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"tool_response": [
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"type": "text",
"text": "{\n \"success\": true,\n \"doc\": {\n \"id\": 52,\n \"parent_id\": 51,\n \"slug\": \"chat\",\n \"path\": \"\/api\/chat\",\n \"title\": \"Chat-API\",\n \"description\": \"RAG-basierter Chat mit Vektorsuche und LLM-Integration. Verwendet lokale Embeddings (Ollama), Vektorsuche (Qdrant) und Claude (Anthropic) oder Ollama als LLM.\",\n \"content\": \"<![CDATA[<nav class=\\\"breadcrumb\\\">\\n <a href=\\\"\/docs\\\">Dokumentation<\/a> » <a href=\\\"\/docs\/api\\\">API<\/a> » Chat\\n<\/nav>\\n\\n<h1>Chat API<\/h1>\\n<p class=\\\"doc-meta\\\"><strong>Erstellt:<\/strong> 2025-12-20 | <strong>Aktualisiert:<\/strong> 2025-12-21<\/p>\\n\\n<p>RAG-basierter Chat mit Vektorsuche und LLM-Integration. Verwendet lokale Embeddings (Ollama), Vektorsuche (Qdrant) und Claude (Anthropic) oder Ollama als LLM.<\/p>\\n\\n<table>\\n <tr><th>Endpunkt (HTML)<\/th><td>POST \/chat\/{uuid}\/message<\/td><\/tr>\\n <tr><th>Endpunkt (JSON)<\/th><td>POST \/api\/v1\/chat<\/td><\/tr>\\n <tr><th>Controller<\/th><td>\/src\/Controller\/ChatController.php<\/td><\/tr>\\n <tr><th>Service<\/th><td>\/src\/Infrastructure\/AI\/ChatService.php<\/td><\/tr>\\n<\/table>\\n\\n<h2>Request<\/h2>\\n<pre><code>POST \/api\/v1\/chat\\nContent-Type: application\/json\\n\\n{\\n \\\"question\\\": \\\"Was ist systemische Therapie?\\\",\\n \\\"model\\\": \\\"anthropic\\\",\\n \\\"collections\\\": [\\\"documents\\\"],\\n \\\"limit\\\": 5,\\n \\\"temperature\\\": 0.7,\\n \\\"max_tokens\\\": 4096\\n}<\/code><\/pre>\\n\\n<table>\\n <tr><th>Parameter<\/th><th>Typ<\/th><th>Default<\/th><th>Beschreibung<\/th><\/tr>\\n <tr><td>question<\/td><td>string<\/td><td>required<\/td><td>Benutzer-Frage<\/td><\/tr>\\n <tr><td>model<\/td><td>string<\/td><td>\\\"anthropic\\\"<\/td><td>\\\"anthropic\\\" (Claude) oder \\\"ollama\\\" (lokal)<\/td><\/tr>\\n <tr><td>collections<\/td><td>string[]<\/td><td>[\\\"documents\\\"]<\/td><td>Qdrant Collections (Array)<\/td><\/tr>\\n <tr><td>limit<\/td><td>int<\/td><td>5<\/td><td>Max. Kontext-Chunks (3\/5\/10\/15)<\/td><\/tr>\\n <tr><td>temperature<\/td><td>float<\/td><td>0.7<\/td><td>LLM-Temperature (0.0-1.0)<\/td><\/tr>\\n <tr><td>max_tokens<\/td><td>int<\/td><td>4096<\/td><td>Max. Output-Tokens (1-8192)<\/td><\/tr>\\n <tr><td>author_profile_id<\/td><td>int<\/td><td>null<\/td><td>Autorenprofil-ID für Schreibstil<\/td><\/tr>\\n<\/table>\\n\\n<h2>Response<\/h2>\\n<pre><code>{\\n \\\"answer\\\": \\\"Systemische Therapie ist ein psychotherapeutischer Ansatz...\\\",\\n \\\"sources\\\": [\\n {\\n \\\"title\\\": \\\"Einführung in die systemische Therapie\\\",\\n \\\"content\\\": \\\"...