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This commit is contained in:
fzzinchemical
@@ -1,12 +1,35 @@
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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.
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Mit der ankunft von breit verwendeten LLMs wie ChatGPT, Gemini oder auch Llama bot sich eine neue Form der Arbeit im Bereich der Informatik, spezifisch dem schreiben von Code.
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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.
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Das sogenannte Vibe-Coding ist ein bereits weit vertretener Begriff für Personen, die zur Erstellung von Code und Code-Architekturen auf KI-Modelle zugreifen um Personal und Arbeit zu reduzieren.
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Bei der Verfassung und Generierung von Lernmaterial ist ein korrektes lernen von Fachvokabular und Kontext von besonderer Wichtigkeit, diese Thesis versucht eine Lösung für dieses Teilproblem zu lösen.
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Problematisch sind jedoch Synthetic Error Injections bei generiertem Code, der zu unerwünschten Problemen führen kann. Beispiele hierfür sind undefinierte Variablen, fehlende Imports, Typenfehler, Off-By-One-Fehler und logic contradicitons.
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Ziel soll es sein eine Applikation zu entwickeln, welche sich zwischen einen Chat-Bot und den Endnutzer:innen schalten kann oder per Copy-Paste einen Text auf folgende Kriterien prüfen soll:
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- Korrektheit von Kontext bei verwendeten Schlüsselwörtern
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- Verwendete Grammatik
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- Kohärenz von Informationen
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Diese Thesis behandelt diese Problematik, indem
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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.
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```mermaid
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gantt
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title Zeitplan (9 Wochen)
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dateFormat YYYY-MM-DD
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section Pakete
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1. Baseline :2026-04-01, 3d
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2. Datensatz-Plan :2026-04-04, 7d
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3. Datensatz-Erst.:2026-04-11, 14d
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4. BERT-Setup :2026-04-25, 4d
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5. MCP-Infrastr. :2026-04-29, 7d
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6. Frontend :2026-05-6, 3d
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7. Fine-Tuning :2026-05-9, 7d
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8. Analyse :2026-05-16, 7d
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Puffer :crit, 2026-05-023, 14d
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```
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24
Fragen.md
24
Fragen.md
@@ -3,23 +3,7 @@ tags:
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- Fragen
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# Fragen zum Thema und zur Umsetzung
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- [ ] Wie ermittel ich Fachgerecht die:
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- [ ] #Grammatik?
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- [ ] #Rechtschreibung?
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- [ ] dass sich der #ChatBot sich nicht ständig #Wiederholt?
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- [ ] dass der #Kontext nicht stimmt?
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- [ ] dass der #Chatbot keine #Halluzination hat?
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- [ ] dass die #Fakten verdreht wurden?
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- [ ] dass #Fakten falsch benannt / dargestellt wurden?
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- [ ] #PunktUndKommasetzung?
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- [ ] Gibt es #Sprachlimitierungen und wenn ja, welche?
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- [ ] Wie binde ich einen #Chatbot an? (API Schnittstelle oder Listen on Port?)
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- [ ] Welche #Architektur will ich bevorzugen?
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- [ ] Wie kann ich meine #Software #Testen?
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- [ ] Kann ich mit einem geeigneten #Datensatz fachgerecht #Testen?
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# Fragen zu den Zielen und dem daraus res. Zeitplan
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- [ ] Welche #Ziele sind im Zeitrahmen einhaltbar?
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- [ ] Welche #Arbeitspakete können anhand der Ziele Definiert werden?
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- [ ] In welcher Form kann der #Zeitplan effizient umgesetzt werden
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- Wie Prüfe ich die Webseiten, die durch KI-Tools (wie ChatGPT und Perplexity) verwendet werden und ob die Informationen von dort stimmen?
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- Kann ich dafür eine Trainierte Variante von ModernBert verwenden?
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- Kann ich das Model Kontext Protokol dafür einbinden? oder reicht RAG?
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- Wie Werte ich die Datensätze aus und entscheide ob diese meinem Ziel entsprechen.
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54
Kommentare.md
Normal file
54
Kommentare.md
Normal file
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Motivation, Problembeschreibung
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Literaturzitate
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CodeHalu -
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Will ich Halluzinationen erkennen?
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Will ich es Klassifizieren?
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Auf einen Use-Case runterbrechen
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Können wir die Ergebnisse nachvollziehen?
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Wo will ich das andocken?
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Wieso ist eine solche Klassifikation wichtig?
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Mit welcher Methode will ich es nachvollziehen?
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Nähere Beschreibung des Benchmarks
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Wie sehen die Datensätze aus?
