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Drupal

Thorsten — Tue, 18 Aug 2026 16:42:33 GMT

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Drush installieren

Thorsten — Tue, 18 Aug 2026 16:37:46 GMT

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Drupal

Thorsten — Tue, 18 Aug 2026 15:39:47 GMT

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Thorsten — Tue, 18 Aug 2026 14:57:44 GMT

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Drupal

Thorsten — Tue, 18 Aug 2026 10:59:09 GMT

Thorsten löschte die Seite Drupal Inhalt war: „==Voraussetzung== * Drush Installieren ==Konfiguration exportieren (YAML)== Die gesamte Website-Struktur (Content-Typen, Felder, Views, Taxonomie-Vokabulare, Rollen-Berechtigungen) wird als standardisierte YAML-Dateien exportiert: <pre> drush config:export --destination=/pfad/zum/backup/config </pre> Vorteil: Völlig unabhängig vom Datenbanksystem (PostgreSQL, MySQL,…“. Einziger Bearbeiter: Thorsten (Diskussion)

Drush Installieren

Thorsten — Tue, 18 Aug 2026 10:56:11 GMT

Thorsten löschte die Seite Drush Installieren Inhalt war: „Hinweis: Diese Inhalte wurden mit Unterstützung von Künstlicher Intelligenz erstellt und redaktionell überprüft (Transparenzhinweis gemäß Art. 50 EU AI Act). == Drush Installation in Drupal == Diese Seite beschreibt die Schritte zur Installation von '''Drush''' (Drupal Shell) über Composer in einem Drupal-Projekt. === Befehle === <syntaxhighlight lang="bash"> cd /…“. Einziger Bearbeiter: Thorsten (Diskussion)

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Thorsten — Tue, 18 Aug 2026 05:42:20 GMT

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	* [[Weiter]]		* [[Weiter]]
	* [[Wissenssysteme & Tools im Überblick]]		* [[Wissenssysteme & Tools im Überblick]]
			* [[Drupal]]

	==Hinweis==		==Hinweis==
	Hinweis: Diese Inhalte wurden mit Unterstützung von Künstlicher Intelligenz erstellt und redaktionell überprüft (Transparenzhinweis gemäß Art. 50 EU AI Act).		Hinweis: Diese Inhalte wurden mit Unterstützung von Künstlicher Intelligenz erstellt und redaktionell überprüft (Transparenzhinweis gemäß Art. 50 EU AI Act).

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Thorsten — Sat, 15 Aug 2026 12:40:03 GMT

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	Im Open-Source-Bereich gibt es eine breite Palette an ausgereiften Wissensmanagement- und Wiki-Systemen für das Self-Hosting. Je nach Struktur, gewünschter Benutzeroberfläche und Speicherbackend lassen sie sich in verschiedene Kategorien einteilen		Im Open-Source-Bereich gibt es eine breite Palette an ausgereiften Wissensmanagement- und Wiki-Systemen für das Self-Hosting. Je nach Struktur, gewünschter Benutzeroberfläche und Speicherbackend lassen sie sich in verschiedene Kategorien einteilen

Wissenssysteme & Tools im Überblick

Thorsten — Sat, 15 Aug 2026 12:38:34 GMT

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	==Klassische Regelsysteme & Inferenz (Rule Engines)==		==Klassische Regelsysteme & Inferenz (Rule Engines)==
	''Systeme, die Wissen als Wenn-Dann-Regeln abbilden und daraus automatisch Schlussfolgerungen (Inferenz) ableiten.''		''Systeme, die Wissen als Wenn-Dann-Regeln abbilden und daraus automatisch Schlussfolgerungen (Inferenz) ableiten.''

Grundbegriffe Informatik

Thorsten — Sat, 15 Aug 2026 12:37:52 GMT

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	==Grundbegriffe Informatik==		==Grundbegriffe Informatik==

Wissenssysteme & Tools im Überblick

Thorsten — Sat, 15 Aug 2026 12:36:06 GMT

Die Seite wurde neu angelegt: „ ==Klassische Regelsysteme & Inferenz (Rule Engines)== ''Systeme, die Wissen als Wenn-Dann-Regeln abbilden und daraus automatisch Schlussfolgerungen (Inferenz) ableiten.'' * CLIPS – In C entwickeltes, produktionsregelbasiertes Expertensystem-Toolkit, seit den 1980ern u. a. von der NASA genutzt. * Drools (KIE Community) – Java-basierte Business-Rules-Management-Engine mit Rete-Algorithmus, Teil der KIE-Plattform. * Pyke / Experta (Python) – Python-Bi…“

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==Klassische Regelsysteme & Inferenz (Rule Engines)==
''Systeme, die Wissen als Wenn-Dann-Regeln abbilden und daraus automatisch Schlussfolgerungen (Inferenz) ableiten.''
* CLIPS – In C entwickeltes, produktionsregelbasiertes Expertensystem-Toolkit, seit den 1980ern u. a. von der NASA genutzt.
* Drools (KIE Community) – Java-basierte Business-Rules-Management-Engine mit Rete-Algorithmus, Teil der KIE-Plattform.
* Pyke / Experta (Python) – Python-Bibliotheken für regelbasierte Wissensverarbeitung mit Vorwärtsverkettung (Forward Chaining).

==Wissensgraphen & Ontologien (Semantic Web)==
''Modellieren Wissen als vernetzte Graphen aus Entitäten und Beziehungen, oft nach Semantic-Web-Standards wie RDF/OWL.''
* Apache Jena – Java-Framework zum Erstellen und Abfragen RDF-basierter Wissensgraphen mit SPARQL-Unterstützung.
* Protégé – Open-Source-Editor der Stanford University zum Erstellen und Bearbeiten von Ontologien (OWL/RDF).
* Neo4j (Community Edition) – Weit verbreitete native Graphdatenbank mit der Abfragesprache Cypher.
* Memgraph – In-Memory-Graphdatenbank, kompatibel mit Cypher, optimiert für Echtzeit-Graphanalysen.

