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Verwendet lokale Embeddings (Ollama), Vektorsuche (Qdrant) und Claude (Anthropic) oder Ollama als LLM.<\/p>\n\n<h2>Endpoints-Übersicht<\/h2>\n<table>\n <tr><th>Methode<\/th><th>Pfad<\/th><th>Controller<\/th><th>Beschreibung<\/th><\/tr>\n <tr><td>POST<\/td><td>\/api\/v1\/chat<\/td><td>Api\\ChatController<\/td><td>Einfache Chat-Anfrage (JSON)<\/td><\/tr>\n <tr><td>GET<\/td><td>\/api\/v1\/chat\/search<\/td><td>Api\\ChatController<\/td><td>Chunk-Suche<\/td><\/tr>\n <tr><td>GET<\/td><td>\/api\/v1\/chat\/stats<\/td><td>Api\\ChatController<\/td><td>Pipeline-Statistiken<\/td><\/tr>\n <tr><td>POST<\/td><td>\/chat\/{uuid}\/message<\/td><td>ChatController<\/td><td>Chat-Nachricht senden (HTML\/HTMX)<\/td><\/tr>\n<\/table>\n\n<h2>JSON API: POST \/api\/v1\/chat<\/h2>\n<p>Einfache Chat-Anfrage mit festen Einstellungen.<\/p>\n\n<table>\n <tr><th>Controller<\/th><td>Controller\\Api\\ChatController<\/td><\/tr>\n <tr><th>Service<\/th><td>Infrastructure\\AI\\ChatService<\/td><\/tr>\n<\/table>\n\n<h3>Request<\/h3>\n<pre><code>POST \/api\/v1\/chat\nContent-Type: application\/json\n\n{\n \"message\": \"Was ist systemische Therapie?\"\n}<\/code><\/pre>\n\n<table>\n <tr><th>Parameter<\/th><th>Typ<\/th><th>Beschreibung<\/th><\/tr>\n <tr><td>message<\/td><td>string<\/td><td>Benutzer-Frage (required)<\/td><\/tr>\n<\/table>\n\n<p><strong>Hinweis:<\/strong> Dieser Endpunkt verwendet feste Einstellungen: Claude Opus 4.5, Collection \"dokumentation_chunks\", Limit 5. Für konfigurierbare Optionen den HTML-Endpunkt verwenden.<\/p>\n\n<h3>Response<\/h3>\n<pre><code>{\n \"answer\": \"Systemische Therapie ist ein psychotherapeutischer Ansatz...\",\n \"sources\": [\n {\n \"title\": \"Einführung in die systemische Therapie\",\n \"content\": \"...\",\n \"score\": 0.89,\n \"path\": \"\/Documents\/therapie\/einfuehrung.pdf\"\n }\n ],\n \"model\": \"claude-opus-4-5-20251101\",\n \"tokens\": 1234\n}<\/code><\/pre>\n\n<h2>HTML-Endpunkt: POST \/chat\/{uuid}\/message<\/h2>\n<p>Vollständig konfigurierbarer Chat mit Session-Unterstützung.<\/p>\n\n<table>\n <tr><th>Controller<\/th><td>Controller\\ChatController<\/td><\/tr>\n<\/table>\n\n<h3>Request<\/h3>\n<pre><code>POST \/chat\/{uuid}\/message\nContent-Type: application\/x-www-form-urlencoded\n\nmessage=Was+ist+systemische+Therapie%3F\n&model=anthropic\n&collections[]=documents\n&collections[]=dokumentation\n&contextLimit=5\n&systemPromptId=1\n&structureId=2\n&qualityCheck=1<\/code><\/pre>\n\n<h3>Parameter<\/h3>\n<table>\n <tr><th>Parameter<\/th><th>Typ<\/th><th>Default<\/th><th>Beschreibung<\/th><\/tr>\n <tr><td>message<\/td><td>string<\/td><td>required<\/td><td>Benutzer-Frage<\/td><\/tr>\n <tr><td>model<\/td><td>string<\/td><td>\"anthropic\"<\/td><td>\"anthropic\" (Claude) oder \"ollama\" (lokal)<\/td><\/tr>\n <tr><td>collections[]<\/td><td>string[]<\/td><td>[\"documents\"]<\/td><td>Qdrant Collections (Array)<\/td><\/tr>\n <tr><td>contextLimit<\/td><td>int<\/td><td>5<\/td><td>Max. Kontext-Chunks (3\/5\/10\/15)<\/td><\/tr>\n <tr><td>systemPromptId<\/td><td>int<\/td><td>null<\/td><td>System-Prompt aus content_config<\/td><\/tr>\n <tr><td>structureId<\/td><td>int<\/td><td>null<\/td><td>Output-Struktur<\/td><\/tr>\n <tr><td>qualityCheck<\/td><td>int<\/td><td>0<\/td><td>Qualitätsprüfung aktivieren<\/td><\/tr>\n <tr><td>author_profile_id<\/td><td>int<\/td><td>null<\/td><td>Autorenprofil für Schreibstil<\/td><\/tr>\n<\/table>\n\n<h2>GET \/api\/v1\/chat\/search<\/h2>\n<p>Suche nach relevanten Chunks ohne LLM-Anfrage.