Gen Knowledge

Falls das Thema unklar oder zu breit ist, frage den Nutzer nach Praezisierung.

Schritt 2: Bestehendes Wissen pruefen

1. Lies das Verzeichnis spec/knowledge/rag/ (Glob spec/knowledge/rag/**/*.yaml)
2. Pruefe ob ein Dokument zum gleichen oder stark ueberlappenden Thema bereits existiert
3. Falls ja: Melde dem Nutzer welches Dokument existiert und frage ob:
   • Das bestehende Dokument erweitert werden soll
   • Ein neues Dokument mit anderem Fokus erstellt werden soll
   • Abbruch

Schritt 3: Recherche

Fuehre eine gruendliche Recherche zum Thema durch:

1. Interne Quellen pruefen:

   • Relevante REQ-Dokumente in spec/req/ (Grep nach Themen-Keywords)
   • Bestehende Knowledge-Dokumente die das Thema tangieren (fuer Querverweise)
   • Seed-Daten in src/backend/seeds/ (botanische Referenzdaten)
   • Backend-Code fuer Kamerplanter-spezifische Berechnungen/Features

2. Externe Quellen recherchieren:

   • Nutze WebSearch fuer aktuelle, wissenschaftlich fundierte Informationen
   • Mindestens 3-5 unabhaengige Quellen konsultieren
   • Bevorzuge: Universitaets-Publikationen, Agrar-Forschungsinstitute, etablierte Gartenbau-Fachliteratur
   • Vermeide: Einzelne Blog-Posts, Foren-Meinungen, Herstellerwerbung

3. Fakten verifizieren:

   • Zahlenwerte (pH-Bereiche, EC-Werte, Temperaturen, Dosierungen) muessen aus mindestens 2 Quellen uebereinstimmen
   • Bei widerspruchlichen Quellen: den konservativen/sicheren Wert waehlen und im Text darauf hinweisen
   • Einheiten immer angeben (mg/L, mS/cm, kPa, °C, g/m², ml/L)

Schritt 4: Dokument strukturieren

Plane die Chunk-Struktur. Jeder Chunk wird separat embedded — daher gelten folgende Regeln:

Chunk-Design-Prinzipien (KRITISCH fuer RAG-Qualitaet):

1. Selbsterklaerend: Jeder Chunk muss OHNE Kontext der anderen Chunks verstaendlich sein. Ein Chunk darf nicht mit "Wie oben erwaehnt..." beginnen oder auf andere Chunks verweisen.

2. Ein Thema pro Chunk: Jeder Chunk beantwortet genau EINE Frage oder erklaert genau EIN Konzept. Nicht: "VPD-Berechnung und Zielwerte und Messung" — sondern 3 separate Chunks.

3. Retrieval-optimiert: Der Titel und die ersten 2-3 Saetze muessen die wichtigsten Keywords enthalten, da diese fuer die Embedding-Qualitaet entscheidend sind. Fachbegriffe sowohl deutsch als auch englisch benennen (z.B. "Dampfdruckdefizit (VPD, Vapor Pressure Deficit)").

4. Chunk-Laenge: 150-400 Woerter pro Chunk. Zu kurz = zu wenig Kontext fuer sinnvolle Antwort. Zu lang = Embedding wird verwaschen, Praezision leidet.

5. Praxis zuerst: Jeder Chunk soll praktisch anwendbares Wissen enthalten, nicht nur Theorie. Konkrete Zahlen, Dosierungen, Handlungsanweisungen.

6. Abgrenzung/Differenzialdiagnose: Bei diagnostischen Themen IMMER abgrenzen ("NICHT verwechseln mit...", "Abgrenzung zu..."). Verwechslungen sind die haeufigste Fehlerquelle in der RAG-Antwort.

7. Kamerplanter-Referenz: Wo sinnvoll, einen Bezug zum Kamerplanter-System herstellen (welches Feature/REQ relevant ist). Das erhoeht die Antwortqualitaet wenn Nutzer systemspezifische Fragen stellen.

Chunk-Aufbau (pro Chunk):

- id: kebab-case-eindeutig        # Einzigartig innerhalb der Datei
  title: Praegnanter Titel         # 5-10 Woerter, keyword-reich
  content: |                       # Multiline YAML Block-Scalar
    Erklaerungstext...
    Konkrete Werte/Dosierungen...
    Praxis-Tipps...
    Kamerplanter-Referenz (optional)...
  metadata:                        # Strukturierte Daten fuer Retrieval-Enrichment
    topic: snake_case_topic        # Hauptthema (wird in Embedding angereichert)
    # Weitere Key-Value-Paare je nach Thema (Zahlen, Ranges, Enums)

Metadata-Felder die vom Ingestor fuer Embedding-Enrichment genutzt werden:

Diese Keys werden automatisch als "key: value" ans Embedding angehaengt:

• nutrient, symbol, deficiency_type, affected_leaves, severity_indicator, type, trigger, approach

Weitere Metadata-Felder sind frei waehlbar und werden als JSON gespeichert (nicht embedded), aber sind fuer zukuenftige Filter-Queries nuetzlich. Verwende numerische Ranges als Strings (z.B. "5.8-6.2") und Listen fuer Multi-Value-Felder.

Schritt 5: Dokument schreiben

Schreibe die YAML-Datei nach spec/knowledge/rag/{category}/{kebab-case-dateiname}.yaml.

Datei-Header (Pflicht):

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