==Moderne KI-gestützte Wissenssysteme (RAG & Vektorsuche)==
''Kombinieren große Sprachmodelle mit externen Wissensquellen über Retrieval-Augmented Generation (RAG).''
* Dify – Low-Code-Plattform zum Erstellen von LLM-Anwendungen inkl. RAG-Pipelines und Agenten.
* RAGFlow – Open-Source-Engine speziell für RAG-Workflows mit tiefem Dokumentenverständnis.
* Onyx – Open-Source-Plattform für unternehmensweite KI-Suche und Chat über eigene Datenquellen (vormals Danswer).
* LlamaIndex – Framework zur Verbindung von LLMs mit strukturierten und unstrukturierten Datenquellen (Indexierung/Retrieval).
* LangChain – Framework zum Verketten von LLM-Aufrufen, Tools und Datenquellen zu komplexen Anwendungen.
* Ollama – Tool zum lokalen Ausführen und Verwalten von Open-Source-LLMs.
* LocalAI – Open-Source-Alternative zur OpenAI-API für lokal gehostete Sprachmodelle.

==Dokumentenbasiertes Wissensmanagement (Wikis & Docs)==
''Klassische Werkzeuge zum Erfassen, Strukturieren und gemeinsamen Bearbeiten von Wissen in Textform.''
* Wiki.js – Modernes, Node.js-basiertes Wiki-System mit Markdown-Unterstützung und ansprechender Oberfläche.
* Outline – Team-Wiki/Wissensdatenbank mit Fokus auf schnelle Suche und modernes Design.
* XWiki – Erweiterbare Open-Source-Wiki-Plattform mit eigenem Applikations-Framework.
* MediaWiki – Die Software hinter Wikipedia, weit verbreitet für offene und Unternehmens-Wikis.

==Integrierte Gesamtlösungen (Monolithen / Frameworks)==
''Große, oft modulare Plattformen, die Wissensmanagement in ein umfassenderes System integrieren.''
* Drupal mit Opigno & ECA – Content-Management-System Drupal, erweitert um Lernmanagement (Opigno) und Ereignis-Automatisierung (ECA).
* ILIAS – Open-Source-Lernmanagementsystem (LMS) mit Wissens- und Kursverwaltung, v. a. im Hochschulbereich.

==Wissenszentrierte & Semantische Systeme==
''Verbinden klassisches Wiki-Wissen mit semantischen Technologien.''
* Semantic MediaWiki (SMW) – Erweiterung für MediaWiki, die Seiteninhalte mit semantischen Annotationen zu einem Wissensgraphen verknüpft.

==Vektordatenbanken==
''Speichern und durchsuchen Daten anhand ihrer Vektor-Embeddings – Grundlage vieler RAG-Systeme.''
* Milvus – Skalierbare Open-Source-Vektordatenbank für Ähnlichkeitssuche in großen Datenmengen.
* Weaviate – Open-Source-Vektordatenbank mit integrierter Hybrid-Suche (Vektor + Keyword).
* Qdrant – Performante Open-Source-Vektor-Suchmaschine, geschrieben in Rust.
* Chroma – Leichtgewichtige, entwicklerfreundliche Vektordatenbank, beliebt in LLM-Prototypen.
* Pinecone – Vollständig verwalteter (Cloud-)Vektordatenbank-Dienst.

==Persönliches Wissensmanagement (PKM)==
''Werkzeuge für Einzelpersonen zum Vernetzen und Strukturieren persönlicher Notizen.''
* Obsidian – Lokal-first-Notiz-App mit verlinkten Markdown-Dateien und Graphenansicht.
* Logseq – Open-Source-Outliner mit Fokus auf verknüpftes, blockbasiertes Denken (ähnlich Roam Research).
* Notion – All-in-One-Arbeitsbereich für Notizen, Datenbanken und Wikis.
* TiddlyWiki – Nicht-lineares, einzeldateibasiertes persönliches Wiki im Browser.

==Enterprise Search / Volltextsuche==
''Ermöglichen das schnelle Durchsuchen großer, oft heterogener Datenbestände.''
* Elasticsearch – Verteilte Such- und Analyse-Engine auf Basis von Apache Lucene.
* OpenSearch – Community-Fork von Elasticsearch/Kibana nach der Lizenzänderung.
* Solr – Etablierte, ebenfalls auf Apache Lucene basierende Suchplattform.
* Meilisearch – Schnelle, entwicklerfreundliche Open-Source-Suchmaschine mit Relevanz "out of the box".

==Agenten- & Orchestrierungs-Frameworks==
''Koordinieren mehrere LLM-Aufrufe, Tools oder Agenten zu komplexeren automatisierten Abläufen.''
* AutoGen – Microsoft-Framework für Multi-Agenten-Konversationen zur Aufgabenlösung.
* CrewAI – Framework zur Orchestrierung rollenbasierter KI-Agenten-Teams.
* Haystack – Framework von deepset für Such- und RAG-Pipelines mit LLMs.
* n8n – Open-Source-Workflow-Automatisierungstool mit visueller Oberfläche, inkl. KI-Integrationen.

==Taxonomie- & Thesaurus-Management==
''Verwalten kontrollierte Vokabulare und Begriffshierarchien zur einheitlichen Verschlagwortung.''
* PoolParty – Kommerzielle Plattform für Taxonomie- und Wissensgraph-Management.
* TopBraid – Enterprise-Plattform für Ontologie-, Taxonomie- und Datenmanagement.
* SKOS-Tools – Werkzeuge rund um den W3C-Standard SKOS (Simple Knowledge Organization System) für kontrollierte Vokabulare.

