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Vokabel-Arbeitsblatt Generator - Architektur

Version: 1.0.0 Datum: 2026-01-23 Status: Produktiv

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1. Uebersicht

Der Vokabel-Arbeitsblatt Generator ist ein DSGVO-konformes Tool fuer Lehrer, das Vokabeln aus Schulbuchseiten extrahiert und druckfertige Arbeitsblaetter generiert.

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        Studio v2 (Next.js)                               │
│                        Port 3001                                         │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │  /vocab-worksheet                                                │   │
│  │  - Session-Management (erstellen, fortsetzen, loeschen)         │   │
│  │  - PDF-Upload mit Seitenauswahl                                  │   │
│  │  - Vokabel-Bearbeitung (Grid-Editor)                            │   │
│  │  - Arbeitsblatt-Konfiguration                                    │   │
│  │  - PDF-Export                                                    │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                    │
                                    ▼ HTTP/REST
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     Klausur-Service (FastAPI)                            │
│                     Port 8086                                            │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │  /api/v1/vocab/*                                                 │   │
│  │  - Session CRUD                                                  │   │
│  │  - PDF-Verarbeitung (PyMuPDF)                                   │   │
│  │  - Vokabel-Extraktion (Vision LLM / Hybrid OCR)                 │   │
│  │  - Arbeitsblatt-Generierung (WeasyPrint)                        │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                    │
                    ┌───────────────┴───────────────┐
                    ▼                               ▼
┌───────────────────────────────┐   ┌───────────────────────────────────┐
│     Ollama Vision LLM          │   │        LLM Gateway                 │
│     Port 11434                 │   │        Port 8002                   │
│  ┌─────────────────────────┐  │   │  ┌─────────────────────────────┐  │
│  │ qwen2.5vl:32b           │  │   │  │ qwen2.5:14b                 │  │
│  │ (Bild → Vokabeln)       │  │   │  │ (OCR-Text → strukturiert)   │  │
│  └─────────────────────────┘  │   │  └─────────────────────────────┘  │
└───────────────────────────────┘   └───────────────────────────────────┘

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2. Komponenten

2.1 Frontend (studio-v2)

Datei: /studio-v2/app/vocab-worksheet/page.tsx

Aspekt	Details
Framework	Next.js 16.1.4 mit React 19.0.0
Styling	Tailwind CSS 3.4.17
Sprache	TypeScript 5.7.0
State	React Hooks (useState, useRef, useEffect)

Tab-basierter Workflow:

1. Upload - Session benennen, Datei auswaehlen (Bild/PDF)
2. Pages - Bei PDFs: Seiten mit Thumbnails auswaehlen
3. Vocabulary - Extrahierte Vokabeln pruefen/bearbeiten
4. Worksheet - Arbeitsblatt-Typ und Format waehlen
5. Export - PDF herunterladen

Datenstrukturen:

interface VocabularyEntry {
  id: string
  english: string
  german: string
  example_sentence?: string
  word_type?: string
  source_page?: number
}

interface Session {
  id: string
  name: string
  status: 'pending' | 'processing' | 'extracted' | 'completed'
  vocabulary_count: number
}

type WorksheetType = 'en_to_de' | 'de_to_en' | 'copy' | 'gap_fill'

2.2 Backend API

Datei: /klausur-service/backend/vocab_worksheet_api.py

Aspekt	Details
Framework	FastAPI (async)
Router-Prefix	/api/v1/vocab
Storage	In-Memory (Dict) + Filesystem

Endpoints:

Methode	Pfad	Beschreibung
POST	/sessions	Session erstellen
GET	/sessions	Sessions auflisten
GET	/sessions/{id}	Session-Details
DELETE	/sessions/{id}	Session loeschen
POST	/sessions/{id}/upload	Bild/PDF hochladen
POST	/sessions/{id}/upload-pdf-info	PDF-Info abrufen
GET	/sessions/{id}/pdf-thumbnail/{page}	Seiten-Thumbnail
POST	/sessions/{id}/process-single-page/{page}	Einzelne Seite verarbeiten
GET	/sessions/{id}/vocabulary	Vokabeln abrufen
PUT	/sessions/{id}/vocabulary	Vokabeln aktualisieren
POST	/sessions/{id}/generate	Arbeitsblatt generieren
GET	/worksheets/{id}/pdf	Arbeitsblatt-PDF
GET	/worksheets/{id}/solution	Loesungs-PDF

