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"tool_name": "mcp__mcp-tasks__tasks_create",
"tool_input": {
"title": "4\/6 Pipeline-Definition: Neue Pipeline #5 mit wissenschaftlicher Phasenfolge",
"description": "## Ziel\nNeue Pipeline-Konfiguration (ID 5) erstellen mit der wissenschaftlich korrekten Phasenfolge.\n\n## Wissenschaftliche Phasenfolge (11 Phasen, 30+ Schritte)\n\n### Phase 1: Dokument-Erfassung\n1. `detect` - Dateien scannen\n2. `validate` - Lesbarkeit prüfen\n3. `duplicate_check` - Hash prüfen, bei Duplikat ABBRUCH\n4. `queue` - In Warteschlange einreihen\n\n### Phase 2: Text-Extraktion\n5. `page_split` - PDF in Einzelseiten\n6. `rotation` - Seiten-Rotation korrigieren\n7. `extract` - Text extrahieren, OCR falls nötig\n8. `doc_create` - Dokument-Eintrag in DB\n\n### Phase 3: Struktur-Analyse\n9. `structure` - Überschriften, Listen erkennen\n10. `segment` - Logische Abschnitte bilden\n11. `chunk` - Chunks erstellen (max 800 Token)\n12. `page_store` - Seiten in DB speichern\n13. `chunk_store` - Chunks in DB speichern\n\n### Phase 4: Textsemantik (NEU - vor Entitäten!)\n14. `text_semantic_analyze` - LLM: WIE wird etwas gesagt?\n - statement_form: assertion\/question\/command\/hypothesis\n - intent: informing\/persuading\/instructing\/evaluating\n - frame: theoretical\/practical\/normative\n - is_negated: true\/false\n - discourse_role: definition\/example\/argument\/conclusion\n15. `text_semantic_store` - In chunk_text_semantics speichern\n\n### Phase 5: Entitäts-Extraktion\n16. `entity_extract` - LLM: Personen, Orte, Konzepte, Methoden\n17. `entity_store` - In entities, chunk_entities speichern\n18. `entity_normalize` - Duplikate zusammenführen\n\n### Phase 6: Wissenssemantik (NEU - vor Relationen!)\n19. `knowledge_semantic_analyze` - LLM: WAS BEDEUTET die Entität hier?\n - semantic_role: agent\/patient\/instrument\/location\/source\/goal\n - properties: {temporal, spatial, modal}\n - functional_category: process\/state\/event\/quality\n - context_meaning: Bedeutung im Kontext\n20. `knowledge_semantic_store` - In entity_knowledge_semantics speichern\n\n### Phase 7: Relations-Extraktion\n21. `relation_extract` - LLM: Beziehungen zwischen Entitäten\n22. `relation_store` - In entity_relations speichern\n\n### Phase 8: Ontologie-Klassifikation\n23. `ontology_classify` - LLM: Entitäten in Ontologie einordnen\n24. `ontology_store` - In ontology_classes speichern\n\n### Phase 9: Taxonomie-Aufbau\n25. `taxonomy_build` - LLM: Hierarchische Kategorisierung\n26. `chunk_taxonomy` - Chunks mit Taxonomie verknüpfen\n27. `entity_taxonomy` - Entitäten mit Taxonomie verknüpfen\n\n### Phase 10: Vektor-Speicherung (AM ENDE!)\n28. `embed` - Embeddings erstellen (mxbai-embed-large)\n29. `qdrant_store` - Vektoren in Qdrant speichern\n30. `index_optimize` - HNSW-Index optimieren\n\n### Phase 11: Abschluss\n31. `status_update` - Dokument-Status auf 'completed'\n32. `finalize` - Job beenden, Statistiken\n\n## Implementierung\n1. INSERT in ki_content.pipeline_configs (name='Wissenschaftliche Pipeline', status='draft')\n2. INSERT 32 Einträge in ki_content.pipeline_steps mit korrekter sort_order\n3. Jeder Step braucht: pipeline_id, step_type, sort_order, enabled, config (JSON)\n\n## Abhängigkeiten\n- Task #493: DB-Schema muss existieren\n- Task #494: ENUMs müssen erweitert sein\n- Task #495: PipelineStepConfig.php muss aktualisiert sein",
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