==Konversationelle KI / Chatbot-Frameworks==
''Ermöglichen den Aufbau dialogbasierter Assistenzsysteme.''
* Rasa – Open-Source-Framework für kontextbewusste Chatbots und Sprachassistenten.
* Botpress – Open-Source-Plattform zum Erstellen und Betreiben von Konversations-Bots.

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Thorsten — Sat, 15 Aug 2026 12:34:22 GMT

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	* [[Grundbegriffe Informatik]]		* [[Grundbegriffe Informatik]]
	* [[Weiter]]		* [[Weiter]]
			* [[Wissenssysteme & Tools im Überblick]]

	==Hinweis==		==Hinweis==
	Hinweis: Diese Inhalte wurden mit Unterstützung von Künstlicher Intelligenz erstellt und redaktionell überprüft (Transparenzhinweis gemäß Art. 50 EU AI Act).		Hinweis: Diese Inhalte wurden mit Unterstützung von Künstlicher Intelligenz erstellt und redaktionell überprüft (Transparenzhinweis gemäß Art. 50 EU AI Act).

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Thorsten — Sat, 15 Aug 2026 09:36:37 GMT

Die Seite wurde neu angelegt: „Im Open-Source-Bereich gibt es eine breite Palette an ausgereiften Wissensmanagement- und Wiki-Systemen für das Self-Hosting. Je nach Struktur, gewünschter Benutzeroberfläche und Speicherbackend lassen sie sich in verschiedene Kategorien einteilen ==Moderne Wissensdatenbanken (Notion- & Confluence-Alternativen)== All-in-one-Arbeitsbereiche mit Seiten, Datenbanken und Blöcken – ersetzen Notion/Confluence im Self-Hosting. ==Entwicklerfreundliche & M…“

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Im Open-Source-Bereich gibt es eine breite Palette an ausgereiften Wissensmanagement- und Wiki-Systemen für das Self-Hosting. Je nach Struktur, gewünschter Benutzeroberfläche und Speicherbackend lassen sie sich in verschiedene Kategorien einteilen

==Moderne Wissensdatenbanken (Notion- & Confluence-Alternativen)==
All-in-one-Arbeitsbereiche mit Seiten, Datenbanken und Blöcken – ersetzen Notion/Confluence im Self-Hosting.

==Entwicklerfreundliche & Markdown-fokussierte Wikis==
Wikis, die primär mit Markdown arbeiten und sich vor allem an Entwickler-Teams richten.
* '''Wiki.js''' – Modernes Wiki mit Markdown-Editor, Git-Sync, feingranularer Rechteverwaltung und Node.js-Backend.

===Docs-as-Code-Generatoren===
Statische Seitengeneratoren, die Dokumentation aus Markdown-Dateien im Git-Repo erzeugen – Inhalte werden wie Code versioniert und reviewed.
* '''MkDocs mit Material-Theme''' – Python-basierter statischer Doku-Generator mit populärem, stark anpassbarem Material-Design-Theme.
* '''Docusaurus''' – React-basierter Doku-Generator von Meta, stark bei Versionierung und Mehrsprachigkeit.
* '''Astro Starlight''' – Doku-Theme auf Basis von Astro, sehr performant durch minimales JavaScript im Browser.
* '''VitePress''' – Vite-basierter, schneller statischer Seitengenerator, häufig für Vue-/JS-Projektdokumentationen genutzt.
* '''mdBook''' – Rust-Tool zum Erstellen von Büchern/Dokus aus Markdown, bekannt aus der offiziellen Rust-Dokumentation.

===Klassische Wiki-Engines===
Traditionelle, datenbankgestützte Wiki-Software mit eigener Syntax und Weboberfläche.
* '''MediaWiki''' – Software hinter Wikipedia, sehr mächtig und erweiterbar, aber vergleichsweise aufwändig im Betrieb.
* '''DokuWiki''' – Dateibasiertes Wiki ganz ohne Datenbank, dadurch einfach zu hosten und zu sichern.
* '''XWiki''' – Enterprise-Wiki mit Anwendungs-Baukasten für strukturierte Daten, Formulare und Skripting.

==Vernetztes Wissen & Personal Knowledge Management (PKM)==
Tools für vernetzte Notizen mit bidirektionalen Links, Backlinks und Graph-Ansicht – Fokus auf persönliches statt Team-Wissen.
* '''SilverBullet''' – Web-basiertes Markdown-Notizsystem mit eingebauter Automatisierung/Scripting.
* '''Joplin''' – Open-Source-Notiz-App mit Ende-zu-Ende-Verschlüsselung und Sync, Alternative zu Evernote.
* '''Logseq''' – Outliner-basiertes PKM-Tool mit Backlinks und Graph-Ansicht, ähnlich Roam Research.

==Git-basierte Wikis==
Wikis, die Inhalte direkt in einem Git-Repository speichern statt in einer Datenbank.
* '''Gollum''' – Einfaches Wiki, das direkt auf einem Git-Repo aufsetzt; jede Seite ist eine Datei im Repo.

==KI- & RAG-basierte Expertensysteme (Fokus: Eigene Dokumente abfragen)==
Anwendungen, die eigene Dokumente per Retrieval-Augmented Generation (RAG) durchsuchbar und per Chat befragbar machen.
* '''AnythingLLM''' – All-in-one-RAG-App mit UI, Nutzerverwaltung und Anbindung an lokale oder Cloud-LLMs.
* '''Open WebUI''' – Chat-Oberfläche für lokale LLMs (z. B. über Ollama), inkl. Dokumenten-RAG und Multi-User-Betrieb.
* '''Dify''' – Low-Code-Plattform zum Bauen von LLM-Apps und RAG-Workflows mit visuellem Editor.

