Update Chunking der KBs

2026-07-28 15:16:15 +02:00
parent 4cfdac042d
commit 45b3d1b2df
13 changed files with 650 additions and 111 deletions
@@ -58,3 +58,22 @@ GLPI_KB_AUTO_REPLY_CATEGORY_IDS=
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 Der sichere Start ist `GLPI_KB_AUTO_REPLY=false`. Erst nachdem die importierten Artikel im Dashboard geprüft wurden, sollte `glpi-kb` optional in `KNOWLEDGE_AUTO_REPLY_SOURCES` aufgenommen und eine explizite Whitelist von GLPI-Knowledge-Base-Kategorie-IDs gesetzt werden.
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+## Hybrid Knowledge Scoring
+
+Diese Version ersetzt den einzelnen Dokument-Cosine-Score durch ein Hybrid-Scoring mit Body-Chunks, Titel, Keywords und Kategorie-/Lernsignalen. Der bestehende `data/embeddings.json` Cache wird bei Bedarf automatisch im neuen Format aufgebaut; ein manuelles Löschen ist nicht erforderlich.
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+Für bestehende `.env`-Dateien werden folgende Werte empfohlen:
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+```env
+KNOWLEDGE_MIN_SCORE=0.70
+KNOWLEDGE_WEIGHT_SEMANTIC=0.50
+KNOWLEDGE_WEIGHT_TITLE=0.25
+KNOWLEDGE_WEIGHT_KEYWORDS=0.15
+KNOWLEDGE_WEIGHT_CATEGORY=0.10
+KNOWLEDGE_CHUNK_WORDS=160
+KNOWLEDGE_CHUNK_OVERLAP_WORDS=30
+KNOWLEDGE_MAX_CHUNKS_PER_DOC=24
+```
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+Der neue Hybrid-Score ist nicht direkt mit alten Cosine-Scores vergleichbar. Nach dem Upgrade zunächst im Dry-Run beobachten und den Mindestscore anhand realer Tickets kalibrieren.