# RAG Re-Ingest-Spezifikation — Zitierfähige Chunks (Cross-Session-Vertrag)

> **Status:** v1 — Vertrag zwischen **core-Session** (Ingestion/Pipeline) und **compliance-Session** (Consumer: ai-sdk/Advisor).
> **Datum:** 2026-06-19
> **Ziel:** Chunks neu ingestieren mit sauberem Text + vollständigen **Legal-Metadaten**, damit Controls/Findings **zitierfähig** werden ("BDSG § 38 Abs. 1", "Art. 13 Abs. 1 lit. c DSGVO") — **ohne** die teuren Pass 0a/0b/Dedup.

## 0. Kernentscheidung (Frage 1): Re-Link statt Regenerieren

Controls hängen **an `control_uuid`, nicht an Chunks** (`canonical_controls` hat keine `chunk_id`/`chunk_hash`-Spalte; ebenso atom_classification, control_classification, doc_check_controls). **Ein Chunk-Re-Ingest bricht keine Control.** Das einzige stale-werdende Artefakt ist das Idempotenz-Ledger `compliance.canonical_processed_chunks` (Key `sha256(text)+collection+document_version`) — relevant nur für *zukünftige* Generierung.

→ **Pass 0a/0b/Dedup entfallen.** Stattdessen werden Controls per **Textabgleich** an die neuen Chunks **re-gelinkt** (Zitat-Anreicherung). Reichweite:
- **7 %** der 315.914 Controls haben `source_original_text` (Re-Link-Anker) → direkter Abgleich.
- **~93 % Atome** erben das Zitat über `parent_control_uuid`.
- **self-written** brauchen kein Chunk-Zitat (eigene Bibliothek).
- **unmatched Reste** → billiges per-Control-LLM-Zitat (Tier-3), keine Regenerierung.

## 1. Ingestion-Anforderungen (Frage 2)

1. **`chunk_strategy="legal"` EXPLIZIT setzen.** (Korrektur zur Historie: `recursive` aliased inzwischen auf `chunk_text_legal`, `embedding-service/main.py:1079/1093`, live-verifiziert — Upload mit `recursive` lieferte `section:"§ 38"`, `paragraph:"(1)"`, `paragraph_num:1`. Trotzdem `legal` explizit, nicht aufs Alias verlassen.)
2. **Deterministische Chunk-ID** (heute random) = `sha1(regulation_code|article|paragraph|chunk_index|document_version)` → stabiler Re-Link + Alt/Neu-Koexistenz.
3. **`chunk_hash` IN die Payload** schreiben (heute nur im PG-Ledger) = `sha256(normalisierter chunk_text)`.
4. **Echte `document_version`** (heute hardcoded `"1.0"`) → Re-Chunk kollidiert sonst im Ledger.
5. **Upload-before-delete** je Collection (alte Chunks erst nach Verify löschen).

## 2. PAYLOAD-FELD-VERTRAG (verbindlich — Consumer liest GENAU diese Namen)

Die ai-sdk/Advisor liest die **consumer-facing** Felder. Ingestion füllt alle.

