{
"event": "PreToolUse",
"tool_name": "WebFetch",
"tool_input": {
"url": "https:\/\/karlkratz.de\/doc2vector-tool",
"prompt": "Extrahiere alle Prozessschritte des Doc2Vector-Tools. Liste jeden einzelnen Schritt auf, der bei der Dokumentenverarbeitung durchlaufen wird - von der Erkennung bis zur finalen Speicherung. Gib mir eine vollständige Liste aller Teilschritte."
}
}
{
"tool_response": {
"bytes": 252458,
"code": 200,
"codeText": "OK",
"result": "# Doc2Vector-Tool: Alle Prozessschritte\n\nDas Tool verarbeitet Dokumente durch **17 sequenzielle Schritte**, organisiert in 5 Hauptphasen:\n\n## Phase 1: Preprocessing (Steps 1-5)\n1. **Hochladen & Prüfung** – Format-Erkennung und Datei-Validierung\n2. **Umwandlung** – Textextraktion und Bereinigung\n3. **Überschriften** – Automatische Strukturerkennung\n4. **Abschnitt-Zerlegung** – Logische Dokumentgliederung\n5. **Textbausteine erstellen** – Chunks bis max. 800 Token\n\n## Phase 2: Embedding & Storage (Steps 6-10)\n6. **Vektorisierung** – Embeddings mit mxbai-embed-large (1024-dim)\n7. **Vektordatenbank Einrichtung** – ChromaDB-Collection erstellen\n8. **Vektordatenbank Befüllung** – Vektoren hochladen\n9. **Zusatzdaten** – Metadaten in MariaDB speichern\n10. **Suchverzeichnis** – HNSW-Index optimieren\n\n## Phase 3: Analysis (Steps 11-17)\n11. **Entitäten-Erkennung** – Personen, Organisationen, Konzepte extrahieren\n12. **Beziehungs-Extraktion** – Relationen zwischen Entitäten definieren\n13. **Kategorisierungs-Aufbau** – Hierarchische Taxonomie erstellen\n14. **Bedeutungs-Analyse** – Semantische Konzepte und Definitionen\n15. **Zusammenfassung** – Konsolidierung über gesamtes Dokument\n16. **Abschluss** – Job-Status finalisieren\n17. **Fragen-Generierung** – Beispielfragen für RAG-Chat erstellen",
"durationMs": 7184,
"url": "https:\/\/karlkratz.de\/doc2vector-tool"
}
}