==Vektordatenbanken (Semantische Suche)==
Speichern Text als Vektor-Embeddings, damit inhaltlich ähnliche statt nur wortgleiche Treffer gefunden werden – Grundlage jedes RAG-Systems.
* '''Qdrant''' – Performante Vektordatenbank in Rust, beliebt für RAG-Projekte, guter Hybrid-Search-Support.
* '''ChromaDB''' – Leichtgewichtige, einfach einzurichtende Vektordatenbank, oft für Prototypen genutzt.
* '''Milvus''' – Skalierbare Vektordatenbank für sehr große Datenmengen, produktionsreif für Enterprise-Einsatz.
* '''pgvector''' – PostgreSQL-Erweiterung für Vektorsuche – praktisch, wenn ohnehin schon Postgres im Einsatz ist.

==Content-Management-Systeme (CMS)==
Systeme zur Verwaltung und Veröffentlichung von Webinhalten (Seiten, Artikel, Medien) mit Redaktionsworkflows.

===Klassische CMS===
* '''Drupal''' – Sehr flexibles, aber komplexeres CMS mit feingranularer Rechteverwaltung, stark bei großen strukturierten Websites.

==LLM-Inferenz==
Software zum lokalen Ausführen von Sprachmodellen (Inference) – die Grundlage für alle self-hosted KI-Anwendungen.
* '''Ollama''' – Einfachste Möglichkeit, offene LLMs lokal laufen zu lassen; CLI + API, riesige Modellbibliothek.
* '''llama.cpp''' – Effiziente C/C++-Inferenz-Engine für LLMs, läuft auch auf schwacher Hardware/CPU.
* '''vLLM''' – Hochperformante Inferenz-Engine für Produktionseinsatz mit hohem Durchsatz (Batching, PagedAttention).
* '''LM Studio''' – Desktop-App mit GUI zum Herunterladen und Ausführen lokaler Modelle, einsteigerfreundlich.
* '''LocalAI''' – OpenAI-API-kompatible, self-hosted Inferenz-Lösung für Text-, Bild- und Audio-Modelle.
* '''text-generation-webui''' – Web-Oberfläche für lokale LLMs mit vielen Erweiterungen (Gradio-basiert).

===Agenten-optimierte Open-Source-Modelle===
Offene Sprachmodelle, die gezielt auf Tool-Calling/Function-Calling und Agenten-Verhalten trainiert wurden.
* '''Nous Hermes 3 / Hermes 2 Pro''' – Fine-Tunes von Llama/Mistral, stark bei strukturierten Funktionsaufrufen.
* '''Qwen2.5-Coder / Qwen-Agent''' – Alibabas Modellreihe, sehr gut bei Code und Agenten-Workflows.
* '''Mistral Small / NeMo''' – Kompakte, function-calling-fähige Modelle mit guter Geschwindigkeit-Qualitäts-Balance.

==Autonome KI-Agenten-Systeme==
Systeme, die selbstständig Teilziele planen und iterativ verfolgen, statt nur auf einzelne Prompts zu antworten.
* '''AutoGPT''' – Einer der ersten autonomen Agenten, zerlegt ein Ziel eigenständig in Teilaufgaben.
* '''BabyAGI''' – Minimalistischer autonomer Task-Agent mit Prioritätswarteschlange für Teilaufgaben.
* '''SuperAGI''' – Framework/Plattform zum Bauen und Verwalten mehrerer autonomer Agenten mit UI.
* '''Letta (MemGPT)''' – Agenten-Framework mit Fokus auf persistentem Langzeitgedächtnis über Sitzungen hinweg.
* '''CAMEL-AI''' – Framework für Multi-Agenten-Kommunikation ("Agenten reden miteinander"), gut für Simulationen.

==Autonome Coding-/Content-Agenten (Claude-Code-Alternativen)==
Agenten, die eigenständig Code schreiben, Dateien bearbeiten und Aufgaben im Terminal/Editor ausführen – vergleichbar mit Claude Code.
* '''Aider''' – CLI-Pair-Programming-Agent mit Git-Integration, funktioniert mit lokalen oder API-LLMs.
* '''Cline''' – Autonomer Coding-Agent als VS-Code-Extension, open source, unterstützt lokale Modelle.
* '''Continue.dev''' – Open-Source-Coding-Assistent/Agent, self-hostbar mit eigenem LLM-Backend.
* '''SWE-agent''' – Agent für vollständige Software-Engineering-Aufgaben, von Issue bis fertigem Pull Request.
* '''Devika''' – Open-Source-Alternative zu "Devin", autonomer Multi-Step-Coding-Agent.
* '''GPT Engineer''' – Generiert aus einer Prompt-Beschreibung eine komplette Codebasis.
* '''OpenHands''' – Autonomer Agent für Coding- und allgemeine Computeraufgaben (früher OpenDevin).

==Agenten-Frameworks==
Bibliotheken/Plattformen zum Orchestrieren mehrerer Agenten, Tools und Workflow-Schritten.
* '''LangGraph''' – Graph-basiertes Framework (von LangChain) für zustandsbehaftete, komplexe Agenten-Workflows.
* '''CrewAI''' – Framework für rollenbasierte Multi-Agenten-Teams ("Crew" aus spezialisierten Agenten).
* '''AutoGen / AG2''' – Microsofts Framework für Multi-Agenten-Konversationen und Tool-Nutzung.
* '''n8n''' – No-Code-Workflow-Automatisierung mit KI-Knoten, verbindet Agenten mit hunderten Diensten.
* '''Flowise''' – Visueller Low-Code-Builder für LLM-/RAG-/Agenten-Flows per Drag & Drop.

==Embedding- & Reranking-Modelle==
Modelle, die Text in Vektoren umwandeln (Embedding) bzw. Suchtreffer nach Relevanz neu sortieren (Reranking) – notwendig, damit RAG gute Treffer liefert.
* '''nomic-embed-text''' – Offenes, leistungsstarkes Embedding-Modell, gängiger Standard mit Ollama.
* '''bge-m3''' – Multilingual fähiges Embedding-Modell mit Unterstützung für sehr lange Texte.
* '''e5-mistral''' – Auf Mistral basierendes Embedding-Modell mit starker Retrieval-Qualität.
* '''bge-reranker''' – Sortiert erste Suchtreffer per Cross-Encoder nach tatsächlicher Relevanz neu.
* '''Jina Reranker''' – Alternative Reranking-Modellreihe von Jina AI, ebenfalls Cross-Encoder-basiert.

