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"event": "PreToolUse",
"tool_name": "mcp__mcp-tasks__tasks_create",
"tool_input": {
"title": "6\/6 Validierung: Test der neuen Pipeline mit Beispieldokument",
"description": "## Ziel\nVollständiger Test der neuen wissenschaftlichen Pipeline mit einem Beispiel-PDF.\n\n## Testplan\n\n### 1. Voraussetzungen prüfen\n- [ ] Task #493: DB-Tabellen existieren\n - `DESCRIBE chunk_text_semantics`\n - `DESCRIBE entity_knowledge_semantics`\n- [ ] Task #494: ENUMs erweitert\n - `SHOW COLUMNS FROM pipeline_steps LIKE 'step_type'`\n- [ ] Task #495: PipelineStepConfig.php aktualisiert\n - Alle 6 neuen step_types haben Konfiguration\n- [ ] Task #496: Pipeline #5 erstellt\n - `SELECT COUNT(*) FROM pipeline_steps WHERE pipeline_id = 5`\n- [ ] Task #497: Python-Steps implementiert\n - `python -c \"from steps.semantic import *; print('OK')\"`\n\n### 2. Test-Dokument auswählen\n- Ein kleines PDF (2-3 Seiten)\n- Enthält: Überschriften, Fließtext, Aufzählungen\n- Idealerweise bekannter Inhalt für manuelle Validierung\n\n### 3. Pipeline-Run starten\n```bash\ncd \/opt\/scripts\/pipeline\n.\/run.sh --pipeline 5 --file \/path\/to\/test.pdf --verbose\n```\n\n### 4. Validierung pro Phase\n\n#### Phase 1-3 (bestehend)\n- Dokument in documents?\n- Seiten in document_pages?\n- Chunks in chunks?\n\n#### Phase 4: Textsemantik (NEU)\n```sql\nSELECT c.id, c.content_preview, ts.statement_form, ts.intent, ts.frame\nFROM chunks c\nJOIN chunk_text_semantics ts ON c.id = ts.chunk_id\nWHERE c.document_id = ?\nLIMIT 5;\n```\n- Sind Werte plausibel?\n- assertion für Aussagen, question für Fragen?\n\n#### Phase 5: Entitäten\n- Entitäten in entities?\n- Verknüpfungen in chunk_entities?\n\n#### Phase 6: Wissenssemantik (NEU)\n```sql\nSELECT e.name, e.type, ks.semantic_role, ks.functional_category, ks.context_meaning\nFROM entities e\nJOIN entity_knowledge_semantics ks ON e.id = ks.entity_id\nLIMIT 10;\n```\n- semantic_role sinnvoll? (Person = agent, Ort = location)\n- context_meaning verständlich?\n\n#### Phase 7-9: Relationen, Ontologie, Taxonomie\n- Relationen in entity_relations?\n- Ontologie-Klassen vergeben?\n- Taxonomie-Pfade korrekt?\n\n#### Phase 10: Vektoren (AM ENDE!)\n```bash\ncurl http:\/\/localhost:6333\/collections\/documents\/points\/count\n```\n- Vektoren in Qdrant?\n- Vektoren enthalten semantische Anreicherung?\n\n#### Phase 11: Abschluss\n- documents.status = 'completed'?\n- Pipeline-Run ohne Fehler?\n\n### 5. Performance-Messung\n- Gesamtdauer des Runs\n- Dauer pro Phase\n- LLM-Aufrufe zählen (Textsemantik + Wissenssemantik + Entitäten + Relationen + Ontologie + Taxonomie)\n\n### 6. Dokumentation\n- Testergebnis in Task-Result speichern\n- Bei Erfolg: Pipeline #5 auf status='active' setzen\n- Bei Fehlern: Detaillierte Fehlerbeschreibung\n\n## Erfolgskriterien\n- [ ] Alle 32 Steps durchlaufen ohne Fehler\n- [ ] Textsemantik für jeden Chunk gespeichert\n- [ ] Wissenssemantik für jede Entität gespeichert\n- [ ] Vektoren erst NACH semantischer Anreicherung erstellt\n- [ ] Dokument-Status = 'completed'",
