mirror of
http://100.103.83.12:3003/fegger/odoo-at-payroll.git
synced 2026-09-17 16:56:42 +00:00
fegger
23a5ef74dc
- Planer liefert jetzt type: survey|specific. Survey-Fragen (Uebersicht ueber viele Dokumente) laufen ueber Map-Reduce: Retrieval auf survey_blocks=16 erweitert, ein Map-Call destilliert JE Block als Stichpunkte mit seiner KB-ID (MAP_SYSTEM_PROMPT), ein Reduce-Call synthetisiert die Endantwort. Grounding unveraendert: Zitier-Validierung strikt ueber die Retrieved-Union; leerer Map-Output -> Fallback auf Einzelantwort. - Systemprompt-Regel 9: haengt die Antwort wesentlich von nicht genanntem Kontext ab (Branche, Bundesland, Zeitraum), belegte allgemeine Aussage plus EINE Rueckfrage statt Verweigerung (API-first; Odoo-Chat kann die Rueckfrage als Follow-up nutzen). - Ergebnis: q-029 (WIKU-Survey, bisher hartnaeckigste Fehlverweigerung) geheilt - Teilantwort mit 5 belegten Heften; q-015 antwortet mit expliziter KV-Abhaengigkeit + Rueckfrage statt Branchen-Noise. - Eval (46 Fragen): Zitier-Praezision 97,8 %, Verweigerung 97,8 % (Gate erfuellt), erwartete Quelle 90,2 %, Latenz mean 34,2 s (Map-Reduce nur bei Survey-Fragen, ~95 s). Report lokal data/eval-qwen38-stage2.json. - Tests 57 -> 59 (Survey-Integration, Typ-Parsing).
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# PV RAG Agent
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Lokaler RAG-Agent für österreichische Personalverrechnung: beantwortet
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Fragen **ausschließlich** aus der kuratierten Wissensbasis (Layer 2,
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`wissensbasis/`, **1274 Einträge**: 601 lb/wk-Kuratierung + 614 WKO-KV-
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Dokumente + 59 RIS-Gesetze) — mit ID- und Stand-Beleg, ohne
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Trainingswissen, ohne Web-Zugriff. Verbindliche Regeln:
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`.agents/skills/pv-rag-agent/SKILL.md`, Plan: `planung.md`.
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## Architektur (Kurzfassung)
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```
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wissensbasis/dokumente/*.md ──ingest──▶ data/index.db
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├─ chunks (FTS5, BM25, Umlaut-Folding)
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├─ vectors (bge-m3, Content-Hash-Cache)
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└─ Metadaten (stand, topic, tags, …)
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Frage ──retrieve──▶ Hybrid BM25+Dense (RRF) + cross_ref-Erweiterung
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──generate──▶ Ollama (Systemprompt, Zitierpflicht)
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──validate──▶ zitierte IDs ⊆ Retrieved-Set? sonst 1× regenerieren, dann verweigern
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```
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- **Nur Layer 2** als Korpus (kuratiert, lizenzkonform). Layer-1-Volltexte
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(`.lexis360/`, `.wiku/`) bleiben außen vor (offener Lizenzpunkt).
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- **Kein Ausweg nach außen:** keine Tools, kein Browsing — der einzige
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HTTP-Client spricht mit Ollama.
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- **Verweigerungspflicht:** leeres/schwaches Retrieval → deterministische
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Antwort „Dazu enthält die Wissensbasis keine Aussage." (kein LLM-Call).
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## Schnellstart
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```bash
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pip install -r requirements.txt
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# 1) Index bauen (mit Embeddings, wenn Ollama erreichbar)
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python -m agent.cli ingest # --no-embed erzwingt BM25-only
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# 2) Frage im Terminal
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python -m agent.cli ask "Wie hoch ist die AMS-Ersatzquote bei geblockter Altersteilzeit?"