==Evaluation & Monitoring==
Tools zum Messen, ob RAG-/Agenten-Antworten korrekt, relevant und halluzinationsfrei sind, sowie zum Nachverfolgen von LLM-Aufrufen im Betrieb.
* '''Langfuse''' – Open-Source-Observability-Plattform für LLM-Anwendungen (Traces, Kosten, Prompt-Versionen).
* '''Ragas''' – Framework speziell zur automatisierten Bewertung von RAG-Pipelines (Relevanz, Treue, Vollständigkeit).
* '''Phoenix (Arize)''' – Open-Source-Tool zur Analyse und Visualisierung von LLM-Traces und Embedding-Räumen.

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Thorsten — Sat, 15 Aug 2026 09:36:28 GMT

Siehe auch

← Nächstältere Version		Version vom 15. August 2026, 09:36 Uhr
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	==Siehe auch==		==Siehe auch==
	* [[Grundbegriffe Informatik]]		* [[Grundbegriffe Informatik]]
			* [[Weiter]]

	==Hinweis==		==Hinweis==
	Hinweis: Diese Inhalte wurden mit Unterstützung von Künstlicher Intelligenz erstellt und redaktionell überprüft (Transparenzhinweis gemäß Art. 50 EU AI Act).		Hinweis: Diese Inhalte wurden mit Unterstützung von Künstlicher Intelligenz erstellt und redaktionell überprüft (Transparenzhinweis gemäß Art. 50 EU AI Act).

Grundbegriffe Informatik

Thorsten — Thu, 13 Aug 2026 11:59:19 GMT

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Grundbegriffe Informatik

Thorsten — Thu, 13 Aug 2026 11:26:52 GMT

Die Seite wurde neu angelegt: „==Grundbegriffe Informatik== * Daten,Variablen und Datentypen * Datenstrukturen * Modelle * Algorithmen und Programmlogik ===Daten=== ====Wissensbasiertes System==== =====Die Ebenen der Datenverarbeitung===== * Faktendaten (Rohdaten & Information): * Repräsentiertes Wissen: Strukturierte Daten, die logische Zusammenhänge, Regeln oder Beziehungen beschreiben * Metadaten: Daten über die Daten =====Typen von Daten in Wissenssystemen===== Je nach Architekt…“

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==Grundbegriffe Informatik==
* Daten,Variablen und Datentypen
* Datenstrukturen
* Modelle
* Algorithmen und Programmlogik
===Daten===
====Wissensbasiertes System====
=====Die Ebenen der Datenverarbeitung=====
* Faktendaten (Rohdaten & Information):
* Repräsentiertes Wissen: Strukturierte Daten, die logische Zusammenhänge, Regeln oder Beziehungen beschreiben
* Metadaten: Daten über die Daten
=====Typen von Daten in Wissenssystemen=====
Je nach Architektur und Einsatzzweck des Systems werden unterschiedliche Datenformen genutzt:

'''A. Regelbasiertes Wissen (Explizites Wissen)'''
* Form: „Wenn–Dann“-Regeln (If-Then-Rules).
* Anwendung: Klassische Expertensysteme (z. B. in der Medizin oder bei der Fehlerdiagnose).
* Beispiel: ''Wenn der Fehlercode E-101 auftritt und der Druck > 5 bar ist, dann öffne Ventil B.''

'''B. Strukturierte Wissensgraphen & Ontologien'''
* Form: Entitäten (Knoten) und deren Beziehungen (Kanten).
* Anwendung: Semantic Web, moderne Wiki-Systeme, Enterprise Search.
* Beispiel: ''[Ahrensburg] --(ist eine Stadt in)--> [Schleswig-Holstein]''.

'''C. Dokumentenbasiertes / Unstrukturiertes Wissen'''
* Form: Volltexte, Markdown-Dateien, PDFs, Quellcode, Wiki-Seiten.
* Anwendung: Wissensmanagement-Plattformen, Dokumentations-Engines.
* Besonderheit: Oft kombiniert mit Volltext-Indizes oder Schlagwort-Katalogen zur schnellen Durchsuchbarkeit.

'''D. Vektor-Daten (für KI & RAG)'''
* Form: Einbettungen (Embeddings) – hochdimensionale numerische Vektoren, die die semantische Bedeutung von Texten darstellen.
* Anwendung: Modernes LLM-basiertes Wissensmanagement (Retrieval-Augmented Generation / RAG).
* Vorteil: Ermöglicht die Suche nach Bedeutung und Kontext, nicht nur nach exakten Begriffen.
===Variable===
====Speicherarten in menschlichen kognitiven Systemen====
In der Kognitionswissenschaft unterscheidet man bezüglich des veränderbaren (variablen) Wissens vor allem zwei Speicherformen im Langzeitgedächtnis:

'''Explizites / Deklaratives Wissen ("Wissen, dass")'''
* Episodisches Gedächtnis: Speichert konkrete, zeitlich gebundene Erlebnisse und Ereignisse (z. B. „Gestern habe ich Thema X unterrichtet").
* Semantisches Gedächtnis: Speichert allgemeines, dekontextualisiertes Fakten- und Konzeptwissen (z. B. „Ein Verb beschreibt eine Handlung"). Dieses Netz aus Konzepten passt sich dynamisch an, wenn neue Regeln oder Fakten gelernt werden.

'''Implizites / Prozedurales Wissen ("Wissen, wie")'''
* Speichert Handlungsabläufe und Fertigkeiten (z. B. Grammatikregeln im Sprachgebrauch anwenden). Es verändert sich schrittweise durch Automatisierung und Praxis.