| Feld | Typ | Consumer | Beschreibung / Beispiel |
|---|---|---|---|
| `article_label` | string | **JA (Anzeige)** | **Fertig formatiert, direkt druckbar.** "BDSG § 38 Abs. 1" · "Art. 13 Abs. 1 lit. c DSGVO". Ingestion formatiert (kennt §- vs Art.-Stil). |
| `regulation_code` | string | **JA** | Kurzcode, UPPERCASE: `BDSG`,`DSGVO`,`TTDSG`,`DDG`,`CRA`,`NIS2` |
| `citation_style` | enum | **JA** | `paragraph` (§-Gesetze) \| `article` (EU-Verordnungen) — steuert §/Art.-Rendering, falls Consumer selbst formatiert |
| `article` | string | **JA** | bare Nummer: `"38"` bzw. `"13"` (egal ob § oder Art.) |
| `paragraph` | string | **JA** | bare Absatz: `"1"` (nicht `"(1)"`) |
| `sub` | string\|null | **JA** | feinste Granularität: `"lit. c"` · `"Satz 2"` · `"Nr. 3"` |
| `is_recital` | bool | **JA** | Erwägungsgrund vs operativer Artikel |
| `regulation_name` | string | optional | Volltext: "Bundesdatenschutzgesetz" |
| `page` | int\|null | optional | Seite (PDF-Quellen) |
| `chunk_text` | string | **JA** | sauberer Text (keine Soft-Hyphens/OCR-Reste) |
| `section_header` | string | optional | Kontext-Überschrift, **separat** (nicht inline im chunk_text) |
| `chunk_id` | string | — | deterministisch (s. §1.2) |
| `chunk_hash` | string | — | sha256(normalisierter Text) |
| `document_id`, `document_version`, `chunk_index` | — | — | Identität/Versionierung |
| `doc_type`, `use_case[]`, `source_type`, `license`, `bundesland`, `year` | — | Scope | Routing/Scope (source_type: gesetz/leitlinie/urteil) |

**Verbindlich:** `article_label` ist der bevorzugte Anzeige-Pfad (Ingestion ownt die Zitat-Formatierung, weil sie die Regulierung kennt). Die strukturierten Teile (`regulation_code`/`article`/`paragraph`/`sub`) sind zusätzlich für Filtern/Gruppieren da.

## 3. Normalisierung alt → neu (core-seitiger Transform)

Der legal-Chunker emittiert heute uneinheitlich; Ingestion normalisiert:

| heute (raw payload) | → neu |
|---|---|
| `section` = `"§ 38"` / `"Artikel 13"` | `citation_style` (§→`paragraph`, Art/Artikel→`article`) + `article`=`"38"`/`"13"` |
| `section_title` | `section_header` |
| `paragraph`=`"(1)"` / `paragraph_num`=1 | `paragraph`=`"1"` |
| (lit./Satz/Nr. aus `_PARAGRAPH_RE`) | `sub` (best-effort) |
| `regulation_id`/`regulation_short` (extra_metadata) | `regulation_code` (UPPERCASE) |
| — | `article_label` (formatiert aus regulation_code+style+article+paragraph+sub) |

`article_label`-Formatierung:
- `paragraph`-Stil: `"{regulation_code} § {article} Abs. {paragraph}"` (+ `" {sub}"`)
- `article`-Stil: `"Art. {article} Abs. {paragraph} {sub} {regulation_code}"`

## 4. Control-Re-Link (core)

Erweiterung von `control-pipeline/services/citation_backfill.py` (heute 3-Tier, Tier-1 = `sha256(source_original_text)` → Chunk-Hash-Index): Tier-1 bricht beim Re-Chunk (neuer Text → neuer Hash) → **Fuzzy/Embedding-Alignment** ergänzen (`source_original_text` ↔ neue Chunk-Texte, Substring + Cosine). Präzedenz: PDF-QA-Matcher (~52 % Trefferquote). Füllt `canonical_controls.source_citation = {regulation_code, article, paragraph, sub, page, source_type, license, url}`. Atome erben über `parent_control_uuid`. `doc_check_controls` re-derivieren danach automatisch zitierfähig (`derive_doc_check_controls.py` liest `source_citation->>'article'/'source'`).

**Beim künftigen Generieren IMMER `source_original_text` setzen** (warum heute nur 7 % re-linkbar sind).

## 5. Pipeline-Reihenfolge

1. Re-Ingest je Collection: `strategy="legal"`, deterministische IDs, neue `document_version`, normalisierte Payload + `chunk_hash`.
2. Verify: Zähler alt/neu + Stichprobe `article`/`paragraph`/`article_label` befüllt.
3. Re-Link (`citation_backfill` erweitert) → `source_citation`; Atome erben.
4. Reste → Tier-3-LLM-Zitat.
5. Alte Chunks löschen.
6. *(optional, nur für künftige Generierung)* Ledger `canonical_processed_chunks` neu aufbauen.