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Einführung des State of the Art mit den Benchmarks?
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Genauere Vorstellung der Architektur von LettuceDetect.
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2 Szenarien, gelesen in Literatur und SE
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Aufstellung eines Frameworks um Halluzinationsentdeckung, hlift das?
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Ich habe so eine Pipeline und kann das einbinden an ein Konkretes Projekt.
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Proof of concept, definierung des Projektes und LettuteDetect
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Schwammige Formulierung in Motivation.
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Problembeschreibung: wer macht bereits Halluzinationsentdeckung in Code
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Was leisten die einzelnen Komponenten und wie kann ich das Proof of concept aufstellen?
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Part mit LLM wird noch nicht verstanden.
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Für proof of principle
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Dem Leser stärker Erklären wo angesetzt wird.
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Bauen von etwas was in der Literatur
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Was man amchen k:onnte wäre eine überprüfung die könnten etwas bis zu einem bestimmten Grad erkennen.
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Praktischer Versuch: Proof of Principle, kann ich damit iwi arbeiten
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Beispielprojekt aufsetzen
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Anhand welcher Aufgabentypen kann ich besonders addressieren? Mit welchen Sprachmodellen will ich da ran gehen.
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Seite mehr ist nicht schlimm
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aa was ist das ziel
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b an wen richtet sich das ganze
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Knackpunkt proof of principle, stelle der Code-Generierung Copilot Pipeline an Copilot hinzufügen
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verschiedene Aussagen vorne rausgreifen. Datensatz zusammenstellen in Anlehnung der Datensätze möglicherweise
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2-3 Methoden um Halluzinationsentdeckung aus codehalu einbinden
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welche schritte von pipeline
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woher kommt der generierte Code???
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an wen richtet sich das ganze?
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Verfassung eines Exposés
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Grundidee immer gleich
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- Problembeschreibung
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- Ressourcen
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Ressourcen: Nils Vehske, Lars Braubach, Ute Bohnebeck
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Für Erkennung sollte man sich die Datensets anschauen.
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HuDEX schicken
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Welche Art von Pipeline und architektur kann man da zusammenbauen um Haluzination zu entdecken und ausführen zu können?
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Mit der RAG-Pipeline erhält man einen Corpus
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Welche Art von Daten werden verwendet?
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Vorletzte Woche 26-Wieder da.
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Termin letzte Semesterwoche letzte Januarwoche.
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Unterlagen 26-30 Januar abschicken.
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Dienstag 11 Uhr 3.Februar
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Zweitgutachter anschauen: Draheim, Braubach, (Matevska) oder andere von Interesse.
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Automated Essay Scoring scheint eine Teilgebiet zu sein, welches noch eine Menge arbeit erfordert und dementsprechend möglicherweise nicht all zu anfassbar zu sein scheint.
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KI könnte hier zwar helfen, aber das hinzufügen einer Blackbox kann zu unerwünschten Nebeneffekte führen (schwere Nachvollziehbarkeit, mögliche Beeinflussung durch übergebene Texte).
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2
Themen/Recherche/Evaluationsmethoden/Precision@2.md
Normal file
2
Themen/Recherche/Evaluationsmethoden/Precision@2.md
Normal file
@@ -0,0 +1,2 @@
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Teilmenge von Token-F1
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**Beurteilung eines binären Klassifikators**
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4
Themen/Recherche/Evaluationsmethoden/ROUGE-L.md
Normal file
4
Themen/Recherche/Evaluationsmethoden/ROUGE-L.md
Normal file
@@ -0,0 +1,4 @@
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||||
**Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation**
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Vergleicht ein Produkt gegen Referenzmaterialien und deckt mitunter n-grams automatisch.
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Wertemengel zwischen 0 und 1, 1 stehend für eine höhere Similarität zum Referenzmaterial.
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2
Themen/Recherche/Evaluationsmethoden/Span-IoU.md
Normal file
2
Themen/Recherche/Evaluationsmethoden/Span-IoU.md
Normal file
@@ -0,0 +1,2 @@
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Informationsextraktion, wurden die korrekten Daten extrahiert?
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Dies steht in direktem Bezug zur korrekten Datenextraktion durch ein LLM-System
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17
Themen/Recherche/Evaluationsmethoden/Token-F1.md
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17
Themen/Recherche/Evaluationsmethoden/Token-F1.md
Normal file
@@ -0,0 +1,17 @@
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Klassifikator ist selber ebenfalls fehleranfällig und kann in manchen Fällen ein Objekt einer falschen Klasse zuweisen.