====Speicherungsarten in technischen/digitalen Systemen (KI & Software)====
Bei variablen Wissenssystemen in der Informatik unterscheidet man hauptsächlich zwei Speicherebenen:

'''A) Parameter-Speicher (Parametrisches Wissen)'''
* Wie gespeichert? In den mathematischen Verknüpfungen (Gewichten) neuronaler Netze.
* Variabilität: Ändert sich kontinuierlich während des Trainings oder Fine-Tunings. Einmal trainiert, ist dieses Wissen im laufenden Betrieb jedoch oft starr.

'''B) Externe Vektor- und Graphdatenbanken (Non-parametrisches Wissen)'''
* Wie gespeichert? Informationen werden als Einbettungen (Vectors) oder als semantische Netze (Knowledge Graphs) in Datenbanken abgelegt.
* Variabilität: Sehr hoch. Neue Daten können jederzeit hinzugefügt, aktualisiert oder gelöscht werden, ohne das Grundmodell neu zu trainieren (z. B. bei RAG-Systemen – Retrieval-Augmented Generation).
===Datentypen===
====1. Primitive / Elementare Datentypen====
Diese bilden die kleinsten Bausteine jedes Systems:
* Ganzzahlen (Integer): Diskrete Werte ohne Nachkommastellen (z. B. -42, 0, 1024).
* Gleitkommazahlen (Float, Double): Reelle Zahlen mit Nachkommastellen (z. B. 3.14159).
* Wahrheitswerte (Boolean): Binärwerte (true / false bzw. 1 / 0).
* Zeichen & Zeichenketten (Char, String): Textdaten (z. B. "Wissensgraph").
* Datum & Zeit (Date, Timestamp): Zeitstempel zur zeitlichen Einordnung von Wissen.

====2. Strukturierte & Komplexe Datentypen====
Dienen dazu, mehrere Datenpunkte logisch miteinander zu verknüpfen:

{| class="wikitable"
! Datentyp !! Beschreibung !! Beispiel / Anwendungsfall
|-
| Listen / Arrays || Geordnete Reihenfolge von Elementen || [1, 2, 3, 5, 8]
|-
| Schlüssel-Wert-Paare (Maps / Dictionaries) || Zuordnung von eindeutigen Keys zu Werten || {"Titel": "Artikel", "Autor": "Max"}
|-
| Sätze (Sets) || Ungeordnete Mengen ohne Duplikate || {Rot, Grün, Blau}
|-
| JSON / BSON || Hierarchisch strukturierte Dokumente || Ideal für semi-strukturierte Wissenseinträge
|-
| Blob / Binary || Unstrukturierte Binärdaten || Bilder, Audio-Dateien, Dokumente
|}

====3. Semantische Datentypen (Wissensrepräsentation)====
In modernen Wissenssystemen (z. B. RDF, OWL, Knowledge Graphs) gehen Datentypen über rein technische Formate hinaus und beschreiben Bedeutung und Beziehungen:
* Entitäten / Ressourcen (URIs/IRIs): Eindeutige Identifikatoren für Objekte, Personen oder Konzepte (z. B. http://example.org/person/Thorsten).
* Literale: Konkrete Werte, die an Entitäten hängen (oft kombiniert mit XML-Schema-Datentypen wie xsd:string oder xsd:dateTime).
* Relational- / Kanten-Typen (Predicates): Beschreiben die Art der Beziehung zwischen zwei Entitäten (z. B. istAutorVon, gehörtZuKategorie).
* Vektoren (Embeddings): Dichte numerische Vektoren, die von KI-Modellen und Vektordatenbanken verwendet werden, um semantische Ähnlichkeit zwischen Texten oder Konzepten abzubilden.

===Datenstrukturen===
Wissenssysteme (Knowledge Management Systems, Wissensdatenbanken) nutzen je nach Einsatzzweck, Flexibilität und Abfragesprache ganz unterschiedliche Datenstrukturen. Hier ist eine Übersicht der wichtigsten Strukturen – von einfach und unstrukturiert bis hin zu hochkomplex und semantisch vernetzt:

====1. Unstrukturierte & Hierarchische Strukturen====
'''Flat Files / Plain Text (Markdown, Wikitext)'''
* Funktionsweise: Daten liegen in einfachen Textdateien vor (oft mit Frontmatter für Metadaten).
* Vorteile: Extrem schnell, versionierbar (z. B. via Git), zukunftssicher und ohne Datenbank-Overhead.
* Einsatz: Static Site Generators (Hugo, Jekyll), moderne Notiz-Systeme (Obsidian, Logseq), flache Dokumentationen.

'''Baumstrukturen & Taxonomien'''
* Funktionsweise: Hierarchische Anordnung in Ordnern, Kategorien oder Unterkategorien (Eltern-Kind-Beziehungen).
* Vorteile: Intuitive Navigation für Menschen, klar abgegrenzte Themenbereiche.
* Einsatz: Klassische Dateisysteme, Firmen-Wikis, Inhaltsverzeichnisse.

====2. Strukturierte & Relationale Datenstrukturen====
'''Relationale Datenbanken (SQL)'''
* Funktionsweise: Tabellen mit festem Schema, Primär- und Fremdschlüsseln (z. B. PostgreSQL, MySQL).
* Vorteile: Hohe Datenintegrität (ACID-Konformität), ausgereifte Abfragesprachen, hervorragend für strukturierte Metadaten.
* Einsatz: Klassische Enterprise-CMS (Drupal, TYPO3), Lernplattformen (Moodle), MediaWiki.

'''Dokumentenorientierte Datenbanken (NoSQL)'''
* Funktionsweise: Speicherung in semi-strukturierten Formaten wie JSON, BSON oder XML.
* Vorteile: Flexibles Schema, einfache Skalierbarkeit, schnelle Entwicklung bei sich ändernden Datenmodellen.
* Einsatz: MongoDB, CouchDB, dynamische Wissensplattformen.

