] Alle 12 Steps in pipeline_steps definiert\n- [ ] Fehlende Tabellen erstellt\n- [ ] Python-Skripte identifiziert\/erweitert\n- [ ] Pipeline testbar via `\/content-pipeline\/3`",
        "type": "ai_task"
    }
}

{
    "tool_response": [
        {
            "type": "text",
            "text": "{\n  \"success\": true,\n  \"task\": {\n    \"id\": 297,\n    \"uuid\": \"a557a1ce-f291-4be8-9334-38122136f0f4\",\n    \"title\": \"Pipeline #3: RAG-Import-Standard definieren und implementieren\",\n    \"description\": \"# Auftrag\\n\\nErstelle eine neue Content Pipeline #3 \\\"RAG-Import-Standard\\\", die den vollständigen Offline-Import gemäß RAG-Prozess-Architektur implementiert.\\n\\n## Kontext\\n\\n**Bestehende Pipelines:**\\n- Pipeline #1 \\\"Standard\\\" - 5 Schritte (veraltet)\\n- Pipeline #2 \\\"Schulungsunterlagen\\\" - 17 Schritte (spezialisiert)\\n\\n**Ziel:** Pipeline #3 als neuer Standard, der Phase 0-12 des RAG-Prozesses vollständig abbildet.\\n\\n**Referenz-Dokumentation:**\\n- RAG-Prozess: `docs_get(path=\\\"\/prozesse\/rag-prozess\\\")` (Doc-ID: 100)\\n- Import-Details: `docs_get(path=\\\"\/anwendungen\/content-pipeline\/import\\\")` (Doc-ID: 88)\\n\\n**Datenbank:** `ki_content`\\n**Python-Skripte:** `\/opt\/scripts\/pipeline\/`\\n\\n---\\n\\n## Zu implementierende Phasen\\n\\n### Indexierungsphase (Phase 0-4)\\n\\n| Phase | Schritt | Python-Skript | Tabelle |\\n|-------|---------|---------------|---------|\\n| 0 | Detect - Dateien scannen, Hash-Vergleich | detect.py | documents |\\n| 1 | Extract - Text aus PDF\/DOCX\/PPTX\/MD\/TXT | extract.py | documents |\\n| 2 | Structure - Dokumentstruktur analysieren | (neu) | document_sections |\\n| 3 | Chunk - Semantisches Chunking | chunk.py | chunks |\\n| 4 | Embed - Vektorisierung Ollama → Qdrant | embed.py | chunks.qdrant_id |\\n\\n### Semantische Phase (Phase 5-10)\\n\\n| Phase | Schritt | Python-Skript | Tabelle |\\n|-------|---------|---------------|---------|\\n| 5 | Entity-Extract - Entitäten extrahieren | analyze.py | entities |\\n| 6 | Entity-Normalize - Deduplizierung, canonical_name | analyze.py | entity_synonyms |\\n| 7 | Statement-Extract - Aussagen (S-P-O) | (neu\/erweitern) | (neu: statements) |\\n| 8 | Relation-Build - Relationen aufbauen | analyze.py | entity_relations |\\n| 9 | Ontology-Map - Ontologie-Zuordnung | (neu) | entity_ontology |\\n| 10 | Taxonomy-Build - Taxonomie aufbauen | analyze.py | taxonomy_terms, entity_taxonomy_mapping |\\n\\n### Persistenzphase (Phase 11-12)\\n\\n| Phase | Schritt | Python-Skript | Tabelle |\\n|-------|---------|---------------|---------|\\n| 11 | Graph-Persist - Wissensgraph persistieren | (neu) | (Graph-Export) |\\n| 12 | Validate - Konsistenzprüfung | (neu) | pipeline_runs.status |\\n\\n---\\n\\n## Bestehende Infrastruktur (aus Import-Doku)\\n\\n### Python-Skripte `\/opt\/scripts\/pipeline\/`\\n\\n```\\npipeline.py  - Orchestrator (CLI: scan, process, embed, all, file, status)\\nconfig.py    - Konfiguration (Pfade, Modelle, Limits)\\ndetect.py    - Datei-Erkennung (Scan, Hash-Vergleich, Queue)\\nextract.py   - Text-Extraktion (PDF mit OCR, DOCX, PPTX, MD, TXT)\\nchunk.py     - Chunking (semantisch nach Typ, Heading-Pfad)\\nembed.py     - Embedding (Ollama → Qdrant)\\nanalyze.py   - Semantische Analyse (Entitäten, Relationen, Taxonomie)\\ndb.py        - Datenbank-Wrapper (CRUD)\\n```\\n\\n### Aktuelle Konfiguration\\n\\n```python\\nNEXTCLOUD_PATH = \\\"\/var\/www\/nextcloud\/data\/root\/files\/Documents\\\"\\nSUPPORTED_EXTENSIONS = [\\\".pdf\\\", \\\".pptx\\\", \\\".docx\\\", \\\".md\\\", \\\".txt\\\"]\\nQDRANT_HOST = \\\"localhost:6333\\\"\\nQDRANT_COLLECTIONS = [\\\"documents\\\", \\\"mail\\\", \\\"entities\\\"]\\nOLLAMA_HOST = \\\"localhost:11434\\\"\\nEMBED_MODEL = \\\"mxbai-embed-large\\\"  # 1024 dims\\nMIN_CHUNK_SIZE = 100\\nMAX_CHUNK_SIZE = 2000\\nCHUNK_OVERLAP = 0.1\\n```\\n\\n### Bestehende Tabellen (ki_content)\\n\\n```sql\\n-- Kern-Tabellen\\ndocuments (id, source_path, filename, file_hash, status, ...)\\nchunks (id, document_id, chunk_index, content, token_count, heading_path, qdrant_id, ...)\\nentities (id, name, type, description, canonical_name, ...)\\nentity_relations (id, source_entity_id, target_entity_id, relation_type, strength, chunk_id, ...)\\ntaxonomy_terms (id, name, slug, parent_id, depth, path, ...)\\n\\n-- Verknüpfungen\\nchunk_entities (chunk_id, entity_id, relevance_score, mention_count)\\nchunk_taxonomy (chunk_id, taxonomy_term_id, confidence)\\nchunk_semantics (chunk_id, summary, keywords, sentiment, topics, analysis_model)\\n```\\n\\n---\\n\\n## Aufgaben\\n\\n### 1. Pipeline-Definition erstellen\\n\\n```sql\\nINSERT INTO pipeline_configs (name, description, is_default, source_path, extensions)\\nVALUES (\\n  'RAG-Import-Standard',\\n  'Vollständige 12-Phasen-Pipeline gemäß RAG-Prozess-Architektur',\\n  0,\\n  '\/var\/www\/nextcloud\/data\/root\/files\/Documents',\\n  '[\\\".pdf\\\", \\\".docx\\\", \\\".pptx\\\", \\\".md\\\", \\\".txt\\\"]'\\n);\\n```\\n\\n### 2. Pipeline-Steps definieren\\n\\nFür jeden der 12 Schritte einen Eintrag in `pipeline_steps`:\\n\\n```sql\\nINSERT INTO pipeline_steps (pipeline_id, step_type, step_name, config, sort_order, enabled)\\nVALUES \\n  (3, 'detect', 'Detect', '{\\\"hash_check\\\": true}', 0, 1),\\n  (3, 'extract', 'Extract', '{\\\"ocr\\\": true}', 1, 1),\\n  (3, 'structure', 'Structure', '{}', 2, 1),\\n  (3, 'chunk', 'Chunk', '{\\\"min\\\": 100, \\\"max\\\": 2000, \\\"overlap\\\": 0.1}', 3, 1),\\n  (3, 'embed', 'Embed', '{\\\"model\\\": \\\"mxbai-embed-large\\\", \\\"collection\\\": \\\"documents\\\"}', 4, 1),\\n  (3, 'entity_extract', 'Entity-Extract', '{}', 5, 1),\\n  (3, 'entity_normalize', 'Entity-Normalize', '{}', 6, 1),\\n  (3, 'statement_extract', 'Statement-Extract', '{}', 7, 1),\\n  (3, 'relation_build', 'Relation-Build', '{}', 8, 1),\\n  (3, 'ontology_map', 'Ontology-Map', '{}', 9, 1),\\n  (3, 'taxonomy_build', 'Taxonomy-Build', '{}', 10, 1),\\n  (3, 'graph_persist', 'Graph-Persist', '{}', 11, 1),\\n  (3, 'validate', 'Validate', '{}', 12, 1);\\n```\\n\\n### 3. Fehlende Tabellen erstellen (falls nicht vorhanden)\\n\\nPrüfe mit `db_tables(\\\"ki_content\\\")` und erstelle falls nötig:\\n\\n```sql\\n-- Aussagen (Phase 7)\\nCREATE TABLE IF NOT EXISTS statements (\\n  id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,\\n  subject_entity_id INT,\\n  predicate VARCHAR(255),\\n  object_entity_id INT,\\n  object_literal TEXT,\\n  chunk_id INT,\\n  confidence FLOAT DEFAULT 1.0,\\n  created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,\\n  FOREIGN KEY (subject_entity_id) REFERENCES entities(id),\\n  FOREIGN KEY (object_entity_id) REFERENCES entities(id),\\n  FOREIGN KEY (chunk_id) REFERENCES chunks(id)\\n);\\n```\\n\\n### 4. Python-Skripte erweitern\\n\\nPrüfe welche Skripte für Phase 2, 7, 9, 11, 12 fehlen oder erweitert werden müssen.\\n\\n### 5. 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