Protokoll #23532

ID23532
Zeitstempel2025-12-27 14:16:28.644488
Clientroot
IP145.224.72.140
Modellclaude-sonnet-4-20250514
Statuscompleted
Tokens719 (Input: 312, Output: 407)
Dauer84 ms
Request-Zeit2025-12-27 14:16:28.644488
Response-Zeit2025-12-27 14:16:28.728342

Request

{
    "event": "PreToolUse",
    "tool_name": "mcp__mcp-tasks__tasks_result",
    "tool_input": {
        "id": 417,
        "response": "## Semantic Integration - IST-ZUSTAND ANALYSE (27.12.2025)\n\n### Datenbestand (ki_content)\n- 444 Entities\n- 229 Relations  \n- 11,025 Chunk-Entity-Links\n- 5,634 Chunk-Taxonomy-Mappings\n- 1,546 Entity-Taxonomy-Mappings\n\n### Architektur: Hybrid-Query (bereits implementiert)\n1. **Qdrant**: Chunk-Vektor-Suche → Top-N relevante Chunks\n2. **MariaDB**: Semantic Enrichment → Entities + Taxonomy pro Chunk\n3. **ChatService**: Kombiniert beides automatisch\n\n### Implementierte Komponenten\n- ChunkRepositoryInterface::getChunkEntities() ✅\n- ChunkRepositoryInterface::getChunkTaxonomy() ✅\n- ChunkRepository (Implementation) ✅\n- SemanticEnrichmentService ✅\n- ChatService Integration (Zeile 117-118) ✅\n\n### Bewusste Design-Entscheidung\nQdrant `entities` Collection bleibt leer - Entities werden über MariaDB JOIN via chunk_id abgefragt. Dies ist performanter für den aktuellen Use-Case (Enrichment statt Entity-First-Search).\n\n### Fazit\nDie semantische Integration ist **vollständig implementiert und aktiv**. Keine weiteren Maßnahmen erforderlich.",
        "executor": "claude-opus-4-5",
        "executor_type": "claude",
        "status": "success"
    }
}

Response

{
    "tool_response": [
        {
            "type": "text",
            "text": "{\n  \"success\": true,\n  \"result\": {\n    \"id\": 464,\n    \"task_id\": 417,\n    \"executor\": \"claude-opus-4-5\",\n    \"executor_type\": \"claude\",\n    \"model_name\": null,\n    \"request\": null,\n    \"response\": \"## Semantic Integration - IST-ZUSTAND ANALYSE (27.12.2025)\\n\\n### Datenbestand (ki_content)\\n- 444 Entities\\n- 229 Relations  \\n- 11,025 Chunk-Entity-Links\\n- 5,634 Chunk-Taxonomy-Mappings\\n- 1,546 Entity-Taxonomy-Mappings\\n\\n### Architektur: Hybrid-Query (bereits implementiert)\\n1. **Qdrant**: Chunk-Vektor-Suche → Top-N relevante Chunks\\n2. **MariaDB**: Semantic Enrichment → Entities + Taxonomy pro Chunk\\n3. **ChatService**: Kombiniert beides automatisch\\n\\n### Implementierte Komponenten\\n- ChunkRepositoryInterface::getChunkEntities() ✅\\n- ChunkRepositoryInterface::getChunkTaxonomy() ✅\\n- ChunkRepository (Implementation) ✅\\n- SemanticEnrichmentService ✅\\n- ChatService Integration (Zeile 117-118) ✅\\n\\n### Bewusste Design-Entscheidung\\nQdrant `entities` Collection bleibt leer - Entities werden über MariaDB JOIN via chunk_id abgefragt. Dies ist performanter für den aktuellen Use-Case (Enrichment statt Entity-First-Search).\\n\\n### Fazit\\nDie semantische Integration ist **vollständig implementiert und aktiv**. Kei...\",\n    \"status\": \"success\",\n    \"error_message\": null,\n    \"tokens_input\": 0,\n    \"tokens_output\": 0,\n    \"tokens_total\": 0,\n    \"cost_usd\": 0.0,\n    \"duration_ms\": 1,\n    \"created_at\": \"2025-12-27T14:16:28.663788\"\n  },\n  \"message\": \"Result saved for Task #417\"\n}"
        }
    ]
}
← Vorheriger Zur Liste Nächster →