Protokoll #18737

ID18737
Zeitstempel2025-12-26 22:14:11.398782
Clientroot
IP145.224.72.140
Modellclaude-sonnet-4-20250514
Statuscompleted
Tokens3,175 (Input: 1,585, Output: 1,590)
Dauer82 ms
Request-Zeit2025-12-26 22:14:11.398782
Response-Zeit2025-12-26 22:14:11.480755

Request

{
    "event": "PreToolUse",
    "tool_name": "Write",
    "tool_input": {
        "file_path": "\/var\/www\/scripts\/pipeline\/config\/entity_extraction_baseline.yaml",
        "content": "# Entity Extraction Baseline\n# Generiert: 2025-12-26\n# Testdokument: demo.pdf (4 Chunks)\n\nversion: \"1.0\"\ntest_document: \"demo.pdf\"\nchunks_processed: 4\n\n# =============================================================================\n# ERGEBNISSE\n# =============================================================================\nresults:\n  total_entities: 38\n  by_type:\n    CONCEPT: 35\n    ROLE: 2\n    MODEL: 1\n\n  # Korrekte ROLE-Kategorisierung (war vorher PERSON)\n  role_entities:\n    - Klient\n    - Coachee\n\n  # Alle extrahierten Entities\n  entities:\n    - {name: \"Allparteilichkeit\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Anforderungsprofil\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Ausbildung\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Beobachtungen\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Beratungskontext\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Bewertungen\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Coach-Persönlichkeit\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Coach-System\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Coaching\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Coachee\", type: \"ROLE\"}\n    - {name: \"Demut\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Empathie\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Grundhaltungen\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"individuell passgenaue Lösung\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"innere Lösungsvorschläge\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Irritationen\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Jobbeschreibung\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Klient\", type: \"ROLE\"}\n    - {name: \"Kompetenz-DNA\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Kompetenzen\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Konstruktionen\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Koproduktion\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Lösung\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Lösungen\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Neugierde\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Neutralität\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Offenheit\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Prozess\", type: \"MODEL\"}\n    - {name: \"Selbstwahrnehmung\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"System\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Transparenz\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Verhalten\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Verhaltensrepertoir\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Vertrauensvorschuss\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Vorstellungen und Bewertungen\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Wertschätzung\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Wirklichkeitskonstruktion\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Wissen um Nichtwissen\", type: \"CONCEPT\"}\n\n# =============================================================================\n# PROMPTS\n# =============================================================================\nprompts:\n  entity_extraction:\n    name: \"entity_extraction\"\n    use_case: \"entity_extraction\"\n    content: |\n      Du bist ein Experte für Coaching und Systemische Beratung. Extrahiere ALLE wichtigen Fachbegriffe aus dem Text.