Neues Paket ai/internal/highlight, aufbauend auf CLS-01 (ai/internal/classify) und ENG-01 (ai/internal/provider): Segmentierung langer Dokumente in Byte-begrenzte Abschnitte, je Segment ein Modellaufruf, der wörtliche Zitate mit Konfidenz/Begründung liefert; Zitate werden im Segmenttext lokalisiert und auf globale Positionen im Originaldokument umgerechnet.
Durchgeführte Prüfungen (Ergebnis)
Erkennung an mehrseitigem Testdokument: Real gegen office.sysops.de:11435, Modell gpt-oss:20b. 12-seitiges Testdokument (3 Segmente à 800 Bytes), Kündigungsfrist-Passage mit Konfidenz 0,99 exakt positioniert. Bestanden (16,5 s).
Stabilität bei sehr langen Dokumenten: Unit-Test mit Dokument über mehrere Segmentgrenzen hinweg, Marker-Passage im mittleren Segment korrekt auf globale Position umgerechnet; Fehlerfall geprüft (Abbruch eines Segments verwirft nicht die Ergebnisse vorheriger Segmente). Bestanden.
Nachvollziehbarkeit der Markierung:doc[Start:End] == Text bei exaktem Fund verifiziert, nicht-leere Begründung je Passage; nicht wörtlich auffindbare Zitate werden als Approx gekennzeichnet statt falsche exakte Position vorzutäuschen. Bestanden.
Details, Zielwerte und QA-Entscheidungen in ai/docs/CLS-04-PRUEFPROTOKOLL.md.
Vollständiger Modul-Lauf go test ./... (Paket ai) sowie go vet/gofmt sauber, keine Regression an classify/provider/queue/modelconfig/prompttemplate.
## Umsetzung
Neues Paket `ai/internal/highlight`, aufbauend auf CLS-01 (`ai/internal/classify`) und ENG-01 (`ai/internal/provider`): Segmentierung langer Dokumente in Byte-begrenzte Abschnitte, je Segment ein Modellaufruf, der wörtliche Zitate mit Konfidenz/Begründung liefert; Zitate werden im Segmenttext lokalisiert und auf globale Positionen im Originaldokument umgerechnet.
## Durchgeführte Prüfungen (Ergebnis)
1. **Erkennung an mehrseitigem Testdokument:** Real gegen `office.sysops.de:11435`, Modell `gpt-oss:20b`. 12-seitiges Testdokument (3 Segmente à 800 Bytes), Kündigungsfrist-Passage mit Konfidenz 0,99 exakt positioniert. Bestanden (16,5 s).
2. **Stabilität bei sehr langen Dokumenten:** Unit-Test mit Dokument über mehrere Segmentgrenzen hinweg, Marker-Passage im mittleren Segment korrekt auf globale Position umgerechnet; Fehlerfall geprüft (Abbruch eines Segments verwirft nicht die Ergebnisse vorheriger Segmente). Bestanden.
3. **Nachvollziehbarkeit der Markierung:** `doc[Start:End] == Text` bei exaktem Fund verifiziert, nicht-leere Begründung je Passage; nicht wörtlich auffindbare Zitate werden als `Approx` gekennzeichnet statt falsche exakte Position vorzutäuschen. Bestanden.
Details, Zielwerte und QA-Entscheidungen in `ai/docs/CLS-04-PRUEFPROTOKOLL.md`.
Vollständiger Modul-Lauf `go test ./...` (Paket `ai`) sowie `go vet`/`gofmt` sauber, keine Regression an `classify`/`provider`/`queue`/`modelconfig`/`prompttemplate`.
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Umsetzung
Neues Paket
ai/internal/highlight, aufbauend auf CLS-01 (ai/internal/classify) und ENG-01 (ai/internal/provider): Segmentierung langer Dokumente in Byte-begrenzte Abschnitte, je Segment ein Modellaufruf, der wörtliche Zitate mit Konfidenz/Begründung liefert; Zitate werden im Segmenttext lokalisiert und auf globale Positionen im Originaldokument umgerechnet.Durchgeführte Prüfungen (Ergebnis)
office.sysops.de:11435, Modellgpt-oss:20b. 12-seitiges Testdokument (3 Segmente à 800 Bytes), Kündigungsfrist-Passage mit Konfidenz 0,99 exakt positioniert. Bestanden (16,5 s).doc[Start:End] == Textbei exaktem Fund verifiziert, nicht-leere Begründung je Passage; nicht wörtlich auffindbare Zitate werden alsApproxgekennzeichnet statt falsche exakte Position vorzutäuschen. Bestanden.Details, Zielwerte und QA-Entscheidungen in
ai/docs/CLS-04-PRUEFPROTOKOLL.md.Vollständiger Modul-Lauf
go test ./...(Paketai) sowiego vet/gofmtsauber, keine Regression anclassify/provider/queue/modelconfig/prompttemplate.🤖 Generated with Claude Code