\\\",\\n \\\"score\\\": 0.89,\\n \\\"path\\\": \\\"\/Documents\/therapie\/einfuehrung.pdf\\\"\\n }\\n ],\\n \\\"model\\\": \\\"claude-opus-4-5-20251101\\\",\\n \\\"tokens\\\": 1234\\n}<\/code><\/pre>\\n\\n<h2>HTML-Endpunkt (HTMX)<\/h2>\\n<pre><code>POST \/chat\/{uuid}\/message\\nContent-Type: application\/x-www-form-urlencoded\\n\\nmessage=Was+ist+systemische+Therapie%3F\\n&model=anthropic\\n&collections[]=documents\\n&collections[]=dokumentation\\n&context_limit=5<\/code><\/pre>\\n\\n<h2>RAG-Pipeline<\/h2>\\n<p>Die Chat-Funktionalität nutzt native PHP-Services (keine Python-Aufrufe):<\/p>\\n<pre><code>1. Embedding erstellen (OllamaService)\\n question → mxbai-embed-large → [1024-dim vector]\\n\\n2. Vektorsuche (QdrantService)\\n vector → Qdrant :6333 → top-k similar chunks\\n\\n3. Kontext aufbauen (ChatService)\\n chunks → formatierter Kontext mit Quellenangaben\\n max. 3000 tokens (~12000 chars)\\n\\n4. LLM-Anfrage (ClaudeService oder OllamaService)\\n system_prompt + rag_prompt + context → answer\\n\\n5. Quellen extrahieren (ChatService)\\n search_results → deduplizierte Quellen-Liste\\n\\n6. Response zusammenstellen (ChatService)\\n answer + sources + metadata + usage<\/code><\/pre>\\n\\n<h2>Architektur<\/h2>\\n<pre><code>Browser\/Client\\n ↓\\nChatController (\/src\/Controller\/)\\n ↓\\nChatService (\/src\/Infrastructure\/AI\/)\\n ↓\\n┌──────────────────┬──────────────────┬──────────────────┐\\n│ OllamaService │ QdrantService │ ClaudeService │\\n│ (Embeddings) │ (Vektorsuche) │ (LLM) │\\n└──────────────────┴──────────────────┴──────────────────┘\\n ↓ ↓ ↓\\n┌──────────────────┬──────────────────┬──────────────────┐\\n│ Ollama API │ Qdrant API │ Anthropic API │\\n│ :11434 │ :6333 │ api.anthropic... │\\n└──────────────────┴──────────────────┴──────────────────┘<\/code><\/pre>\\n\\n<h2>Fehlerbehandlung<\/h2>\\n<table>\\n <tr><th>HTTP Code<\/th><th>Bedeutung<\/th><\/tr>\\n <tr><td>400<\/td><td>Fehlende oder ungültige Parameter<\/td><\/tr>\\n <tr><td>500<\/td><td>Service-Fehler (Ollama, Qdrant, Claude)<\/td><\/tr>\\n <tr><td>503<\/td><td>Service nicht verfügbar<\/td><\/tr>\\n<\/table>\\n\\n<h2>HTMX-Integration<\/h2>\\n<pre><code><form hx-post=\\\"\/chat\/{uuid}\/message\\\" hx-target=\\\"#chat-messages\\\" hx-swap=\\\"beforeend\\\">\\n <select name=\\\"model\\\">\\n <option value=\\\"anthropic\\\">Claude Opus 4.5<\/option>\\n <option value=\\\"ollama\\\">Ollama (lokal)<\/option>\\n <\/select>\\n <!-- Collections als Multi-Select -->\\n <input type=\\\"checkbox\\\" name=\\\"collections[]\\\" value=\\\"documents\\\" checked> Dokumente\\n <input type=\\\"checkbox\\\" name=\\\"collections[]\\\" value=\\\"dokumentation\\\"> Dokumentation\\n <input type=\\\"text\\\" name=\\\"message\\\" placeholder=\\\"Frage stellen...\\\">\\n <button type=\\\"submit\\\">Senden<\/button>\\n<\/form><\/code><\/pre>\\n\\n<h2>Änderungshistorie<\/h2>\\n<table>\\n <tr><th>Datum<\/th><th>Änderung<\/th><\/tr>\\n <tr><td>2025-12-21<\/td><td>Parameter korrigiert: collection → collections[] (Array)<\/td><\/tr>\\n <tr><td>2025-12-21<\/td><td>Fehlende Parameter dokumentiert: temperature, max_tokens, author_profile_id<\/td><\/tr>\\n <tr><td>2025-12-21<\/td><td>HTML-Endpunkt korrigiert: \/chat\/{uuid}\/message<\/td><\/tr>\\n <tr><td>2025-12-20<\/td><td>Initial erstellt<\/td><\/tr>\\n<\/table>]]>\",\n \"status\": \"published\",\n \"sort_order\": 1,\n \"depth\": 1,\n \"created_at\": \"2025-12-20T11:13:58\",\n \"updated_at\": \"2025-12-27T15:58:19\"\n }\n}"
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