{
"event": "UserPromptSubmit",
"prompt": "die supervision sagt das hier: Hier ist die korrekte, vollständige und konsistente Pipeline, sauber getrennt nach Textsemantik und Wissenssemantik.\nDas ist die minimal notwendige Reihenfolge. Nichts fehlt. Nichts ist doppelt.\n\nPhase 1: Existenz und Kontrolle\n\nDokumenterkennung\nDatei finden, Metadaten erfassen, Quelle bestimmen.\n\nHash Berechnung auf Originaldatei\nDuplikaterkennung vor jeder Verarbeitung.\n\nDokument Eintrag anlegen\nPersistenter Referenzanker mit Status detected.\n\nDuplikat Entscheidung\nBei Treffer Abbruch mit Status duplicate_skipped.\n\nWarteschlange und Jobsteuerung\nStatus pending, Auditierbarkeit sicherstellen.\n\nPhase 2: Physische und sprachliche Normalisierung\n\nSeitenausrichtung und Layoutkorrektur\nVoraussetzung für OCR und Vision.\n\nTextextraktion inklusive OCR\nErzeugt den primären sprachlichen Träger.\n\nSeiten Persistenz\nReproduzierbare Seitenreferenzen.\n\nVision Analyse auf Seitenebene\nTabellen, Diagramme, Struktur, nicht textuelle Information.\n\nVision Ergebnisse speichern\n\nPhase 3: Textstrukturierung\n\nChunk Erzeugung\nSegmentierung des Textes, noch ohne Wissen.\n\nChunk Persistenz\nStabile Referenzpunkte für alle Folgeschritte.\n\nStrukturelle Anreicherung\nÜberschriften, Abschnitte, einfache Keywords.\n\nPhase 4: Textsemantik\n\nTextsemantische Analyse pro Chunk\nAussageform, Intent, Frame, Negation, Diskursrolle.\n\nTextsemantik Persistenz\n\nBegründung:\nAb hier ist bekannt, wie etwas gemeint ist, aber noch nicht, was es ist.\n\nPhase 5: Entitätenebene\n\nEntitäten Extraktion\nPersonen, Organisationen, Konzepte, Methoden, Artefakte.\n\nEntitäten Persistenz\n\nEntitäten Normalisierung\nIdentitätsauflösung, Synonyme, Duplikate.\n\nPhase 6: Wissenssemantik\n\nWissenssemantische Analyse\nBedeutung der Entitäten im Kontext. Eigenschaften, Rollen, funktionale Einordnung.\n\nWissenssemantik Persistenz\n\nBegründung:\nJetzt ist klar, was die Dinge sind und welche Rolle sie spielen.\n\nPhase 7: Relationen\n\nBeziehungs Extraktion\nRelationen zwischen normalisierten Entitäten.\n\nBeziehungen Persistenz\n\nPhase 8: Ontologie\n\nOntologische Klassifikation\nTypisierung der Entitäten auf Basis der Wissenssemantik.\n\nOntologie Persistenz\n\nBegründung:\nOntologien arbeiten mit Dingen, nicht mit Texten.\n\nPhase 9: Taxonomie\n\nTaxonomie Aufbau\nHierarchische Ordnung der ontologischen Klassen.\n\nChunk Taxonomie Zuordnung\n\nEntitäten Taxonomie Zuordnung\n\nBegründung:\nTaxonomie ordnet, sie erklärt nicht.\n\nPhase 10: Retrieval Optimierung\n\nVektorisierung der Chunks\nNach stabiler Semantik, Ontologie und Taxonomie.\n\nVektor Persistenz\n\nBegründung:\nEmbeddings sollen Bedeutung kodieren, nicht Rohtext oder Stil.\n\nPhase 11: Abschluss\n\nStatus Finalisierung\nStatus completed, Cleanup, Pipeline abgeschlossen.\n\nKurzform als logische Kette\n\nDokument\n→ Text\n→ Struktur\n→ Textsemantik\n→ Entität\n→ Wissenssemantik\n→ Relation\n→ Ontologie\n→ Taxonomie\n→ Vektor\n→ Abschluss\n\nEndurteil\n\nSo gebaut ist die Pipeline:\n\nbegrifflich sauber\n\nwissenschaftlich korrekt\n\nlogisch zwingend\n\nrevisionsfähig\n\nskalierbar\n\nAlles, was davon abweicht, ist entweder Optimierung aus Kostengründen oder ein impliziter Shortcut. Beides ist legitim, aber nur als bewusste Entscheidung, nicht als Grundstruktur.; antworte: wie integrieren wir das sauber in die Pipeline, was muss dafür erweitert und ergänzt werden?"
}