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# Sensitivität/Richtig-positiv-Rate
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Auch Empfindlichkeit oder Trefferquote gibt Wahrsch. mit der ein Objekt korrekt als positiv klassifiziert wird.
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# Falsch-negativ-Rate
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Fälschlich als negativ klassifizierte Objekte
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# Spezifität
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Richtig-negativ-Rate gibt die Wahrscheinlichkeit mit der ein negatives Objekt korrekt als negativ kassifiziert wird.
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# Falsch-positive-Rate
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Auch Ausfallrate, gibt den Anteil der fälschlich als positiv klassifizierten Objekte an, die in Wirklichkeit negativ sind.
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# Zusammenfassung
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Wir sehen hier eine relation zwischen Sensitivität und Spezifität, ein Ausgleich sollte beim Trainingsprozess ermittelt werden.
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![https://de.wikipedia.org/wiki/Beurteilung_eines_bin%C3%A4ren_Klassifikators#Kombinierte_Ma%C3%9Fe]()
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Themen/Recherche/Evaluationsmethoden/n-gram Overlap.md
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3
Themen/Recherche/Evaluationsmethoden/n-gram Overlap.md
Normal file
@@ -0,0 +1,3 @@
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Vorhersagen der nächsten Wörter einstimmig? Grundlegende Grammatik der Programmiersprache wirde hier möglicherweise getestet.
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![https://fr.wikipedia.org/wiki/N-gramme]()
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tags:
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- Grammatik
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- NLTK
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- NLP
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Zur Überprüfung der Grammatik kann von #NLTK folgendes aus der Dokumentation verwendet werden: [nltk.grammar](https://www.nltk.org/api/nltk.grammar.html)
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2
Themen/Recherche/MCP.md
Normal file
2
Themen/Recherche/MCP.md
Normal file
@@ -0,0 +1,2 @@
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https://github.com/QuixiAI/dolphin-mcp/tree/main
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@@ -1,2 +0,0 @@
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Das Modul #NLTK kann für #NLP verwendet werden.
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102
Umsetzung/.$Untitled Diagram.drawio.bkp
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102
Umsetzung/.$Untitled Diagram.drawio.bkp
Normal file
@@ -0,0 +1,102 @@
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|
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<mxGeometry relative="1" as="geometry" />
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||||
</mxCell>
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||||
<mxCell id="FcBwC2Dzq3h-ralQRLea-13" parent="1" style="rounded=1;whiteSpace=wrap;html=1;fillColor=#dae8fc;strokeColor=#6c8ebf;fillStyle=dashed;" value="tokenized<div>Answer</div>" vertex="1">
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||||
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</mxCell>
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||||
<mxCell id="FcBwC2Dzq3h-ralQRLea-19" edge="1" parent="1" source="FcBwC2Dzq3h-ralQRLea-14" style="edgeStyle=orthogonalEdgeStyle;rounded=0;orthogonalLoop=1;jettySize=auto;html=1;exitX=0.5;exitY=1;exitDx=0;exitDy=0;entryX=0.75;entryY=0;entryDx=0;entryDy=0;" target="FcBwC2Dzq3h-ralQRLea-18">
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||||
<mxGeometry relative="1" as="geometry" />
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</mxCell>
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||||
<mxCell id="FcBwC2Dzq3h-ralQRLea-14" parent="1" style="rounded=1;whiteSpace=wrap;html=1;fillColor=#fff2cc;strokeColor=#d6b656;fillStyle=dashed;" value="tokenized<div>Context</div>" vertex="1">
|
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||||
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||||
<mxCell id="FcBwC2Dzq3h-ralQRLea-22" edge="1" parent="1" source="FcBwC2Dzq3h-ralQRLea-18" style="edgeStyle=orthogonalEdgeStyle;rounded=0;orthogonalLoop=1;jettySize=auto;html=1;exitX=0.5;exitY=1;exitDx=0;exitDy=0;entryX=0.5;entryY=0;entryDx=0;entryDy=0;" target="FcBwC2Dzq3h-ralQRLea-33">
|
||||
<mxGeometry relative="1" as="geometry">
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||||
<mxPoint x="395.0344827586207" y="800" as="targetPoint" />
|
||||
</mxGeometry>
