fegger
6cd37429f3
Nach User-Wunsch im selben Protokoll gemessen (35 Goldset-Fragen): 100% Zitier-Praezision bei nur 1 Regenerierung (diszipliniertestes Modell), aber 8/35 falsche Verweigerungen (Ueberverweigerung teils trotz vorhandener Zitate) und 37,5s mean - schlaegt qwen3.8:27b in keiner Kennzahl. D7 unveraendert: qwen3.8:27b bleibt fixiert.
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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://100.103.83.12:11435` | 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_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 %** (4 Zitierverletzungen wurden von der
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Post-Validierung abgefangen und regeneriert) · Verweigerung korrekt
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94,3 % · erwartete Quelle zitiert 80,6 % · Latenz mean 32 s / p95 53 s.
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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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## 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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## 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. |