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"tool_response": [
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"type": "text",
"text": "{\n \"success\": true,\n \"doc\": {\n \"id\": 118,\n \"parent_id\": 100,\n \"slug\": \"llm-generierung\",\n \"path\": \"\/prozesse\/rag-prozess\/llm-generierung\",\n \"title\": \"LLM-Generierung\",\n \"description\": \"Antwort mit Claude API oder Ollama generieren\",\n \"content\": \"<h2>LLM-Generierung (Phase A7)<\/h2>\\n\\n<h3>Ziel<\/h3>\\n<p>Erzeugung einer Antwort auf Basis des bereitgestellten Kontextes. <strong>Das LLM ist reiner Formulierer, kein Wissensproduzent.<\/strong><\/p>\\n\\n<h3>Grundprinzip<\/h3>\\n<ul>\\n <li>LLM erzeugt <strong>Text<\/strong>, kein Wissen<\/li>\\n <li>Wahrheit liegt weiterhin im System, nicht im Output<\/li>\\n <li>Das LLM kombiniert und formuliert, erfindet nicht<\/li>\\n<\/ul>\\n\\n<h3>Ablauf<\/h3>\\n<ol>\\n <li>Prompt wird an das gewählte LLM übergeben<\/li>\\n <li>LLM generiert Text innerhalb:\\n <ul>\\n <li><strong>Token-Limit<\/strong> (max_tokens)<\/li>\\n <li><strong>Temperature<\/strong> (Kreativität vs. Präzision)<\/li>\\n <li><strong>Systemregeln<\/strong> (aus System-Prompt)<\/li>\\n <\/ul>\\n <\/li>\\n <li>Ausgabe wird nicht verändert oder nachbearbeitet<\/li>\\n<\/ol>\\n\\n<h3>Modell-Konfiguration<\/h3>\\n<table>\\n <thead><tr><th>Modell<\/th><th>Anbieter<\/th><th>Einsatz<\/th><\/tr><\/thead>\\n <tbody>\\n <tr><td>Claude Sonnet 4<\/td><td>Anthropic API<\/td><td>Produktion (Chat, Content)<\/td><\/tr>\\n <tr><td>Claude Opus 4.5<\/td><td>Anthropic API<\/td><td>Komplexe Aufgaben<\/td><\/tr>\\n <tr><td>Mistral<\/td><td>Ollama (lokal)<\/td><td>Entwicklung, Tests<\/td><\/tr>\\n <tr><td>Gemma 2<\/td><td>Ollama (lokal)<\/td><td>Schnelle Aufgaben<\/td><\/tr>\\n <\/tbody>\\n<\/table>\\n\\n<h3>API-Aufruf (Claude)<\/h3>\\n<pre>\\nPOST https:\/\/api.anthropic.com\/v1\/messages\\n{\\n \\\"model\\\": \\\"claude-sonnet-4-20250514\\\",\\n \\\"max_tokens\\\": 4096,\\n \\\"system\\\": \\\"Du bist ein hilfreicher Assistent...\\\",\\n \\\"messages\\\": [\\n {\\\"role\\\": \\\"user\\\", \\\"content\\\": \\\"[Kontext]\\\\n...\\\\n[Frage]\\\\n...\\\"}\\n ]\\n}\\n<\/pre>\\n\\n<h3>Ergebnisartefakte<\/h3>\\n<ul>\\n <li>Roh-Antworttext<\/li>\\n <li>Token-Verbrauch (input + output)<\/li>\\n <li>Modell-Referenz<\/li>\\n <li>Latenz<\/li>\\n<\/ul>\\n\\n<h3>Beteiligte Komponenten<\/h3>\\n<table>\\n <thead><tr><th>Komponente<\/th><th>Pfad<\/th><th>Funktion<\/th><\/tr><\/thead>\\n <tbody>\\n <tr><td>generate_response()<\/td><td><code>pipeline\/rag.py<\/code><\/td><td>LLM-Aufruf<\/td><\/tr>\\n <tr><td>AnthropicClient<\/td><td><code>pipeline\/llm_client.py<\/code><\/td><td>Claude API<\/td><\/tr>\\n <tr><td>OllamaClient<\/td><td><code>pipeline\/llm_client.py<\/code><\/td><td>Lokale Modelle<\/td><\/tr>\\n <\/tbody>\\n<\/table>\\n\\n<h3>Prüfbedingungen für Supervision<\/h3>\\n<ul>\\n <li>LLM hat ausschließlich den bereitgestellten Kontext genutzt<\/li>\\n <li>Antwort enthält keine Informationen außerhalb des Kontexts<\/li>\\n <li>Token-Verbrauch ist protokolliert<\/li>\\n <li>Modellversion ist dokumentiert<\/li>\\n<\/ul>\",\n \"status\": \"published\",\n \"sort_order\": 9,\n \"depth\": 2,\n \"created_at\": \"2025-12-24T10:01:03\",\n \"updated_at\": \"2025-12-27T15:18:56\"\n }\n}"
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