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# 3) Goldset-Evaluation (offline: Retrieval-Metriken)
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python -m agent.cli eval
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# inkl. Antworten + Verweigerungsfälle (benötigt Ollama):
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python -m agent.cli eval --answers --json-out data/eval-report.json
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# 4) HTTP-API + Test-Chat
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python -m agent.cli serve # http://127.0.0.1:8080 (/ask, /health, /reindex)
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```
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## Konfiguration (Umgebungsvariablen)
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| Variable | Default | Bedeutung |
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|---|---|---|
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| `OLLAMA_URL` | `http://100.103.83.12:11435` | Ollama-Ziel-Instanz — Remote-GPU-Maschine im Tailscale-Netz (nicht localhost:11434 — das ist ein anderer, lokaler Ollama) |
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| `PV_ANSWER_MODEL` | `qwen3.8:27b` | Antwortmodell (provisorisch bis Bake-off M3) |
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| `PV_EMBED_MODEL` | `bge-m3` | Embedding-Modell |
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| `PV_DB_PATH` | `data/index.db` | SQLite-Index |
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| `PV_KB_DIR` | `wissensbasis` | Wissensbasis-Verzeichnis |
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| `PV_THINK` | `false` | Thinking per Request (qwen3.8: default an) |
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| `PV_EMBED_OFF` | `false` | `true` = BM25-only |
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| `PV_CANDIDATE_POOL` | `150` | Kandidaten je Liste vor der Fusion (KV/RIS-Erweiterung: Longtail-Spezialisten in der Kandidatur halten) |
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| `PV_RRF_K` | `20` | RRF-Konstante (erweiterter Korpus: Top-Ränge dominant) |
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| `PV_DENSE_WEIGHT` | `2.0` | RRF-Gewicht der Dense-Liste relativ zu BM25 (BM25 ist durch KV-§-Titel-Matches inflationiert) |
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| `PV_PER_QUERY_SLOTS` | `2` | Multi-Query: garantierte Kontext-Slots je Sub-Query (Multi-Hop-Abdeckung) |
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| `PV_QUERY_PLANNER` | `true` | Query-Planer an (Heuristik-Gate entscheidet je Frage) |
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| `PV_PLANNER_MODEL` | leer = Antwortmodell | Modell des Planer-Calls |
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| `PV_TEMPORAL_BOOST` | `0.0` | Bonus für kv-Einträge im gefragten Geltungsjahr |
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| `PV_SURVEY_BLOCKS` | `16` | Map-Reduce: breiteres Retrieval für Survey-Fragen (Typ `survey` vom Planer) |
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| `PV_NUM_CTX` | `32768` | Modell-Kontextfenster (KV-Chunks überschreiten 16k — Overflow trunciert den Systemprompt) |
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| `PV_MAX_CONTEXT_CHARS` | `90000` | User-Content-Budget; niedrig gerankte Blöcke werden ganz weggelassen (`trim_results`) |
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| `PV_CONTEXT_BLOCKS` | `8` | Kontextblöcke im Prompt |
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| `PV_PORT` | `8080` | API-Port |
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## Deployment auf dem Host (Ollama-Maschine)
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```bash
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# Ollama-Ziel-Instanz prüfen (Custom-Port! Achtung: auf dem Host läuft
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# zusätzlich eine fast leere Instanz auf 11434 — nicht verwexseln)
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curl http://100.103.83.12:11435/api/tags # qwen3.8:27b, bge-m3, Bake-off-Feld installiert
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# Vollständiger Index (BM25 + Dense)
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python -m agent.cli ingest
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python -m agent.cli eval
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python -m agent.cli eval --answers --json-out data/eval-report.json # Zitier-Präzision, Verweigerungen, Latenz
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```
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## Baseline (2026-09-14, Hybrid BM25 + bge-m3, Ollama :11435)
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**Retrieval** (Goldset, 31 Fragen): Hit-Rate 0,968 · **Recall@8 0,952** ·
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MRR 0,690 — M1-Ziel >0,9 erreicht (BM25-only war 0,855; die vier
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BM25-Fehltreffer behebt die Dense-Suche alle).
