docs: Zielplattformen + Verwendungszweck klar dokumentiert, SVG eingebunden

- README: Übersichtstabelle mit Wofür/Zielplattform für alle drei Tools
- README: Entscheidungshilfe welches Tool wann verwenden
- README: Architektur-Diagramm (SVG) bei ingest_V2.py eingebunden
- ingest_V2.py: --output Flag für dry-run

README.md

@@ -1,8 +1,24 @@
 # RAG Ingestion Tools
 
-Lokale Python-Tools zum Importieren von Dokumenten in pgvector-Datenbanken.
+Lokale Python-Tools zum Importieren von Dokumenten in pgvector-Vektordatenbanken.
-Drei eigenständige Ingestion-Scripts für unterschiedliche Zieldatenbanken und
+Drei eigenständige Scripts für unterschiedliche Zielplattformen und Anwendungsfälle,
-Anwendungsfälle, plus zwei gemeinsame Module für Extraktion und KI-Normalisierung.
+plus zwei gemeinsame Module für Extraktion und KI-Normalisierung.
+
+---
+
+## Übersicht & Zielplattformen
+
+| Tool | Wofür? | Zielplattform | Verbindung | .env-Datei |
+|---|---|---|---|---|
+| `ingest_V2.py` | Fremde Dokumente, Scans, Bilder — mit automatischer Strukturierung | Hetzner · anythingllm DB | SSH-Tunnel | `.env.ingest` |
+| `ingest_anythingllm.py` | Eigene, bereits strukturierte Dokumente (Templates) | Hetzner · anythingllm DB | SSH-Tunnel | `.env.ingest` |
+| `ingest_job_matching.py` | Stellenanzeigen & Profil-Dokumente für Job-Matching | NAS · job_matching DB | Direkt (Port 5433) | `.env.job_matching` |
+
+**Wann welches Tool?**
+
+- Du hast ein **fremdes CV, einen Scan oder ein Bild** → `ingest_V2.py` (OCR + KI-Normalisierung)
+- Du hast ein **eigenes, fertiges Markdown-Dokument** (z.B. ausgefülltes Template) → `ingest_anythingllm.py`
+- Du willst **Stellenanzeigen oder Profil-Dokumente** für Job-Matching einpflegen → `ingest_job_matching.py`
 
 ---
 
@@ -17,34 +33,34 @@ rag-ingestion/
 ├── extractor.py             Modul: Text-Extraktion + OCR (wird von ingest_V2 genutzt)
 ├── normalizer.py            Modul: KI-Normalisierung via Claude (wird von ingest_V2 genutzt)
 │
+├── architektur/
+│   └── ocr_rag_pipeline.svg Architektur-Diagramm der ingest_V2 Pipeline
+│
 ├── templates/
 │   ├── *_TEMPLATE.md        Ziel-Strukturvorlagen (leer)
 │   └── ausgefuellt/         Ausgefüllte Referenzbeispiele (Few-Shot für KI, nicht in Git)
 │
-├── .env.ingest              Secrets für ingest_V2.py (nicht in Git)
+├── .env.ingest              Secrets für ingest_V2.py + ingest_anythingllm.py (nicht in Git)
 ├── .env.job_matching        Secrets für ingest_job_matching.py (nicht in Git)
 └── .env.example             Vorlage für .env.ingest
 ```
 
 ---
 
-## Übersicht
-
-| Tool | Zieldatenbank | Verbindung | .env-Datei | Besonderheit |
-|---|---|---|---|---|
-| `ingest_V2.py` | Hetzner (anythingllm) | SSH-Tunnel | `.env.ingest` | OCR + KI-Normalisierung |
-| `ingest_anythingllm.py` | Hetzner (anythingllm) | SSH-Tunnel | `.env.ingest` | Einfach, nur MD/TXT/PDF |
-| `ingest_job_matching.py` | NAS 192.168.178.128 | Direkt (Port 5433) | `.env.job_matching` | Job-Matching-Datenbank |
-
----
-
 ## Tool 1: `ingest_V2.py` — Vollpipeline mit OCR + KI-Normalisierung
 
-Das Haupt-Tool der neuen Generation. Verarbeitet beliebige Dokumente (inkl. Scans
+**Verwendungszweck:** Verarbeitung beliebiger Fremddokumente — gescannte PDFs, Bilder,
-und Bilder) und normalisiert sie via Claude KI in die einheitliche Template-Struktur.
+DOCX-Dateien, fremde CVs — die zunächst per OCR extrahiert und dann via Claude KI
+automatisch in die einheitliche Template-Struktur transformiert werden.
+
+**Zielplattform:** pgvector-Datenbank (`anythingllm`) auf Hetzner-Server via SSH-Tunnel.
 
 **Benötigt:** `extractor.py` und `normalizer.py` im gleichen Verzeichnis.
 
+### Architektur
+
+![OCR → RAG Ingestion Pipeline](architektur/ocr_rag_pipeline.svg)
+
 ### Unterstützte Formate
 
 `.md` `.txt` `.pdf` `.docx` `.png` `.jpg` `.jpeg` `.tif` `.tiff` `.bmp` `.webp`
@@ -66,7 +82,10 @@ nano .env.ingest   # ANTHROPIC_API_KEY eintragen
 ### Verwendung
 