## 6. Arbeitsteilung + Akzeptanz

**core-Session:** Ingest-Spec umsetzen, `citation_backfill` Hash→Fuzzy→Embedding, Payload-Normalisierung (§3), deterministische IDs/`chunk_hash`/`document_version`, AGG-Lücke.

**compliance-Session (Consumer):** ai-sdk `legal_rag_client.go` + Advisor/Drafting auf die **§2-Feldnamen** ummappen (kein Deploy vor Pin — jetzt gepinnt), Prod-Qdrant-Verify, **6-Fragen-Re-Test** (sind §38 BDSG / AGG / CRA Art. 14 grounded zitiert?).

**Akzeptanzkriterium:** Advisor rendert für eine Beispielfrage eine echte Fundstelle aus `article_label` (z. B. "BDSG § 38 Abs. 1"), nicht nur "Quelle: BDSG".

## 7. Consumer-Detailabschnitt (compliance-Session — implementiert 2026-06-19)

Status: Code steht + getestet (17 Tests grün, tsc sauber). **Deploy gekoppelt an den Re-Ingest** (liest bis dahin leere Felder → graceful, Advisor zeigt wie heute "Quelle: BDSG").

### 7.1 ai-sdk: Payload → Response (`internal/ucca/legal_rag_client.go` `searchInternal`, Struct `legal_rag_types.go`)

| Response-Feld (JSON) | gelesen aus Payload | Fallback (alt-Korpus) |
|---|---|---|
| `article_label` | `article_label` | — (leer → Consumer baut selbst) |
| `regulation_code` | `regulation_code` | → `regulation_id` |
| `article` | `article` | → `section` ("§ 38") |
| `paragraph` | `paragraph` | — |
| `sub` | `sub` | — |
| `citation_style` | `citation_style` | — |
| `is_recital` | `is_recital` (bool) | — |
| `text` | `chunk_text` | — |
| `regulation_name` | `regulation_name_de` | — |
| `regulation_short` | `regulation_short` | — |
| `category`,`pages`,`source_url`,`score` | `category`,`pages`,`source`,(score) | — |

→ `/sdk/v1/rag/search` liefert diese Felder snake_case. Neuer Bool-Helfer `getBool` ergänzt.

### 7.2 Advisor + Drafting: Fundstellen-Format

Beide Konsumenten (`admin-compliance/lib/sdk/agents/advisor-rag.ts`, `.../drafting-engine/rag-query.ts`) bilden die Quellenzeile so:

```
source = article_label?.trim()                                   // bevorzugt: druckbar aus Ingestion
       || [regulation_short|regulation_name|regulation_code, article, paragraph, sub]
            .filter(Boolean).join(' ')                            // Fallback: strukturiert zusammensetzen
       || 'Unbekannt'
Ausgabe je Treffer:  [Quelle N: {source}]\n{text}
```

→ Der Advisor **druckt `article_label` direkt** (kein §-vs-Art-Ableiten); `citation_style` nur nötig, falls wir später selbst formatieren. Erfüllt das Akzeptanzkriterium (§6): "BDSG § 38 Abs. 1" statt nur "Quelle: BDSG".

### 7.3 Deploy-Kopplung
Code ist additiv/safe (neue Felder leer bis Re-Ingest). **Kein Solo-Deploy** — geht mit dem Re-Ingest-Go-Live live, danach **6-Fragen-Re-Test** auf prod (§38/AGG/CRA Art. 14 grounded zitiert?).

## 8. Offen (core)
- **AGG-Lücke**: Quelle (§ 15 Abs. 4 — Bewerberdaten-Frist) zu spezifizieren + ingestieren.
- Soft-Hyphen/OCR-Normalisierung des `chunk_text` — Regelsatz definieren.