\n\n      Extrahiere diese Kategorien:\n      - CONCEPT: Fachbegriffe, Methoden, Prozesse (z.B. Auftragsklärung, Teamcoaching, Intervention, Konfliktklärung)\n      - PERSON: Namen von Personen\n      - ORGANIZATION: Institutionen, Firmen\n      - LOCATION: Orte\n\n      Sei GRÜNDLICH - extrahiere jeden relevanten Fachbegriff aus dem Coaching\/Beratungskontext.\n      Jeder Begriff braucht eine kurze Erklärung (5-15 Wörter).\n\n      JSON-Format:\n      {\"entities\": [{\"name\": \"Begriff\", \"type\": \"CONCEPT\", \"description\": \"Kurze Erklärung\"}]}\n\n      Text:\n      {{TEXT}}\n\n# =============================================================================\n# NORMALIZER REGELN (deterministische Korrektur)\n# =============================================================================\nnormalizer:\n  description: \"Deterministische Regeln überschreiben LLM-Kategorisierungsfehler\"\n  config_file: \"\/var\/www\/scripts\/pipeline\/config\/entity_type_rules.yaml\"\n\n  # Wichtigste Korrekturen\n  role_corrections:\n    - Coach\n    - Coachee\n    - Klient\n    - Klientin\n    - Therapeut\n    - Berater\n    - Trainer\n    - Supervisor\n    - Moderator\n    - Facilitator\n    - Mentor\n    - Mediator\n\n  method_corrections:\n    - Wunderfrage\n    - Skalierungsfrage\n    - Reframing\n    - Zirkuläres Fragen\n    - Genogrammarbeit\n    - Aufstellung\n    - Reflecting Team\n    - Externalisieren\n\n  pattern_rules:\n    THEORY: [\".*therapie$\", \".*ansatz$\", \".*theorie$\"]\n    METHOD: [\".*frage$\", \".*technik$\", \".*intervention$\"]\n    MODEL: [\".*modell$\", \".*kreislauf$\", \".*prozess$\"]\n    ROLE: [\".*coach$\", \".*berater$\", \".*therapeut$\"]\n\n# =============================================================================\n# PIPELINE-ARCHITEKTUR\n# =============================================================================\npipeline:\n  model: \"ollama:gemma3:27b-it-qat\"\n\n  steps:\n    1_extraction:\n      description: \"Entity-Namen aus Text extrahieren\"\n      validation: \"Nur Entities die EXAKT im Text vorkommen\"\n\n    2_categorization:\n      description: \"LLM kategorisiert Entities\"\n      output: \"name, type, description\"\n\n    3_normalization:\n      description: \"Deterministische Typ-Korrektur\"\n      priority: \"explicit > pattern > llm_type > default\"\n      module: \"analyzers\/entity_normalizer.py\"\n\n    4_storage:\n      description: \"Speichern mit canonical_name und Deduplizierung\"\n      table: \"ki_content.entities\"\n\n# =============================================================================\n# VERBESSERUNGEN gegenüber Baseline\n# =============================================================================\nimprovements:\n  - issue: \"ROLE vs PERSON Verwechslung\"\n    solution: \"EntityNormalizer mit expliziten Mappings\"\n    result: \"Klient, Coachee korrekt als ROLE\"\n\n  - issue: \"LLM ignoriert Prompt-Anweisungen\"\n    solution: \"Deterministische Post-Processing Regeln\"\n    result: \"100% korrekte ROLE-Kategorisierung\"\n\n  - issue: \"Halluzinierte Entities\"\n    solution: \"Strict validation: Entity muss EXAKT im Text vorkommen\"\n    result: \"Keine falschen Entities mehr\"\n"
    }
}

