{
"tool_response": [
{
"type": "text",
"text": "{\n \"success\": true,\n \"tasks\": [\n {\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 {\n \"id\": 497,\n \"uuid\": \"b265c524-ca27-4dbf-9cde-d94f594464aa\",\n \"title\": \"5\/6 Python-Executor: Implementierung der 6 neuen step_types\",\n \"description\": \"## Ziel\\nPython-Executor in \/opt\/scripts\/pipeline erweitern um die 6 neuen step_types.\\n\\n## Neue Step-Types zu implementieren\\n\\n### 1. duplicate_check\\n```python\\ndef step_duplicate_check(doc_data, config):\\n \\\"\\\"\\\"Prüft auf Duplikate via Content-Hash.\\\"\\\"\\\"\\n content_hash = doc_data.get('content_hash')\\n if not content_hash:\\n return {'status': 'skip', 'reason': 'no_hash'}\\n \\n # Query: SELECT id FROM documents WHERE content_hash = ? AND id != ?\\n existing = db.query(...)\\n if existing:\\n return {\\n 'status': 'abort', # WICHTIG: Pipeline abbrechen!\\n 'reason': 'duplicate',\\n 'duplicate_id': existing['id']\\n }\\n return {'status': 'ok'}\\n```\\n\\n### 2. text_semantic_analyze (LLM)\\n```python\\ndef step_text_semantic_analyze(chunks, config):\\n \\\"\\\"\\\"Analysiert WIE etwas gesagt wird.\\\"\\\"\\\"\\n prompt = '''Analysiere den folgenden Text semantisch:\\n \\n {chunk_content}\\n \\n Antworte im JSON-Format:\\n {\\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\\\"\\n }'''\\n \\n for chunk in chunks:\\n response = ollama.generate(model=config['model'], prompt=prompt.format(...))\\n chunk['text_semantics'] = json.loads(response)\\n return chunks\\n```\\n\\n### 3. text_semantic_store\\n```python\\ndef step_text_semantic_store(chunks, config):\\n \\\"\\\"\\\"Speichert Textsemantik in DB.\\\"\\\"\\\"\\n for chunk in chunks:\\n if 'text_semantics' not in chunk:\\n continue\\n sem = chunk['text_semantics']\\n db.insert('chunk_text_semantics', {\\n 'chunk_id': chunk['id'],\\n 'statement_form': sem['statement_form'],\\n 'intent': sem['intent'],\\n 'frame': sem['frame'],\\n 'is_negated': sem['is_negated'],\\n 'discourse_role': sem['discourse_role']\\n })\\n return {'stored': len(chunks)}\\n```\\n\\n### 4. knowledge_semantic_analyze (LLM)\\n```python\\ndef step_knowledge_semantic_analyze(entities, config):\\n \\\"\\\"\\\"Analysiert WAS Entitäten BEDEUTEN.\\\"\\\"\\\"\\n prompt = '''Analysiere die Bedeutung dieser Entität im Kontext:\\n \\n Entität: {entity_name} (Typ: {entity_type})\\n Kontext: {chunk_content}\\n \\n Antworte im JSON-Format:\\n {\\n \\\"semantic_role\\\": \\\"agent|patient|instrument|location|source|goal\\\",\\n \\\"properties\\\": {\\n \\\"temporal\\\": \\\"past|present|future|atemporal\\\",\\n \\\"spatial\\\": \\\"local|regional|global|abstract\\\",\\n \\\"modal\\\": \\\"factual|possible|necessary|hypothetical\\\"\\n },\\n \\\"functional_category\\\": \\\"process|state|event|quality\\\",\\n \\\"context_meaning\\\": \\\"Kurze Erklärung der Bedeutung im Kontext\\\"\\n }'''\\n \\n for entity in entities:\\n response = ollama.generate(...)\\n entity['knowledge_semantics'] = json.loads(response)\\n return entities\\n```\\n\\n### 5. knowledge_semantic_store\\n```python\\ndef step_knowledge_semantic_store(entities, config):\\n \\\"\\\"\\\"Speichert Wissenssemantik in DB.\\\"\\\"\\\"\\n for entity in entities:\\n if 'knowledge_semantics' not in entity:\\n continue\\n sem = entity['knowledge_semantics']\\n db.insert('entity_knowledge_semantics', {\\n 'entity_id': entity['id'],\\n 'chunk_id': entity['chunk_id'],\\n 'semantic_role': sem['semantic_role'],\\n 'properties': json.dumps(sem['properties']),\\n 'functional_category': sem['functional_category'],\\n 'context_meaning': sem['context_meaning']\\n })\\n return {'stored': len(entities)}\\n```\\n\\n### 6. ontology_store\\n```python\\ndef step_ontology_store(classifications, config):\\n \\\"\\\"\\\"Speichert Ontologie-Klassifikationen.\\\"\\\"\\\"\\n for cls in classifications:\\n db.insert('ontology_classes', {\\n 'entity_id': cls['entity_id'],\\n 'class_name': cls['class_name'],\\n 'parent_class': cls.get('parent_class'),\\n 'confidence': cls.get('confidence', 1.0)\\n })\\n return {'stored': len(classifications)}\\n```\\n\\n## Dateien zu bearbeiten\\n- `\/opt\/scripts\/pipeline\/steps\/__init__.py` - Step-Registry\\n- `\/opt\/scripts\/pipeline\/steps\/semantic.py` - Neue Datei für Semantik-Steps\\n- `\/opt\/scripts\/pipeline\/steps\/knowledge.py` - Neue Datei für Wissens-Steps\\n- `\/opt\/scripts\/pipeline\/executor.py` - Step-Dispatcher erweitern\\n\\n## Abhängigkeiten\\n- Task #493: DB-Tabellen müssen existieren\\n- Task #494: ENUMs müssen existieren\\n- LLM-Modell: mistral oder llama3\",\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\": \"2025-12-28T01:33:12.736956\",\n \"updated_at\": \"2025-12-28T01:33:12.736959\",\n \"completed_at\": null,\n \"metadata\": {}\n },\n {\n \"id\": 496,\n \"uuid\": \"33ef991e-48b9-4028-894d-7a763d29b5ac\",\n \"title\": \"4\/6 Pipeline-Definition: Neue Pipeline #5 mit wissenschaftlicher Phasenfolge\",\n \"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\/e... [TRUNCATED-fed4c8e341515fd9]"
}
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