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**Antworten** (Bake-off-Sieger qwen3.8:27b, Thinking aus, Temperatur 0,1):
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**Zitier-Präzision 100 %** · Verweigerung korrekt 94,3 % · erwartete Quelle
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zitiert **83,9 %** · Latenz mean 34 s / p95 54 s.
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**Prompt v2 + Kontext-Section-Priorität (2026-09-14):** Teilantworten bei
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unvollständiger Deckung erlaubt (Regel 4), Prämisse-Korrektur statt
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Verweigerung (Regel 8), pro Eintrag beste Inhaltssektion als Kontextblock
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(Zusammenfassung > Kernwerte > … > Verweise zuletzt — Navigations-Chunks
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lösen keine Fehlverweigerungen mehr aus). v1→v2: q-008 + q-031 behoben,
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erwartete Quelle 80,6 % → 83,9 %, Zitier-Präzision unverändert 100 %.
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**Modell-Bake-off (M3, 2026-09-14)** — Entscheidung: **qwen3.8:27b**
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(Protokoll: Zitier-Präzision → Verweigerungskorrektheit → Latenz):
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| Kandidat | Zitier-Präz. | Verweig. korrekt | Erw. Quelle | mean/p95 |
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|---|---|---|---|---|
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| **qwen3.8:27b** | **100 %** | **94,3 %** | **80,6 %** | 32 s / 53 s |
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| gemma4:26b | 100 % | 91,4 % | 67,7 % | **7,9 s** / 12 s |
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| gemma4:12B | 94,3 % | 91,4 % | 77,4 % | 21 s / 40 s |
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| qwen3.6:27B | 94,3 % | 85,7 % | 80,6 % | 43 s / 89 s |
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| muse-glimmer:latest | 100 % | 77,1 % | 74,2 % | 37,5 s / 51 s |
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| mistral-small3.1:24b | 100 % | 71,4 % | 58,1 % | 20 s / 43 s |
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`gemma4:26b` bleibt als dokumentierter Latenz-Kandidat für späteres
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interaktives Tuning.
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Bekannte Fehlverweigerungen: q-008 (Abfertigung Verfügungsmöglichkeiten),
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q-031 (Mindestlohngesetz) — breite Fragen, Retrieval erfolgreich, Modell
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verweigert trotzdem (sicheres Versagensmuster; M3-Prompt-Tuning-Kandidat).
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Latenz-Hebel für M3: weniger Kontextblöcke, schnellere Kandidaten
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(gemma4:12B, MoE).
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**KV/RIS-Erweiterung + Retrieval-Kalibrierung (2026-09-15):** Korpus
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601 → 1274 Einträge (kv-*: 614 WKO-KV-Dokumente quellentreu, ris-*:
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59 RIS-Gesetze, nur die im Lexis360-Bestand zitierten §-Auschnitte);
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14 984 Chunks. Kalibrierung per Goldset-Sweep (dichte Gewichtung,
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RRF-k, Pool): Hit-Rate 0,865 → 0,973 · Recall@8 0,851 → 0,923
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(>0,9 ✓) · MRR 0,621 → 0,667.
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**Prompt-Budget + Kontext-Abdeckung (2026-09-15, D11):** Lange KV-Chunks
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überlieferten num_ctx=16384 — Ollama trunciert den Systemprompt vorn,
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das Modell verliert die Zitierregeln (Fehlverweigerungen, „Block-N“-
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Zitate). Fix: num_ctx 32768, `trim_results` (max_context_chars=90 000,
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Tail-Blöcke ganz weg) und cross_ref_expand 6 (Top-3 sind oft Branchen-
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KV-Blöcke mit leeren cross_refs — kuratierte Nachbarn kamen nie nach).
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Alle 4 Fehlverweigerungs-Fälle geheilt; 10/10 Bestätigungsläufe OK.
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**Retrieval:** Recall@8 **0,946** (>0,9 ✓) · Hit-Rate 0,973 · MRR 0,671.