<\/p>\n\n<pre><code>GET \/api\/v1\/chat\/search?q=systemische+therapie&limit=5<\/code><\/pre>\n\n<h3>Response<\/h3>\n<pre><code>{\n \"results\": [\n {\"id\": 42, \"score\": 0.89, \"payload\": {...}}\n ]\n}<\/code><\/pre>\n\n<h2>GET \/api\/v1\/chat\/stats<\/h2>\n<p>Pipeline-Statistiken (Doc2Vector).<\/p>\n\n<pre><code>{\n \"dokumente\": 15,\n \"seiten\": 120,\n \"chunks\": 450,\n \"tokens\": 125000,\n \"analyzed\": 400,\n \"synced\": 380\n}<\/code><\/pre>\n\n<h2>RAG-Pipeline<\/h2>\n<pre><code>1. Embedding erstellen (OllamaService)\n question → mxbai-embed-large → [1024-dim vector]\n\n2. Vektorsuche (QdrantService)\n vector → Qdrant :6333 → top-k similar chunks\n\n3. Kontext aufbauen (ChatService)\n chunks → formatierter Kontext mit Quellenangaben\n max. 3000 tokens (~12000 chars)\n\n4. LLM-Anfrage (ClaudeService oder OllamaService)\n system_prompt + rag_prompt + context → answer\n\n5. Response zusammenstellen (ChatService)\n answer + sources + metadata + usage<\/code><\/pre>\n\n<h2>Fehlerbehandlung<\/h2>\n<table>\n <tr><th>HTTP Code<\/th><th>Bedeutung<\/th><\/tr>\n <tr><td>400<\/td><td>Fehlende oder ungültige Parameter<\/td><\/tr>\n <tr><td>500<\/td><td>Service-Fehler (Ollama, Qdrant, Claude)<\/td><\/tr>\n <tr><td>503<\/td><td>Service nicht verfügbar<\/td><\/tr>\n<\/table>]]>"
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Verwendet lokale Embeddings (Ollama), Vektorsuche (Qdrant) und Claude (Anthropic) oder Ollama als LLM.<\/p>\\n\\n<h2>Endpoints-Übersicht<\/h2>\\n<table>\\n <tr><th>Methode<\/th><th>Pfad<\/th><th>Controller<\/th><th>Beschreibung<\/th><\/tr>\\n <tr><td>POST<\/td><td>\/api\/v1\/chat<\/td><td>Api\\\\ChatController<\/td><td>Einfache Chat-Anfrage (JSON)<\/td><\/tr>\\n <tr><td>GET<\/td><td>\/api\/v1\/chat\/search<\/td><td>Api\\\\ChatController<\/td><td>Chunk-Suche<\/td><\/tr>\\n <tr><td>GET<\/td><td>\/api\/v1\/chat\/stats<\/td><td>Api\\\\ChatController<\/td><td>Pipeline-Statistiken<\/td><\/tr>\\n <tr><td>POST<\/td><td>\/chat\/{uuid}\/message<\/td><td>ChatController<\/td><td>Chat-Nachricht senden (HTML\/HTMX)<\/td><\/tr>\\n<\/table>\\n\\n<h2>JSON API: POST \/api\/v1\/chat<\/h2>\\n<p>Einfache Chat-Anfrage mit festen Einstellungen.<\/p>\\n\\n<table>\\n <tr><th>Controller<\/th><td>Controller\\\\Api\\\\ChatController<\/td><\/tr>\\n <tr><th>Service<\/th><td>Infrastructure\\\\AI\\\\ChatService<\/td><\/tr>\\n<\/table>\\n\\n<h3>Request<\/h3>\\n<pre><code>POST \/api\/v1\/chat\\nContent-Type: application\/json\\n\\n{\\n \\\"message\\\": \\\"Was ist systemische Therapie?\\\"\\n}<\/code><\/pre>\\n\\n<table>\\n <tr><th>Parameter<\/th><th>Typ<\/th><th>Beschreibung<\/th><\/tr>\\n <tr><td>message<\/td><td>string<\/td><td>Benutzer-Frage (required)<\/td><\/tr>\\n<\/table>\\n\\n<p><strong>Hinweis:<\/strong> Dieser Endpunkt verwendet feste Einstellungen: Claude Opus 4.5, Collection \\\"dokumentation_chunks\\\", Limit 5. 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Embedding erstellen (OllamaService)\\n question → mxbai-embed-large → [1024-dim vector]\\n\\n2. Vektorsuche (QdrantService)\\n vector → Qdrant :6333 → top-k similar chunks\\n\\n3. Kontext aufbauen (ChatService)\\n chunks → formatierter Kontext mit Quellenangaben\\n max. 3000 tokens (~12000 chars)\\n\\n4. LLM-Anfrage (ClaudeService oder OllamaService)\\n system_prompt + rag_prompt + context → answer\\n\\n5. 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