====3. Semantische & Vernetzte Strukturen (Graph-basiert)====
'''Eigenschaftsgraphen (Property Graphs)'''
* Funktionsweise: Knoten (Entitäten) und Kanten (Beziehungen) tragen Schlüssel-Wert-Paare (Attributes).
* Vorteile: Abfrage von komplexen, tief verschachtelten Zusammenhängen ohne teure SQL-JOINs.
* Einsatz: Neo4j, Memgraph, Wissensnetze, Empfehlungsdienste.

'''RDF-Tripel / Semantisches Web (Knowledge Graphs)'''
* Funktionsweise: Wissen wird in Form von Aussagen-Tripeln gespeichert: Subjekt → Prädikat → Objekt (z. B. „Ahrensburg → liegtIn → Schleswig-Holstein").
* Vorteile: Standardisiert (W3C, SPARQL, OWL), erlaubt automatische logische Schlussfolgerungen (Inferenz).
* Einsatz: Wikidata, DBpedia, Semantic MediaWiki, ontologiebasierte Expertensysteme.

====4. Moderne & Vektorbasierte Strukturen====
'''Vektordatenbanken (Embeddings)'''
* Funktionsweise: Texte oder Objekte werden durch Machine-Learning-Modelle in hochdimensionale Vektoren (Zahlenreihen) umgewandelt.
* Vorteile: Ermöglicht semantische Suche (Suche nach Bedeutung statt nach exakten Stichwörtern) und Retrieval-Augmented Generation (RAG).
* Einsatz: Pinecone, Qdrant, Chroma, pgvector für KI-Assistenten und LLM-Erweiterungen.
===Modelle===
Während die vorigen Abschnitte einzelne Daten, Datentypen und Datenstrukturen behandeln, beschreibt ein '''Modell''' das übergeordnete Ordnungsprinzip, nach dem ganze Wissensbestände organisiert werden. Die folgenden sieben Modelle sind die in der Praxis dominierenden Ansätze, von einfach bis hochformal.

====1. Hierarchisches / Baum-Modell (Tree / Folder Model)====
* Prinzip: Ordnung über verschachtelte Ordner, Kategorien oder Seitenbäume (Eltern-Kind-Beziehung).
* Typischer Einsatz: Klassische CMS, Dateisysteme, Notiz-Apps (wie Notion, Confluence).
* Vorteil: Intuitive Bedienung, klare Navigation.
* Nachteil: Wissen lässt sich oft nicht eindeutig einem Fachbereich zuordnen (Problem der eierlegenden Wollmilchsau).

====2. Flaches Modell mit Metadaten & Tags (Flat / Key-Value Model)====
* Prinzip: Alle Dokumente liegen auf einer Ebene ("Flat-File") und werden über Schlagwörter (Tags), Taxonomien oder Key-Value-Eigenschaften charakterisiert.
* Typischer Einsatz: Flat-File CMS (z. B. Grav, Kirby), statische Wissensdatenbanken (Markdown-basiert mit Frontmatter).
* Vorteil: Keine starre Ordnerstruktur, hochgradig durchsuchbar, extrem einfach zu sichern/versionieren (z. B. mit Git).
* Nachteil: Ohne disziplinierte Verschlagwortung geht die Übersicht schnell verloren.

====3. Relationales Datenmodell (Relational Model / SQL)====
* Prinzip: Wissen wird in zusammenhängenden Tabellen (Entitäten, Attribute, Fremdschlüssel) strukturiert.
* Typischer Einsatz: Enterprise-Wikis, Moodle/LMS, strukturierte Unternehmensdatenbanken.
* Vorteil: Hohe Datenintegrität, komplexe Abfragen über Fremdschlüssel und Tabellenverknüpfungen möglich.
* Nachteil: Starres Schema; Schemaänderungen bei sich veränderndem Wissen sind aufwendig.

====4. Netzwerk- / Graphen-Modell (Graph Model)====
* Prinzip: Daten bestehen aus Knoten (Entitäten/Dokumenten) und Kanten (Beziehungen).
* Typischer Einsatz: Personal Knowledge Management (z. B. Obsidian, Roam Research), Graph-Datenbanken (Neo4j).
* Vorteil: Spiegelt vernetztes Denken wider. Beziehungen wie ''[Projekt X] --hängt ab von--> [Technologie Y]'' sind native Bestandteile der Datenbank.
* Nachteil: Schwer zu visualisieren/navigieren bei sehr großen Datenmengen ohne gute Filter.

====5. Semantisches / Triples-Modell (RDF / Knowledge Graph)====
* Prinzip: Wissen wird in formallogischen Aussagen aus Subjekt – Prädikat – Objekt (Triples) gespeichert (z. B. ''[MediaWiki] [verwendet] [PostgreSQL]'').
* Typischer Einsatz: Semantic MediaWiki, Wikidata, Ontologie-Systeme (OWL, RDF/SPARQL).
* Vorteil: Maschinenlesbar, erlaubt automatische logische Rückschlüsse (Inferenz) und komplexe semantische Abfragen.
* Nachteil: Hohe Einarbeitungszeit und formale Komplexität beim Erstellen der Ontologien.

====6. Dokumentenorientiertes Modell (NoSQL / JSON)====
* Prinzip: Ein Wissenselement ist ein eigenständiges, strukturiertes Dokument (z. B. JSON/YAML), das eingebettete Attribute und Arrays enthält.
* Typischer Einsatz: CouchDB, MongoDB, elasticsearch-basierte Wissensspeicher.
* Vorteil: Flexibles Schema; jedes Dokument kann individuelle Felder haben, ohne das Gesamtsystem zu blockieren.
* Nachteil: Redundanzen bei Datenbanksicherungen, schwächere Konsistenzprüfungen als bei SQL.

