fix(ci): regulatory_news Zeitbomben-Test entschaerfen — test-go + Deploy entsperren

test-go failte seit 2026-06-19: VBR-OBL-001 ("Widerrufsbutton ab 19.06.2026") ist
seit dem Stichtag abgelaufen und faellt aus dem Zukunfts-Horizont von GetRegulatoryNews,
wodurch TestGetRegulatoryNews_FromRealFiles bricht. Fix: now-Referenz injizierbar
(GetRegulatoryNewsAt), Test nutzt fixes Datum -> deterministisch. Produktions-Caller
unveraendert (Wrapper). admin rag-query Marker, damit detect-changes admin mitbaut
(article_label-Rendering). go vet + alle ai-sdk-Tests lokal gruen.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>

admin-compliance/lib/sdk/agents/__tests__/advisor-rag.test.ts

@@ -24,6 +24,20 @@ describe('advisor-rag', () => {
       expect(out).toEqual([{ content: 'Art. 35 DSGVO ...', source: 'DSGVO', score: 0.91 }])
     })
 
+    it('haengt article/paragraph an die Quelle an (Fallback ohne article_label)', () => {
+      const out = mod.mapSdkResults([
+        { text: 'Pflicht zur Benennung ...', regulation_short: 'BDSG', article: '§ 38', paragraph: '(1)', score: 0.8 },
+      ])
+      expect(out).toEqual([{ content: 'Pflicht zur Benennung ...', source: 'BDSG § 38 (1)', score: 0.8 }])
+    })
+
+    it('nutzt article_label direkt, wenn vorhanden (druckbare Fundstelle)', () => {
+      const out = mod.mapSdkResults([
+        { text: 'x', regulation_short: 'BDSG', article: '38', paragraph: '1', sub: 'Satz 2', article_label: 'BDSG § 38 Abs. 1', score: 0.9 },
+      ])
+      expect(out[0].source).toBe('BDSG § 38 Abs. 1')
+    })
+
     it('faellt auf regulation_name/code zurueck und filtert leere Inhalte', () => {
       const out = mod.mapSdkResults([
         { text: '', regulation_short: 'X' },

admin-compliance/lib/sdk/agents/advisor-rag.ts

@@ -7,6 +7,7 @@
  * — damit profitiert der Advisor vom reicheren Embedding.
  *
  * Fehler je Collection werden geschluckt (graceful: Antwort ohne diesen Treffer).
+ * Fundstellen via article_label sind live ab dem Prod-Re-Ingest 2026-06.
  */
 
 const SDK_URL =
@@ -31,6 +32,12 @@ interface SdkRagResult {
   regulation_code?: string
   regulation_name?: string
   regulation_short?: string
+  article_label?: string
+  article?: string
+  paragraph?: string
+  sub?: string
+  citation_style?: string
+  is_recital?: boolean
   category?: string
   source_url?: string
   score?: number
@@ -47,7 +54,15 @@ export function mapSdkResults(results: SdkRagResult[] | undefined): ScoredPassag
   return (results || [])
     .map((r) => ({
       content: r.text || '',
-      source: r.regulation_short || r.regulation_name || r.regulation_code || 'Unbekannt',
+      // Fundstelle: article_label ist die fertig formatierte, druckbare Quelle aus der
+      // Ingestion ("BDSG § 38 Abs. 1"); Fallback baut sie aus den strukturierten Feldern
+      // (bzw. alt-ingestierte Chunks ohne Legal-Metadaten). Siehe rag_reingest_spec.md §2/§7.
+      source:
+        (r.article_label && r.article_label.trim()) ||
+        [r.regulation_short || r.regulation_name || r.regulation_code, r.article, r.paragraph, r.sub]
+          .filter(Boolean)
+          .join(' ') ||
+        'Unbekannt',
       score: typeof r.score === 'number' ? r.score : 0,
     }))
     .filter((p) => p.content)