2.3 Vokabel-Extraktion

Zwei Modi verfuegbar:

A. Vision LLM (Standard)

OLLAMA_URL = "http://host.docker.internal:11434"
VISION_MODEL = "qwen2.5vl:32b"

• Bild wird Base64-kodiert an Ollama gesendet
• Prompt in Deutsch fuer bessere Erkennung
• Timeout: 5 Minuten pro Seite
• Confidence: ~85%

B. Hybrid OCR + LLM (Optional)

Datei: /klausur-service/backend/hybrid_vocab_extractor.py

Bild → PaddleOCR → Text-Regionen → LLM Gateway → Strukturiertes JSON

• PaddleOCR 3.x fuer Text-Erkennung
• Automatische Spalten-Erkennung (2 oder 3 Spalten)
• qwen2.5:14b fuer Strukturierung
• ~4x schneller als Vision LLM

2.4 PDF-Verarbeitung

Aufgabe	Bibliothek
PDF → PNG	PyMuPDF (fitz)
Thumbnails	PyMuPDF mit Zoom 0.5
OCR-Bilder	PyMuPDF mit Zoom 2.0
PDF-Generierung	WeasyPrint

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3. Datenfluss

┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐
│  Upload  │───►│  OCR/    │───►│  Edit    │───►│  Export  │
│  PDF     │    │  Extract │    │  Vocab   │    │  PDF     │
└──────────┘    └──────────┘    └──────────┘    └──────────┘
     │               │               │               │
     ▼               ▼               ▼               ▼
 /upload         /process-      /vocabulary     /generate
                 single-page

Session-Status-Workflow:

PENDING → PROCESSING → EXTRACTED → COMPLETED
   │           │           │           │
 Upload    Extraktion   Bereit zum  Worksheet
 erfolgt   laeuft       Bearbeiten  generiert

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4. Arbeitsblatt-Typen

Typ	Beschreibung
en_to_de	Englisch → Deutsch uebersetzen
de_to_en	Deutsch → Englisch uebersetzen
copy	Woerter mehrfach abschreiben
gap_fill	Lueckentext mit Beispielsaetzen

Optionen:

• Zeilenhoehe: normal / large / extra-large
• Loesungen: ja / nein
• Wiederholungen (bei Copy): 1-5

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5. Datenschutz (DSGVO)

Aspekt	Umsetzung
Verarbeitung	100% lokal (Mac Mini)
Externe APIs	Keine
LLM	Ollama (lokal)
Speicherung	Lokales Filesystem
Datentransfer	Nur innerhalb LAN

Keine Daten werden an externe Server gesendet.

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6. Konfiguration

Umgebungsvariablen:

# Ollama Vision LLM
OLLAMA_URL=http://host.docker.internal:11434
OLLAMA_VISION_MODEL=qwen2.5vl:32b

# LLM Gateway (Hybrid Mode)
LLM_GATEWAY_URL=http://host.docker.internal:8002
LLM_MODEL=qwen2.5:14b

# Storage
VOCAB_STORAGE_PATH=/app/vocab-worksheets

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7. Abhaengigkeiten

Backend (Python)

Paket	Version	Zweck
FastAPI	0.123.9	Web Framework
PyMuPDF	1.25.4	PDF-Verarbeitung
WeasyPrint	66.0	PDF-Generierung
Pillow	11.3.0	Bildverarbeitung
httpx	0.28.1	Async HTTP Client
PaddleOCR	3.x	OCR (optional)

Frontend (Node.js)

Paket	Version	Zweck
Next.js	16.1.4	Framework
React	19.0.0	UI Library
Tailwind CSS	3.4.17	Styling
TypeScript	5.7.0	Type Safety

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8. Deployment

Docker-Container:

• klausur-service (Port 8086) - Backend API
• studio-v2 (Port 3001) - Frontend

URLs:

• Frontend: http://macmini:3001/vocab-worksheet
• API: http://macmini:8086/api/v1/vocab/

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9. Erweiterungsmoeglichkeiten

Feature	Status
Weitere Sprachen (FR, ES)	Geplant
Datenbank-Persistenz	Geplant
Batch-Verarbeitung	Geplant
Woerterbuch-Integration	Idee
Audio-Ausspracheuebungen	Idee

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10. Verwandte Dokumentation

• BYOEH-Architecture.md
• OCR-Labeling-Spec.md
• DSGVO-Audit-OCR-Labeling.md