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||||
</mxCell>
|
||||
<mxCell id="FcBwC2Dzq3h-ralQRLea-18" parent="1" style="rounded=1;whiteSpace=wrap;html=1;" value="Custom ModernBERT<div>SLM</div>" vertex="1">
|
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</mxCell>
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||||
<mxCell id="we9DdsN1QogulVzx31cQ-8" edge="1" parent="1" source="FcBwC2Dzq3h-ralQRLea-31" style="edgeStyle=orthogonalEdgeStyle;rounded=0;orthogonalLoop=1;jettySize=auto;html=1;exitX=0.5;exitY=1;exitDx=0;exitDy=0;entryX=0.5;entryY=0;entryDx=0;entryDy=0;" target="FcBwC2Dzq3h-ralQRLea-8">
|
||||
<mxGeometry relative="1" as="geometry" />
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</mxCell>
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||||
<mxCell id="FcBwC2Dzq3h-ralQRLea-31" parent="1" style="rounded=1;whiteSpace=wrap;html=1;fillColor=#ffe6cc;strokeColor=#d79b00;" value="MCP Server" vertex="1">
|
||||
<mxGeometry height="60" width="120" x="650" y="230" as="geometry" />
|
||||
</mxCell>
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||||
<mxCell id="FcBwC2Dzq3h-ralQRLea-32" parent="1" style="rounded=1;whiteSpace=wrap;html=1;fillColor=#f5f5f5;strokeColor=#666666;fontColor=#333333;" value="User Input/<div>Automated Input</div>" vertex="1">
|
||||
<mxGeometry height="60" width="120" x="40" y="300" as="geometry" />
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</mxCell>
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<mxCell id="FcBwC2Dzq3h-ralQRLea-36" edge="1" parent="1" source="FcBwC2Dzq3h-ralQRLea-33" style="edgeStyle=orthogonalEdgeStyle;rounded=0;sketch=1;hachureGap=4;jiggle=2;curveFitting=1;orthogonalLoop=1;jettySize=auto;html=1;exitX=0.5;exitY=1;exitDx=0;exitDy=0;entryX=0.5;entryY=0;entryDx=0;entryDy=0;fontFamily=Architects Daughter;fontSource=https%3A%2F%2Ffonts.googleapis.com%2Fcss%3Ffamily%3DArchitects%2BDaughter;" target="FcBwC2Dzq3h-ralQRLea-35">
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||||
<mxGeometry relative="1" as="geometry" />
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</mxCell>
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||||
<mxCell id="FcBwC2Dzq3h-ralQRLea-33" parent="1" style="rounded=1;whiteSpace=wrap;html=1;hachureGap=4;fontFamily=Architects Daughter;fontSource=https%3A%2F%2Ffonts.googleapis.com%2Fcss%3Ffamily%3DArchitects%2BDaughter;fillColor=#ffe6cc;strokeColor=#d79b00;gradientColor=none;" value="<font face="Helvetica">Multi Labeled Output</font>" vertex="1">
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<mxGeometry height="60" width="120" x="335" y="780" as="geometry" />
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</mxCell>
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||||
<mxCell id="FcBwC2Dzq3h-ralQRLea-35" parent="1" style="rounded=1;whiteSpace=wrap;html=1;hachureGap=4;fontFamily=Architects Daughter;fontSource=https%3A%2F%2Ffonts.googleapis.com%2Fcss%3Ffamily%3DArchitects%2BDaughter;fillColor=#d5e8d4;strokeColor=#82b366;" value="<font face="Helvetica">Markierter Code</font>" vertex="1">
|
||||
<mxGeometry height="60" width="120" x="335" y="880" as="geometry" />
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||||
</mxCell>
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||||
<mxCell id="we9DdsN1QogulVzx31cQ-2" connectable="0" parent="1" style="group;rounded=0;glass=0;shadow=0;" value="" vertex="1">
|
||||
<mxGeometry height="170" width="290" x="200" y="220" as="geometry" />
|
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</mxCell>
|
||||
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102
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102
Umsetzung/Untitled Diagram.drawio
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<mxCell id="FcBwC2Dzq3h-ralQRLea-32" parent="1" style="rounded=1;whiteSpace=wrap;html=1;fillColor=#f5f5f5;strokeColor=#666666;fontColor=#333333;" value="User Input/<div>Automated Input</div>" vertex="1">
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||||
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<mxGeometry relative="1" as="geometry" />
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</mxCell>
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<mxCell id="we9DdsN1QogulVzx31cQ-5" edge="1" parent="1" source="FcBwC2Dzq3h-ralQRLea-6" style="edgeStyle=orthogonalEdgeStyle;rounded=0;orthogonalLoop=1;jettySize=auto;html=1;exitX=0.5;exitY=1;exitDx=0;exitDy=0;entryX=0.25;entryY=0;entryDx=0;entryDy=0;" target="FcBwC2Dzq3h-ralQRLea-1">
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|
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||||
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<mxGeometry height="60" width="120" x="510" y="320" as="geometry" />
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|
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