{
"assistant_response": "**Robusteste Lösung: Mehrstufige Orientierungserkennung**\n\n```\n┌─────────────────────────────────────────────────────────┐\n│ Stufe 1: PDF-Metadaten (\/Rotate Flag) │\n│ → Schnell, kostenlos, aber nicht immer gesetzt │\n└─────────────────────┬───────────────────────────────────┘\n │ Falls 0° oder nicht gesetzt\n ▼\n┌─────────────────────────────────────────────────────────┐\n│ Stufe 2: Tesseract OSD (--psm 0) │\n│ → Erkennt Orientierung 0°\/90°\/180°\/270° + Confidence │\n│ → Sehr zuverlässig bei Textseiten │\n└─────────────────────┬───────────────────────────────────┘\n │ Falls Confidence < 2.0 oder kein Text\n ▼\n┌─────────────────────────────────────────────────────────┐\n│ Stufe 3: Vision-LLM Fallback │\n│ → \"Ist diese Seite korrekt orientiert? 0\/90\/180\/270?\" │\n│ → Für Bilder, Diagramme, wenig Text │\n└─────────────────────────────────────────────────────────┘\n```\n\n**Implementierung:**\n\n| Komponente | Tool | Qualität | Kosten |\n|------------|------|----------|--------|\n| PDF-Metadaten | PyMuPDF | ★★☆ | 0 |\n| **Tesseract OSD** | `tesseract --psm 0` | **★★★** | 0 |\n| Vision-LLM | Ollama\/Anthropic | ★★★ | Token |\n\n**Empfehlung:** Tesseract OSD als Hauptmethode, da:\n- Lokal, schnell, kostenlos\n- 95%+ Genauigkeit bei Textseiten\n- Gibt Confidence-Score zurück\n\nSoll ich einen Task für die Implementierung erstellen?"
}