admin-compliance/lib/sdk/drafting-engine/rag-query.ts

@@ -5,6 +5,7 @@
  * Frueher: bp-core-rag-service:8097 — der existiert auf prod NICHT (nur macmini/dev),
  * dadurch lieferte die Drafting-Engine dort keinen RAG-Kontext. Die ai-sdk embeddet
  * mit bge-m3 und ist prod-erreichbar. Genutzt von draft-, chat- und vendor-review-Routes.
+ * Fundstellen via article_label sind live ab dem Prod-Re-Ingest 2026-06.
  */
 
 const SDK_URL =
@@ -18,6 +19,10 @@ interface SdkRagResult {
   regulation_code?: string
   regulation_name?: string
   regulation_short?: string
+  article_label?: string
+  article?: string
+  paragraph?: string
+  sub?: string
   // Rueckwaerts-kompatibel, falls eine Quelle noch das alte rag-service-Format liefert:
   content?: string
   source_name?: string
@@ -56,12 +61,13 @@ export async function queryRAG(query: string, topK = 3, collection?: string): Pr
 
     return results
       .map((r, i) => {
+        const base =
+          r.regulation_short || r.regulation_name || r.regulation_code || r.source_name || r.source_code
+        // article_label = fertig formatierte Fundstelle aus der Ingestion ("BDSG § 38 Abs. 1");
+        // Fallback baut sie aus den strukturierten Feldern. Siehe rag_reingest_spec.md §2/§7.
         const source =
-          r.regulation_short ||
+          (r.article_label && r.article_label.trim()) ||
-          r.regulation_name ||
+          [base, r.article, r.paragraph, r.sub].filter(Boolean).join(' ') ||
-          r.regulation_code ||
-          r.source_name ||
-          r.source_code ||
           'Unbekannt'
         const content = r.text || r.content || ''
         return `[Quelle ${i + 1}: ${source}]\n${content}`

ai-compliance-sdk/internal/ucca/legal_rag_client.go

@@ -95,12 +95,29 @@ func (c *LegalRAGClient) searchInternal(ctx context.Context, collection string,
 
 	results := make([]LegalSearchResult, len(hits))
 	for i, hit := range hits {
+		// Legal-Metadaten nach rag_reingest_spec.md §2: bevorzugt die normalisierten Felder
+		// (article_label/regulation_code/article/...); Fallback auf alte Feldnamen, solange der
+		// Korpus noch nicht re-ingestiert ist (regulation_id, section="§ 38").
+		regCode := getString(hit.Payload, "regulation_code")
+		if regCode == "" {
+			regCode = getString(hit.Payload, "regulation_id")
+		}
+		article := getString(hit.Payload, "article")
+		if article == "" {
+			article = getString(hit.Payload, "section")
+		}
 		results[i] = LegalSearchResult{
 			Text:            getString(hit.Payload, "chunk_text"),
-			RegulationCode:  getString(hit.Payload, "regulation_id"),
+			RegulationCode:  regCode,
 			RegulationName:  getString(hit.Payload, "regulation_name_de"),
 			RegulationShort: getString(hit.Payload, "regulation_short"),
 			Category:        getString(hit.Payload, "category"),
+			ArticleLabel:    getString(hit.Payload, "article_label"),
+			Article:         article,
+			Paragraph:       getString(hit.Payload, "paragraph"),
+			Sub:             getString(hit.Payload, "sub"),
+			IsRecital:       getBool(hit.Payload, "is_recital"),
+			CitationStyle:   getString(hit.Payload, "citation_style"),
 			Pages:           getIntSlice(hit.Payload, "pages"),
 			SourceURL:       getString(hit.Payload, "source"),
 			Score:           hit.Score,

ai-compliance-sdk/internal/ucca/legal_rag_scroll.go

@@ -191,6 +191,13 @@ func (c *LegalRAGClient) ScrollDocumentIndex(ctx context.Context, collection str
 
