Schulisches/Thesis-Obsidian
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vault backup: 2025-12-24 09:38:18

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fzzinchemical
2025-12-24 09:38:18 +01:00
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commit 163f1f258a
17 changed files with 665 additions and 60 deletions
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3
.obsidian/community-plugins.json vendored
View File

@@ -1,4 +1,5 @@
[
"obsidian-git",
"obsidian-style-settings"
"obsidian-style-settings",
"obsidian-tasks-plugin"
]

22
.obsidian/graph.json vendored
View File

@@ -3,20 +3,20 @@
"search": "",
"showTags": true,
"showAttachments": false,
"hideUnresolved": true,
"showOrphans": true,
"hideUnresolved": false,
"showOrphans": false,
"collapse-color-groups": true,
"colorGroups": [],
"collapse-display": true,
"collapse-display": false,
"showArrow": false,
"textFadeMultiplier": 0,
"nodeSizeMultiplier": 1,
"lineSizeMultiplier": 1,
"collapse-forces": true,
"centerStrength": 0.518713248970312,
"repelStrength": 10,
"linkStrength": 1,
"linkDistance": 250,
"scale": 1.0534979423868305,
"nodeSizeMultiplier": 1.22291666666667,
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"collapse-forces": false,
"centerStrength": 0.119791666666667,
"repelStrength": 0,
"linkStrength": 0.734375,
"linkDistance": 258,
"scale": 0.6094112847442601,
"close": false
}

504
.obsidian/plugins/obsidian-tasks-plugin/main.js vendored Normal file
View File

File diff suppressed because one or more lines are too long

12
.obsidian/plugins/obsidian-tasks-plugin/manifest.json vendored Normal file
View File

@@ -0,0 +1,12 @@
{
"id": "obsidian-tasks-plugin",
"name": "Tasks",
"version": "7.22.0",
"minAppVersion": "1.4.0",
"description": "Track tasks across your vault. Supports due dates, recurring tasks, done dates, sub-set of checklist items, and filtering.",
"helpUrl": "https://publish.obsidian.md/tasks/",
"author": "Clare Macrae and Ilyas Landikov (created by Martin Schenck)",
"authorUrl": "https://github.com/obsidian-tasks-group",
"fundingUrl": "https://github.com/sponsors/claremacrae",
"isDesktopOnly": false
}

1
.obsidian/plugins/obsidian-tasks-plugin/styles.css vendored Normal file
View File

File diff suppressed because one or more lines are too long

28
.obsidian/types.json vendored Normal file
View File

@@ -0,0 +1,28 @@
{
"types": {
"aliases": "aliases",
"cssclasses": "multitext",
"tags": "tags",
"TQ_explain": "checkbox",
"TQ_extra_instructions": "text",
"TQ_short_mode": "checkbox",
"TQ_show_backlink": "checkbox",
"TQ_show_cancelled_date": "checkbox",
"TQ_show_created_date": "checkbox",
"TQ_show_depends_on": "checkbox",
"TQ_show_done_date": "checkbox",
"TQ_show_due_date": "checkbox",
"TQ_show_edit_button": "checkbox",
"TQ_show_id": "checkbox",
"TQ_show_on_completion": "checkbox",
"TQ_show_postpone_button": "checkbox",
"TQ_show_priority": "checkbox",
"TQ_show_recurrence_rule": "checkbox",
"TQ_show_scheduled_date": "checkbox",
"TQ_show_start_date": "checkbox",
"TQ_show_tags": "checkbox",
"TQ_show_task_count": "checkbox",
"TQ_show_tree": "checkbox",
"TQ_show_urgency": "checkbox"
}
}

