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ChristophandClaude Opus 5.5 2143f4e955 Detaillierter Projektplan mit Teilplänen und Fragenliste

- docs/projektplan.md neu gegliedert: Arbeitsweise mit Freigaben, Zuständigkeiten,
  Meilensteine mit Abnahmekriterien, Arbeitspakete mit Status, Zeitplan, Entscheidungen
- docs/plaene/: Teilplan je Arbeitspaket (detailliert für AP0, AP1, AP2, AP3, AP5, AP11,
  AP13; grob für AP4, AP6–AP10, AP12, Optionen) und Vorlage
- docs/fragen.md: alle offenen Fragen mit Status, Empfänger und betroffenem Teilplan
- CLAUDE.md: Umsetzung nur nach freigegebenem Teilplan

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>

2026-10-05 08:47:05 +02:00

2.4 KiB

Raw Blame History

AP2 – Meilisearch-Test


Status	detailliert, wartet auf Freigabe
Aufwand	0,25 PW
Zeitraum	Teil 1 KW 41, Teil 2 KW 46
Meilenstein	M2
Freigabe	offen

Ziel

Belegen, ob Meilisearch v1.54.2 Vektoren mit 4.096 Dimensionen schnell genug durchsucht. Danach steht fest, wie viel RAM der Server braucht und ob die binäre Quantisierung nötig ist. Teil 2 misst die Trefferqualität mit echten Embeddings.

Umfang

Enthalten:

Teil 1: Leistung mit erzeugten Zufallsvektoren
Teil 2: Trefferquote mit echten Vektoren und Referenzfällen

Nicht enthalten: Aufbau der echten Indexierung (AP4).

Voraussetzungen

Teil 1: keine
Teil 2: Staging, Pilotdaten, Referenzfälle (A20), KI-API (AP3)

Entscheidungen

Nr.	Frage	Vorschlag	Entschieden
E2.1	Grenzwerte für „bestanden“	Bei 50.000 Abschnitten mit Filter auf Vertrag: Antwortzeit p95 < 300 ms, Indexierung < 30 min, RAM von Meilisearch < 8 GB	offen

Schritte

Teil 1 (KW 41):

2.1 Messskript (tools/meili-test/, nur Entwicklung):
- erzeugt N Abschnitte mit normalisierten Zufallsvektoren (4.096 Dimensionen)
- mit Filterfeldern: Mandant, Land, Projekt, Abschnitt, Vertrag, Art
- mit kurzen Texten
2.2 Messung ohne Quantisierung für N = 10.000 und 50.000:
- Indexierungszeit, Plattenbedarf, RAM
- Antwortzeit p50/p95 über je 100 Anfragen für reine Vektorsuche, hybride Suche, hybride Suche mit Filter auf Vertrag bzw. Projekt
2.3 Dieselbe Messung mit binaryQuantized in einem eigenen Index
2.4 Bericht docs/tests/meilisearch-teil1.md → Ergebnis: Empfehlung zu RAM für die Server-Anforderungen und vorläufig zur Quantisierung; bei Nichtbestehen Plan B (Qdrant) bewerten

Teil 2 (KW 46):

2.5 Messskript für Staging. Es gibt nur Kennzahlen aus, keine Inhalte:
- Recall@10 und Recall@40 der richtigen Fundstelle
- jeweils vor und nach dem Reranker
- mit und ohne Quantisierung
2.6 Du führst es auf Staging aus. Bericht docs/tests/meilisearch-teil2.md → Ergebnis: Entscheidung zur Quantisierung und Kandidatenzahl für AP4

Abnahmekriterien

Beide Berichte liegen vor und enthalten eine Empfehlung.
Die Server-Anforderungen sind bei Bedarf angepasst.

Risiken

Zufallsvektoren sagen nichts über die Trefferqualität. Dafür gibt es Teil 2.
Große JSON-Mengen beim Indexieren: in Stapeln senden.

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