====7. Vektorraum-Modell (Embedding / Latent Space Model)====
* Prinzip: Wissen wird nicht symbolisch, sondern als Position in einem hochdimensionalen Vektorraum repräsentiert; semantische Nähe entspricht geometrischer Nähe (siehe auch [[#Vektor-Daten (für KI & RAG)|Vektor-Daten]] weiter oben).
* Typischer Einsatz: Retrieval-Augmented Generation (RAG), semantische Suche, Empfehlungssysteme (Pinecone, Qdrant, pgvector).
* Vorteil: Findet Zusammenhänge über Bedeutung statt exakter Begriffe, robust gegenüber Synonymen und unscharfen Anfragen.
* Nachteil: Nicht direkt interpretierbar ("Black Box"), keine expliziten Regeln oder Beziehungen wie im Graphen-Modell.

'''Hinweis:''' In der Praxis werden diese Modelle selten pur eingesetzt, sondern kombiniert – dieses Wiki selbst ist ein Beispiel: Es nutzt eine Baumstruktur (Modell 1, über die `==`/`===`-Überschriften), liegt aber als flache, versionierte Textdatei vor (Modell 2).

{| class="wikitable"
! Nr. !! Modell !! Kernprinzip !! Größter Vorteil !! Größter Nachteil
|-
| 1 || Hierarchisch (Baum) || Eltern-Kind-Verschachtelung || Intuitive Navigation || Eindeutige Einordnung oft unmöglich
|-
| 2 || Flach mit Tags || Ebene Dateien + Metadaten || Einfach, git-versionierbar || Erfordert Tagging-Disziplin
|-
| 3 || Relational (SQL) || Tabellen + Fremdschlüssel || Hohe Datenintegrität || Starres Schema
|-
| 4 || Graph (Property Graph) || Knoten + Kanten || Bildet vernetztes Denken ab || Schwer visualisierbar bei großer Skala
|-
| 5 || Semantisch (RDF/Triples) || Subjekt–Prädikat–Objekt || Maschinelle Inferenz möglich || Hoher Formalisierungsaufwand
|-
| 6 || Dokumentenorientiert (NoSQL) || Eigenständige JSON-Dokumente || Flexibles Schema || Schwächere Konsistenzprüfung
|-
| 7 || Vektorraum (Embeddings) || Position im semantischen Raum || Suche nach Bedeutung statt Begriff || Nicht direkt interpretierbar
|}

===Algorithmen und Programmlogik===
Wenn es darum geht, Algorithmen und Programmlogik bildhaft, strukturiert oder regelbasiert darzustellen, unterscheidet man zwischen visuellen Repräsentationsformen (zur Dokumentation und Planung) und formalen Wissenssystemen (zur automatischen Verarbeitung).

====1. Visuelle Wissenssysteme & Graphische Modelle====
Diese Systeme helfen Entwicklern und Lernenden, die Logik eines Programms unabhängig von einer konkreten Programmiersprache zu visualisieren.

{| class="wikitable"
! System / Modell !! Einsatzbereich !! Besonderheit / Logikbausteine
|-
| Nassi-Shneiderman-Diagramm (Struktogramm) || Strukturierte Programmierung, Lehre & Didaktik || Vermeidet Unordnung (kein Pfeilsalat). Basiert auf Sequenz, Auswahl (If-Else) und Wiederholung (Schleifen).
|-
| Programmablaufplan (PAP) / Flowchart || Prozessvisualisierung, technische Abläufe || Klassisches Flussdiagramm (DIN 66001) mit Pfeilen, Rauten für Entscheidungen und Rechtecken für Aktionen.
|-
| UML-Aktivitätsdiagramm || Software-Engineering, objektorientiertes Design || Standard in der Industrie. Zeigt komplexe Kontroll- und Datenflüsse inklusive paralleler Verzweigungen.
|-
| Entscheidungstabellen || Komplexe Geschäftslogik & Regelwerke || Stellt alle möglichen Bedingungen und daraus resultierende Aktionen in Tabellenform gegenüber.
|}

====2. Formale & Regelbasierte Wissenssysteme====
Diese Systeme dienen nicht nur der Visualisierung, sondern führen Programmlogik und Regeln direkt aus:

'''Regelbasierte Systeme & Expertensysteme'''
* Funktionsweise: Wissen wird in Form von Fakten und Logikregeln (WENN Bedingung DANN Aktion) gespeichert. Eine Inferenzmaschine (Inference Engine) wertet diese Logik aus.
* Beispiele:
** Prolog: Deklarative Programmierung basierend auf Prädikatenlogik.
** Drools / Business Rules Engines: Für komplexe Geschäftsregeln im Unternehmensumfeld.

'''Pseudocode & Algorithmen-Markup'''
* Funktionsweise: Eine strukturierte, halbsprachliche Beschreibung von Logik. Er kombiniert natürliche Sprache mit Elementen höherer Programmiersprachen.
* Vorteil: Unabhängig von Syntaxfehlern und konzentriert auf das reine Problemlösungsmuster.

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Thorsten — Thu, 13 Aug 2026 11:26:02 GMT

Hinweis

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Zeile 97:		Zeile 97:
	* CI/CD: Automatisierte Tests und Deployments.		* CI/CD: Automatisierte Tests und Deployments.
	* Backup-Strategie: Regelmäßige Sicherung von Datenbank und Medien-Storage.		* Backup-Strategie: Regelmäßige Sicherung von Datenbank und Medien-Storage.
			==Siehe auch==
			* [[Grundbegriffe Informatik]]
	==Hinweis==		==Hinweis==
	Hinweis: Diese Inhalte wurden mit Unterstützung von Künstlicher Intelligenz erstellt und redaktionell überprüft (Transparenzhinweis gemäß Art. 50 EU AI Act).		Hinweis: Diese Inhalte wurden mit Unterstützung von Künstlicher Intelligenz erstellt und redaktionell überprüft (Transparenzhinweis gemäß Art. 50 EU AI Act).