63
.obsidian/workspace.json vendored
View File

@@ -7,50 +7,21 @@
"id": "14467186b06ff799",
"type": "tabs",
"children": [
{
"id": "b2bafaf2ca18eb49",
"type": "leaf",
"state": {
"type": "markdown",
"state": {
"file": "Fragen.md",
"mode": "source",
"source": false
},
"icon": "lucide-file",
"title": "Fragen"
}
},
{
"id": "2b9e65ff6f58be1e",
"type": "leaf",
"state": {
"type": "markdown",
"state": {
"file": "Fragen.md",
"mode": "source",
"source": false
},
"icon": "lucide-file",
"title": "Fragen"
}
},
{
"id": "d74ba463d3773b61",
"type": "leaf",
"state": {
"type": "markdown",
"state": {
"file": "Ideen Vorgehensweise.md",
"file": "Umsetzung/Responses.md",
"mode": "source",
"source": false
},
"icon": "lucide-file",
"title": "Ideen Vorgehensweise"
"title": "Responses"
}
}
],
"currentTab": 2
]
}
],
"direction": "vertical"
@@ -142,12 +113,12 @@
"state": {
"type": "outgoing-link",
"state": {
"file": "Fragen.md",
"file": "Umsetzung/Responses.md",
"linksCollapsed": false,
"unlinkedCollapsed": true
},
"icon": "links-going-out",
"title": "Outgoing links from Fragen"
"title": "Outgoing links from Responses"
}
},
{
@@ -157,7 +128,7 @@
"type": "tag",
"state": {
"sortOrder": "frequency",
"useHierarchy": true,
"useHierarchy": false,
"showSearch": false,
"searchQuery": ""
},
@@ -223,14 +194,23 @@
"obsidian-git:Open Git source control": false
}
},
"active": "d74ba463d3773b61",
"active": "48e5fb98d63b2d4f",
"lastOpenFiles": [
"Fragen.md",
"_Hinweise.md",
"Exposé/0_Problembeschreibung.md",
"Umsetzung/Responses.md",
"Umsetzung",
"Ideen Vorgehensweise.md",
"Exposé/_Inhalt.md",
"Themen/Grammatik.md",
"Exposé/0_Problembeschreibung.md",
"Exposé/1_Ziele.md",
"Exposé/3_Verwendete_Methoden.md",
"Themen/Architektur.md",
"Themen/Natural Language Processing.md",
"Architektur.md",
"Exposé/4_Zeitplan.md",
"Exposé/_Inhalt.md",
"Untitled.base",
"_Hinweise.md",
"Themen",
"Thesis/04_ Ausblick/01_Zusammenfassung/_Inhalt.md",
"Thesis/04_ Ausblick/02_Ausblick/_Inhalt.md",
@@ -252,9 +232,6 @@
"Thesis/04_ Ausblick/02_Ausblick",
"Thesis/04_ Ausblick/01_Zusammenfassung",
"Thesis/02_Versuchsbeschreibung/03_Versuchsdurchführung",
"Thesis/02_Versuchsbeschreibung/02_Konzepterstellung",
"Thesis/02_Versuchsbeschreibung/01_Analyse der Aufgabenstellung",
"Untitled.canvas",
"Welcome.md"
"Untitled.canvas"
]
}

4
Exposé/0_Problembeschreibung.md
View File

@@ -1,4 +1,4 @@
Als 2022 OpenAI ihr Chat-bot ChatGPT der Öffentlichkeit freistellte wurden neue Automatisierungsprozesse ermöglicht. Redundante Arbeit konnte von nun an durch ein Chat-Bot teilweise durchgeführt werden.
Als 2022 OpenAI ihr #Chatbot ChatGPT der Öffentlichkeit freistellte wurden neue Automatisierungsprozesse ermöglicht. Redundante Arbeit konnte von nun an durch ein Chat-Bot teilweise durchgeführt werden.
Diese Chat-bots jedoch können Fehler und Falschaussagen in generierte Texte hinzufügen, die schwerwiegende Probleme für Endnutzer:innen erzeugen können, die wir vorher so nicht gesehen hatten.
@@ -9,4 +9,4 @@ Ziel soll es sein eine Applikation zu entwickeln, welche sich zwischen einen Cha
- Verwendete Grammatik
- Kohärenz von Informationen
Um dies zu erfüllen soll natural language processing ( #NLP) verwendet werden. Eine weitere KI würde nur neue Probleme bzw. bereits existierende Probleme nicht immer erfassen können.
Um dies zu erfüllen soll "natural language processing ( #NLP)" verwendet werden. Eine weitere KI würde nur neue Probleme bzw. bereits existierende Probleme nicht immer erfassen können.

17
Exposé/1_Ziele.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,17 @@
---
tags:
- Ziele
---
Für diese Thesis werden folgende Ziele definiert:
1. Erweiterbare #Architektur/PlugInArchitektur mit mehreren Ebenen #Architektur/Layered
1. Ebene für die #NLP
2. Ebene für die #API mit der Informationen von bspw. Wikipedia erhalten werden sollen
3. Prüfebene
2. Startbare #Applikation, mit der man die Übertragenen Informationen von bspw. Ollama an ein #Webinterface abhören kann.
1. Die Applikation ist getrennt von der Weboberfläche und von Ollama
2. Ist einzeln startbar
3. Eine #Webapplikation, die bei Bedarf auf eine #CLI Applikation reduziert werden kann. Bzw. Protokoll ( #JSON) oder #API zur Verfügung stellen.
Am Ende der Bearbeitungszeit soll eine Teil-Implementation vorliegen, mit der Informationen möglicherweise, die durch ein #Chatbot generiert wurden überprüft werden können.
Falschinformationen oder Informationen, die bspw. nicht im richtigen Kontext stehen sollen in einem Fenster kenntlich markiert werden.