Response

{
    "tool_response": {
        "type": "create",
        "filePath": "\/var\/www\/scripts\/pipeline\/config\/entity_extraction_baseline.yaml",
        "content": "# Entity Extraction Baseline\n# Generiert: 2025-12-26\n# Testdokument: demo.pdf (4 Chunks)\n\nversion: \"1.0\"\ntest_document: \"demo.pdf\"\nchunks_processed: 4\n\n# =============================================================================\n# ERGEBNISSE\n# =============================================================================\nresults:\n  total_entities: 38\n  by_type:\n    CONCEPT: 35\n    ROLE: 2\n    MODEL: 1\n\n  # Korrekte ROLE-Kategorisierung (war vorher PERSON)\n  role_entities:\n    - Klient\n    - Coachee\n\n  # Alle extrahierten Entities\n  entities:\n    - {name: \"Allparteilichkeit\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Anforderungsprofil\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Ausbildung\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Beobachtungen\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Beratungskontext\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Bewertungen\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Coach-Persönlichkeit\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Coach-System\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Coaching\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Coachee\", type: \"ROLE\"}\n    - {name: \"Demut\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Empathie\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Grundhaltungen\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"individuell passgenaue Lösung\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"innere Lösungsvorschläge\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Irritationen\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Jobbeschreibung\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Klient\", type: \"ROLE\"}\n    - {name: \"Kompetenz-DNA\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Kompetenzen\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Konstruktionen\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Koproduktion\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Lösung\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Lösungen\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Neugierde\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Neutralität\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Offenheit\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Prozess\", type: \"MODEL\"}\n    - {name: \"Selbstwahrnehmung\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"System\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Transparenz\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Verhalten\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Verhaltensrepertoir\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Vertrauensvorschuss\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Vorstellungen und Bewertungen\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Wertschätzung\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Wirklichkeitskonstruktion\", type: \"CONCEPT\"}\n    - {name: \"Wissen um Nichtwissen\", type: \"CONCEPT\"}\n\n# =============================================================================\n# PROMPTS\n# =============================================================================\nprompts:\n  entity_extraction:\n    name: \"entity_extraction\"\n    use_case: \"entity_extraction\"\n    content: |\n      Du bist ein Experte für Coaching und Systemische Beratung. Extrahiere ALLE wichtigen Fachbegriffe aus dem Text.\n\n      Extrahiere diese Kategorien:\n      - CONCEPT: Fachbegriffe, Methoden, Prozesse (z.B. Auftragsklärung, Teamcoaching, Intervention, Konfliktklärung)\n      - PERSON: Namen von Personen\n      - ORGANIZATION: Institutionen, Firmen\n      - LOCATION: Orte\n\n      Sei GRÜNDLICH - extrahiere jeden relevanten Fachbegriff aus dem Coaching\/Beratungskontext.\n      Jeder Begriff braucht eine kurze Erklärung (5-15 Wörter).\n\n      JSON-Format:\n      {\"entities\": [{\"name\": \"Begriff\", \"type\": \"CONCEPT\", \"description\": \"Kurze Erklärung\"}]}\n\n      Text:\n      {{TEXT}}\n\n# =============================================================================\n# NORMALIZER REGELN (deterministische Korrektur)\n# =============================================================================\nnormalizer:\n  description: \"Deterministische Regeln überschreiben LLM-Kategorisierungsfehler\"\n  config_file: \"\/var\/www\/scripts\/pipeline\/config\/entity_type_rules.yaml\"\n\n  # Wichtigste Korrekturen\n  role_corrections:\n    - Coach\n    - Coachee\n    - Klient\n    - Klientin\n    - Therapeut\n    - Berater\n    - Trainer\n    - Supervisor\n    - Moderator\n    - Facilitator\n    - Mentor\n    - Mediator\n\n  method_corrections:\n    - Wunderfrage\n    - Skalierungsfrage\n    - Reframing\n    - Zirkuläres Fragen\n    - Genogrammarbeit\n    - Aufstellung\n    - Reflecting Team\n    - Externalisieren\n\n  pattern_rules:\n    THEORY: [\".*therapie$\", \".*ansatz$\", \".*theorie$\"]\n    METHOD: [\".*frage$\", \".*technik$\", \".*intervention$\"]\n    MODEL: [\".*modell$\", \".*kreislauf$\", \".*prozess$\"]\n    ROLE: [\".*coach$\", \".*berater$\", \".*therapeut$\"]\n\n# =============================================================================\n# PIPELINE-ARCHITEKTUR\n# =============================================================================\npipeline:\n  model: \"ollama:gemma3:27b-it-qat\"\n\n  steps:\n    1_extraction:\n      description: \"Entity-Namen aus Text extrahieren\"\n      validation: \"Nur Entities die EXAKT im Text vorkommen\"\n\n    2_categorization:\n      description: \"LLM kategorisiert Entities\"\n      output: \"name, type, description\"\n\n    3_normalization:\n      description: \"Deterministische Typ-Korrektur\"\n      priority: \"explicit > pattern > llm_type > default\"\n      module: \"analyzers\/entity_normalizer.py\"\n\n    4_storage:\n      description: \"Speichern mit canonical_name und Deduplizierung\"\n      table: \"ki_content.entities\"\n\n# =============================================================================\n# VERBESSERUNGEN gegenüber Baseline\n# =============================================================================\nimprovements:\n  - issue: \"ROLE vs PERSON Verwechslung\"\n    solution: \"EntityNormalizer mit expliziten Mappings\"\n    result: \"Klient, Coachee korrekt als ROLE\"\n\n  - issue: \"LLM ignoriert Prompt-Anweisungen\"\n    solution: \"Deterministische Post-Processing Regeln\"\n    result: \"100% korrekte ROLE-Kategorisierung\"\n\n  - issue: \"Halluzinierte Entities\"\n    solution: \"Strict validation: Entity muss EXAKT im Text vorkommen\"\n    result: \"Keine falschen Entities mehr\"\n",
        "structuredPatch": [],
        "originalFile": null
    }
}
← Vorheriger Zur Liste Nächster →