fegger
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agent/-Paket: Ingest (601 Layer-2-Eintraege -> 3005 Chunks, FTS5-BM25 + Vektoren-Cache), Hybrid-Retrieval (RRF, Stand-Boost, cross_ref-Erweiterung), Ollama-Client (embed/chat, think-Flag-Fallback, kurzes Connect-Budget), Systemprompt mit Zitierpflicht, Post-Validierung (zitierte IDs gemaess Retrieved-Set, 1x Regenerierung, dann Verweigerung), FastAPI (/ask, /health, /reindex), CLI, Goldset (31 Fragen, IDs gegen kb.json verifiziert, inkl. ATZ-Konfliktfall + 4 Verweigerungsfaelle), Eval-Suite, Test-Chat. 41 Offline-Tests gruen. Baseline BM25-only: Hit-Rate 0,871 / Recall@8 0,855 / MRR 0,476. Hybrid-Messung, Antwortmodus-Eval und Modell-Bake-off (M3) auf dem Host ausstaendig (Ollama aus der Zed-Sandbox nicht erreichbar). MEMORY.md und planung.md Umsetzungsstand aktualisiert.
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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/`, 601 Einträge) — 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://100.183.83.12:11435` | Ollama-Server (Custom-Port!) |
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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_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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# Modelle einmalig pullen
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ollama pull qwen3.8:27b
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ollama pull bge-m3
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curl http://100.183.83.12:11435/api/tags # Erreichbarkeit + Modelle
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# Vollständiger Index (BM25 + Dense) — danach eval, Ziel: Recall@8 > 0,9
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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 # Zitier-Präzision, Verweigerungen, Latenz
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```
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## Baseline (2026-09-14, BM25-only, ohne Dense)
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Goldset (31 Fragen, `agent/eval/goldset.yaml`): Hit-Rate 0,871 ·
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Recall@8 0,855 · MRR 0,476. Die vier Fehltreffer sind klassische
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BM25-Schwächen (Komposita: „aliquotiert"↔„Aliquotierung";
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„Mindestlohngesetz") — genau die Fälle, die die Dense-Suche abdecken soll.
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Hybrid-Messung auf dem Host aussteht (Ollama aus der Zed-Sandbox nicht
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erreichbar).
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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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tests/ 41 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 # 41 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. |