Visualisierungen, weiche Übergänge und ECO-Modus

Ansichten

Neural

Die Neural-Ansicht bleibt die detailreichste Darstellung. Sie zeigt Cortex-Regionen, hierarchisches Level-of-Detail, Synapsen, Aktivitätspartikel, Recherchepfade und semantische Verdichtungen.

Honeycomb

Honeycomb verteilt Notes auf einem stabilen, gleichmäßig beabstandeten 3D-Gitter in Gehirnform. Die Zuordnung eines Nodes zu einem Gitterplatz bleibt über Graphupdates hinweg erhalten. Neue Nodes belegen freie Plätze, statt die komplette Wabe neu anzuordnen.

Constellation

Constellation ist die dritte Ansicht für große und stark verknüpfte Wissensbasen. Semantische Themen bilden ruhige Zentren; ihre Notes liegen als Sterne in stabilen Umlaufbereichen. Aggregierte Verbindungen zwischen Themen zeigen Übergänge, ohne sämtliche Einzelkanten zu zeichnen.

Die Ansicht eignet sich besonders für:

Überblick über Wissensdomänen und deren Größen;
Erkennen von thematischen Inseln und Brücken;
Beobachten von Learning-, Thinking- und Research-Aktivität;
große Graphen, bei denen Einzelkanten in Neural zu dicht werden.

ECO-Modus

Der Schalter ECO ist sowohl in der unteren Steuerleiste als auch unter FILTER → Performance verfügbar. Die Einstellung wird in runtime-settings.json gespeichert.

BRAIN_LOW_POWER_MODE=false

Im ECO-Modus bleiben die charakteristischen Animationen erhalten, ihre Kosten werden jedoch begrenzt:

Zielintervall ungefähr 30 FPS;
maximale Device-Pixel-Ratio 1,15 statt 2;
weniger inaktive Synapsen, Partikel, Cortex-Wolken und Hintergrundsterne;
günstigere Halos und Recherchepakete ohne viele radiale Gradienten;
selteneres Tiefensortieren;
kleinere Übergangspuffer;
weniger gleichzeitig dargestellte Constellation-Verbindungen.

Der Modus ändert keine Graphdaten und entfernt keine Wissens-Nodes. Für eine harte Obergrenze sichtbarer Nodes bleibt BRAIN_MAX_DISPLAY_NODES zuständig.

Update- und Übergangsmodell

Graphpolling und SSE-Events führen nicht mehr automatisch zu einem vollständigen visuellen Neuaufbau.

Identische Graphversion und identische Anzeigefilter werden ignoriert.
Parallele Reload-Anforderungen werden zusammengeführt und leicht entprellt.
Vorhandene Node-Objekte und ihre Koordinaten bleiben erhalten.
Reine Kantenänderungen aktualisieren Links, ohne sämtliche Nodes neu zu platzieren.
Honeycomb-Slots sind stabil und werden wiederverwendet.
Neue Nodes erhalten einen Fade-in-Status.
Entfernte Nodes und Edges bleiben für die Fade-out-Dauer in einem begrenzten Übergangspuffer.
Beim Wechsel zwischen Neural, Honeycomb und Constellation werden alte Bildschirmpositionen kurz als Ghosts gehalten und Nodes zwischen den 3D-Koordinaten gemorpht.

Standardzeiten:

Node Fade-in:       720 ms
Node/Edge Fade-out: 680 ms
Positionsmorphing:  620 ms
Ansichtswechsel:    760 ms

Die SearXNG-Animation besitzt weiterhin ihren eigenen Lebenszyklus und wird durch Graphupdates oder Ansichtswechsel nicht abgebrochen.

Renderoptimierungen

Zusätzlich wurden folgende Hotpaths reduziert:

Kameratrigonometrie und Perspektivparameter werden einmal pro Frame berechnet;
der statische Hintergrund wird in einem Offscreen-Canvas gecacht;
inaktive Edges werden deterministisch bis zum Profil-Limit abgetastet;
aktive Edges werden unabhängig vom Limit weiterhin gezeichnet;
vorhandene Cluster und Node-Positionen werden wiederverwendet;
bei unveränderten Clustern läuft nur eine kurze Relaxation;
Tiefensortierung wird im ECO-Modus gedrosselt;
Partikel- und Übergangspuffer besitzen feste Obergrenzen.

Runtime-API

Beispiel:

{
  "view_mode": "constellation",
  "low_power_mode": true
}

Unterstützte Ansichten:

neural
honeycomb
constellation

Hinweis zur Research-Evidence-Korrektur

Ältere externe Nodes können in SQLite ein fehlendes evidence_path als null beziehungsweise als Zeichenfolge <nil> enthalten. Diese Werte werden nun als nicht vorhandener Pfad behandelt und übersprungen. Dadurch wird nicht mehr versucht, unter Windows eine Datei wie data\\<nil> zu öffnen, und die wiederholten Warnmeldungen entfallen. Gültige Evidenzpfade werden unverändert weiterverwendet.

4.2 KiB Raw Blame History