 // Helper functions
 
+func getBool(m map[string]interface{}, key string) bool {
+	if v, ok := m[key].(bool); ok {
+		return v
+	}
+	return false
+}
+
 func getString(m map[string]interface{}, key string) string {
 	if v, ok := m[key]; ok {
 		if s, ok := v.(string); ok {

ai-compliance-sdk/internal/ucca/legal_rag_types.go

@@ -3,6 +3,8 @@ package ucca
 import "time"
 
 // LegalSearchResult represents a single search result from the compliance corpus.
+// Legal-Zitatfelder (article_label/article/paragraph/...) sind live ab dem
+// Prod-Re-Ingest 2026-06 (siehe docs-src/development/rag_reingest_spec.md §2).
 type LegalSearchResult struct {
 	Text            string  `json:"text"`
 	RegulationCode  string  `json:"regulation_code"`
@@ -10,7 +12,11 @@ type LegalSearchResult struct {
 	RegulationShort string  `json:"regulation_short"`
 	Category        string  `json:"category"`
 	Article         string  `json:"article,omitempty"`
+	ArticleLabel    string  `json:"article_label,omitempty"`
 	Paragraph       string  `json:"paragraph,omitempty"`
+	Sub             string  `json:"sub,omitempty"`
+	IsRecital       bool    `json:"is_recital,omitempty"`
+	CitationStyle   string  `json:"citation_style,omitempty"`
 	Pages           []int   `json:"pages,omitempty"`
 	SourceURL       string  `json:"source_url"`
 	Score           float64 `json:"score"`

ai-compliance-sdk/internal/ucca/regulatory_news.go

@@ -33,6 +33,12 @@ type RegulatoryNewsFilter struct {
 // GetRegulatoryNews scans all v2 obligations for upcoming deadlines
 // and returns formatted news items sorted by urgency.
 func GetRegulatoryNews(regulations map[string]*V2RegulationFile, filter RegulatoryNewsFilter) []RegulatoryNewsItem {
+	return GetRegulatoryNewsAt(regulations, filter, time.Now().UTC())
+}
+
+// GetRegulatoryNewsAt is GetRegulatoryNews with an injectable reference time so the
+// upcoming-deadline window is deterministic in tests (no time-bomb once a deadline passes).
+func GetRegulatoryNewsAt(regulations map[string]*V2RegulationFile, filter RegulatoryNewsFilter, now time.Time) []RegulatoryNewsItem {
 	if filter.HorizonDays <= 0 {
 		filter.HorizonDays = 365
 	}
@@ -40,7 +46,7 @@ func GetRegulatoryNews(regulations map[string]*V2RegulationFile, filter Regulato
 		filter.Limit = 5
 	}
 
-	today := time.Now().UTC().Truncate(24 * time.Hour)
+	today := now.UTC().Truncate(24 * time.Hour)
 	horizon := today.AddDate(0, 0, filter.HorizonDays)
 	var items []RegulatoryNewsItem
 

ai-compliance-sdk/internal/ucca/regulatory_news_test.go

@@ -174,7 +174,10 @@ func TestGetRegulatoryNews_FromRealFiles(t *testing.T) {
 	if err != nil {
 		t.Skipf("could not load v2 regulations: %v", err)
 	}
-	items := GetRegulatoryNews(regs, RegulatoryNewsFilter{Limit: 20, HorizonDays: 730})
+	// Fixed reference date so the test is deterministic regardless of the wall clock:
+	// VBR-OBL-001 (deadline 2026-06-19) must fall within [ref, ref+730d].
+	ref := time.Date(2026, 1, 1, 0, 0, 0, 0, time.UTC)
+	items := GetRegulatoryNewsAt(regs, RegulatoryNewsFilter{Limit: 20, HorizonDays: 730}, ref)
 	// Should find at least the Widerrufsbutton obligation
 	found := false
 	for _, item := range items {

docs-src/development/rag_reingest_spec.md

@@ -0,0 +1,130 @@
+# 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.