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"text": "{\n \"success\": true,\n \"task\": {\n \"id\": 498,\n \"uuid\": \"309e5edd-77cd-4190-91b0-b5b791dbf94f\",\n \"title\": \"6\/6 Validierung: Test der neuen Pipeline mit Beispieldokument\",\n \"description\": \"## Ziel\\nVollständiger Test der neuen wissenschaftlichen Pipeline mit einem Beispiel-PDF.\\n\\n## Testplan\\n\\n### 1. Voraussetzungen prüfen\\n- [ ] Task #493: DB-Tabellen existieren\\n - `DESCRIBE chunk_text_semantics`\\n - `DESCRIBE entity_knowledge_semantics`\\n- [ ] Task #494: ENUMs erweitert\\n - `SHOW COLUMNS FROM pipeline_steps LIKE 'step_type'`\\n- [ ] Task #495: PipelineStepConfig.php aktualisiert\\n - Alle 6 neuen step_types haben Konfiguration\\n- [ ] Task #496: Pipeline #5 erstellt\\n - `SELECT COUNT(*) FROM pipeline_steps WHERE pipeline_id = 5`\\n- [ ] Task #497: Python-Steps implementiert\\n - `python -c \\\"from steps.semantic import *; print('OK')\\\"`\\n\\n### 2. Test-Dokument auswählen\\n- Ein kleines PDF (2-3 Seiten)\\n- Enthält: Überschriften, Fließtext, Aufzählungen\\n- Idealerweise bekannter Inhalt für manuelle Validierung\\n\\n### 3. Pipeline-Run starten\\n```bash\\ncd \/opt\/scripts\/pipeline\\n.\/run.sh --pipeline 5 --file \/path\/to\/test.pdf --verbose\\n```\\n\\n### 4. Validierung pro Phase\\n\\n#### Phase 1-3 (bestehend)\\n- Dokument in documents?\\n- Seiten in document_pages?\\n- Chunks in chunks?\\n\\n#### Phase 4: Textsemantik (NEU)\\n```sql\\nSELECT c.id, c.content_preview, ts.statement_form, ts.intent, ts.frame\\nFROM chunks c\\nJOIN chunk_text_semantics ts ON c.id = ts.chunk_id\\nWHERE c.document_id = ?\\nLIMIT 5;\\n```\\n- Sind Werte plausibel?\\n- assertion für Aussagen, question für Fragen?\\n\\n#### Phase 5: Entitäten\\n- Entitäten in entities?\\n- Verknüpfungen in chunk_entities?\\n\\n#### Phase 6: Wissenssemantik (NEU)\\n```sql\\nSELECT e.name, e.type, ks.semantic_role, ks.functional_category, ks.context_meaning\\nFROM entities e\\nJOIN entity_knowledge_semantics ks ON e.id = ks.entity_id\\nLIMIT 10;\\n```\\n- semantic_role sinnvoll? (Person = agent, Ort = location)\\n- context_meaning verständlich?\\n\\n#### Phase 7-9: Relationen, Ontologie, Taxonomie\\n- Relationen in entity_relations?\\n- Ontologie-Klassen vergeben?\\n- Taxonomie-Pfade korrekt?\\n\\n#### Phase 10: Vektoren (AM ENDE!)\\n```bash\\ncurl http:\/\/localhost:6333\/collections\/documents\/points\/count\\n```\\n- Vektoren in Qdrant?\\n- Vektoren enthalten semantische Anreicherung?\\n\\n#### Phase 11: Abschluss\\n- documents.status = 'completed'?\\n- Pipeline-Run ohne Fehler?\\n\\n### 5. Performance-Messung\\n- Gesamtdauer des Runs\\n- Dauer pro Phase\\n- LLM-Aufrufe zählen (Textsemantik + Wissenssemantik + Entitäten + Relationen + Ontologie + Taxonomie)\\n\\n### 6. Dokumentation\\n- Testergebnis in Task-Result speichern\\n- Bei Erfolg: Pipeline #5 auf status='active' setzen\\n- Bei Fehlern: Detaillierte Fehlerbeschreibung\\n\\n## Erfolgskriterien\\n- [ ] Alle 32 Steps durchlaufen ohne Fehler\\n- [ ] Textsemantik für jeden Chunk gespeichert\\n- [ ] Wissenssemantik für jede Entität gespeichert\\n- [ ] Vektoren erst NACH semantischer Anreicherung erstellt\\n- [ ] Dokument-Status = 'completed'\",\n \"type\": \"ai_task\",\n \"status\": \"pending\",\n \"created_by\": \"mcp-tasks\",\n \"created_by_type\": \"ai\",\n \"parent_task_id\": 492,\n \"due_date\": null,\n \"created_at\": \"2025-12-28T01:33:13.373526\",\n \"updated_at\": \"2025-12-28T01:33:13.373528\",\n \"completed_at\": null,\n \"metadata\": {}\n },\n \"message\": \"Task #498 created\"\n}"
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