4
Exposé/3_Verwendete_Methoden.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,4 @@
---
tags:
- Methoden
---

6
Exposé/4_Zeitplan.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,6 @@
---
tags:
- Zeitplan
- Arbeitspakete
- Ziele
---

15
Fragen.md
View File

@@ -1,3 +1,8 @@
---
tags:
- Fragen
---
# Fragen zum Thema und zur Umsetzung
- [ ] Wie ermittel ich Fachgerecht die:
- [ ] #Grammatik?
- [ ] #Rechtschreibung?
@@ -6,9 +11,15 @@
- [ ] dass der #Chatbot keine #Halluzination hat?
- [ ] dass die #Fakten verdreht wurden?
- [ ] dass #Fakten falsch benannt / dargestellt wurden?
- [ ] #PunktUndKommasetzung?
- [ ] Gibt es #Sprachlimitierungen und wenn ja, welche?
- [ ] Wie binde ich einen #Chatbot an? (API Schnittstelle)
- [ ] Wie binde ich einen #Chatbot an? (API Schnittstelle oder Listen on Port?)
- [ ] Welche #Architektur will ich bevorzugen?
- [ ] Wie kann ich meine #Software #Testen?
- [ ] Kann ich mit einem geeignetten #Datensatz fachgerecht #Testen?
- [ ] Kann ich mit einem geeigneten #Datensatz fachgerecht #Testen?
# Fragen zu den Zielen und dem daraus res. Zeitplan
- [ ] Welche #Ziele sind im Zeitrahmen einhaltbar?
- [ ] Welche #Arbeitspakete können anhand der Ziele Definiert werden?
- [ ] In welcher Form kann der #Zeitplan effizient umgesetzt werden

5
Ideen Vorgehensweise.md
View File

@@ -1,3 +1,4 @@
# Algorithmischer Ansatz
1. Herausarbeiten von Schlüsselwörtern
2. Internetquellen zu diesen Schlüsselwörter finden
3. Ermittlung auf korrekte Anwendung
@@ -5,3 +6,7 @@
Die [franz. Wikipediaseite](https://fr.wikipedia.org/wiki/Traitement_automatique_des_langues) zu #NLP bietet eine menge Verknüpfungen für das Erarbeiten der These.
Die Programmiersprache Python enthält ebenfalls eine Menge Ressourcen, die es ermöglichen keinen Boilerplate neu zu implementieren (Beispiel: #NLTK).
# Ansatz mit weiterer KI
Ein weiterer Ansatz mit einer weiter #KI kann durchaus interessant sein, bietet aber keine Nachvollziehbaren Ergebnisse, oder zumindestens Ergebnisse die "einfach" prüfbar sind.
Da #KI sich wie eine #Blackbox verhält wird dieser Ansatz nicht weiter durchgeführt.

9
Themen/Architektur.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,9 @@
---
tags:
- Architektur
---
Für die #Architektur kann eine #PlugInArchitektur verwendet werden. Diese Bietet das Erstellen von Modulen direkt womit man manche Module an bzw. ausschalten kann. Es ermöglicht zudem das vereinfachte erstellen von #Modultests.
#Architektur/ChannelsAndFilter bietet das erstellen einzelner Filter, welches im Rahmen der Thesis passen könnte. Problematisch wäre jedoch die Zeitversetzung und Umsetzung selbst. Da mehrere unterschiedliche Services (z.B. Wikipedia) zur Datenverifikation verwendet werden sollen wäre eine Nutzer-angepasste Architektur interessanter (siehe #Architektur/PlugInArchitektur)

7
Themen/Grammatik.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,7 @@
---
tags:
- Grammatik
- NLTK
- NLP
---
Zur Überprüfung der Grammatik kann von #NLTK folgendes aus der Dokumentation verwendet werden: [nltk.grammar](https://www.nltk.org/api/nltk.grammar.html)

2
Themen/Natural Language Processing.md
View File

@@ -0,0 +1,2 @@
Das Modul #NLTK kann für #NLP verwendet werden.

21
Umsetzung/Responses.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,21 @@
Antworten sollen eine Verständliche und simple Struktur darstellen.
Beispielweise als JSON Objekt:
```json
{
position: {
from: {
x: number,
y: number
},
to: {
x: number,
y: number
}
},
issue_type: ENUM_ISSUE_TYPE,
comment: string,
}
```
#task Besprechung der Response Objekte