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**Antworten (qwen3.8:27b, 42 Fragen):** Zitier-Präzision **97,6 %** (1
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transienter Fall) · Verweigerung korrekt **97,6 %** (>94,3 %-Gate ✓) ·
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erwartete Quelle zitiert 91,9 % · Latenz mean 33 s / p95 57 s ·
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6 Regenerierungen. Reports: `data/eval-qwen38-kvris.json` (vor Tuning),
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`data/eval-qwen38-kvris-tuned.json`. Offen: q-015 Branchen-Noise,
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q-024 transiente Flakiness (leerer Draft).
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**Komplexe-Fragen Stufe 1 (2026-09-15, M6/D12):** Query-Planer (Heuristik-
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Gate → kleiner LLM-Call, 1-3 Sub-Queries als JSON; Stand-Jahr + Scope
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je Sub-Query), Multi-Query-Retrieval mit Per-Query-Slots (2 je Sub-Query)
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und Scope-Filter („gesetz“ = nur Lexis/WIKU/RIS, „kv“ = nur Branchen-KV;
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Fallback unscoped). Grounding unverändert: eine Retrieved-Menge, eine
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Antwort, Post-Validierung über die Union. Eval (46 Fragen): Zitier-
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Präzision 97,8 % · Verweigerung korrekt 97,8 % (Gate ✓) · erwartete
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Quelle 90,2 % · Latenz mean 33,5 s. Komplexe Goldset-Fragen: q-110–113
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(Temporal 2023/2025, Abfertigung-Vergleich, Gesetz+KV-Multi-Source).
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Report: `data/eval-qwen38-stage1-final.json`. Offen: q-029 Survey
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(Stufe-2-Hebel: Map-Reduce), q-015 Branchen-Noise → API-first-Rückfrage
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(Stufe 2).
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**Antworttyp-Routing Stufe 2 (2026-09-15, M6/D13):** Planer liefert
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`type: survey|specific`. Survey-Fragen („Welche Neuerungen …“) →
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**Map-Reduce**: Retrieval auf `survey_blocks` (16) erweitert, ein Map-Call
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destilliert jeden Block als Stichpunkte mit seiner KB-ID, ein Reduce-Call
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synthetisiert die Endantwort — Zitier-Validierung weiterhin strikt über
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die Retrieved-Union. **Regel 9** (Kontext-Abhängigkeit): belegte allgemeine
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Aussage + eine Rückfrage statt Verweigerung (Branche/Bundesland/Zeitraum).
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Ergebnisse: q-029 geheilt (5 belegte Hefte, ~95 s Map-Reduce-Latenz),
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q-015 antwortet mit KV-Abhängigkeit + Rückfrage. Eval (46 Fragen):
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Zitier-Präzision 97,8 % · Verweigerung 97,8 % (Gate ✓) · erwartete
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Quelle 90,2 % · Latenz mean 34,2 s. Report: `data/eval-qwen38-stage2.json`.
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## Dateien
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agent/
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config.py Env-Konfiguration
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kb.py Layer-2-Parsing + kb.json-Gate
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normalize.py Umlaut-Folding, FTS-Query-Bau
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ingest.py Index-Bau (chunks + FTS5 + Vektoren-Cache)
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retrieve.py Hybrid-Retrieval (BM25 + Dense, RRF, cross_refs)
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ollama_client.py Ollama-HTTP (embed + chat, think-Fallback)
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generate.py Systemprompt, Post-Validierung, Verweigerung
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api.py FastAPI (/ask, /health, /reindex)
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cli.py ingest | ask | eval | serve
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eval/ goldset.yaml + evaluate.py
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web/index.html Minimaler Test-Chat
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tools/ Intake + Registry (build_registry.py, ingest_sources.py)
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tests/ 49 Tests (offline, Fake-Ollama)
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data/ index.db (gitignored)
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```
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## Tests
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```bash
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python -m pytest -q # 49 Tests, alle offline
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```
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## Lizenz-Disziplin
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`.lexis360/`, `.wiku/`, `.firecrawl/`, `.ris/` sind lokal und unversioniert
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(`.gitignore`). Der Index enthält ausschließlich Layer-2-Kuratierung;
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Layer-1-Prompts wären ein Lizenzverstoß und sind im Code nicht vorgesehen. |