 ```bash
+# Einzelne Datei importieren (mit KI-Normalisierung)
 python ingest_V2.py file ~/Downloads/fremdes_cv.pdf
+
+# Dry-Run: erst testen, nichts in DB schreiben
 python ingest_V2.py file ~/Desktop/scan.png --dry-run
 
 # Dry-Run + normalisiertes Markdown automatisch speichern (<dateiname>_normalized.md)
@@ -74,11 +93,15 @@ python ingest_V2.py file ~/Downloads/cv.pdf --dry-run
 
 # Dry-Run + normalisiertes Markdown in bestimmte Datei speichern
 python ingest_V2.py file ~/Downloads/cv.pdf --dry-run --output ~/Desktop/cv_normalisiert.md
+
+# Ohne KI-Normalisierung (für bereits strukturierte Dokumente)
 python ingest_V2.py file ~/templates/ausgefuellt/mein_cv.md --no-normalize
+
+# Ganzes Verzeichnis importieren
 python ingest_V2.py dir ~/Dokumente/bewerbungsunterlagen/ --force
+
+# Ordner live beobachten (neue Dateien automatisch verarbeiten)
 python ingest_V2.py watch ~/Desktop/scan-eingang/
-python ingest_V2.py list
-python ingest_V2.py delete "fremdes_cv.pdf"
 ```
 
 ### Datenbank verwalten
@@ -90,16 +113,14 @@ python ingest_V2.py list
 
 # Ausgabe-Beispiel:
 #   Titel                                         Typ             Score    Fmt  Chunks  Datum
-#   ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+#   ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
 #   Arbeitszeugnis Sopra Financial Technology...  arbeitszeugnis    95%   .pdf       3  2026-04-28
 
 # Einzelnes Dokument löschen (alle Chunks)
+# Hinweis: Titel = exakter Dateiname wie beim Import
 python ingest_V2.py delete "Arbeitszeugnis Sopra Financial Technology GmbH.pdf"
-
-# Hinweis: Der Titel entspricht exakt dem Dateinamen wie er beim Import verwendet wurde
 ```
 
-
 ### Flags
 
 | Flag | Beschreibung |
@@ -131,8 +152,12 @@ Erkannte Typen: `arbeitszeugnis`, `cv`, `lebenslauf`, `anschreiben`,
 
 ## Tool 2: `ingest_anythingllm.py` — Einfaches Ingestion-Script (v1)
 
-Schlankes Tool ohne OCR und ohne KI-Normalisierung. Geeignet für eigene,
+**Verwendungszweck:** Schnelles Einpflegen von eigenen, bereits fertig strukturierten
-bereits fertig strukturierte Dokumente (z.B. ausgefüllte Templates).
+Dokumenten — z.B. ausgefüllte Templates, eigene Markdown-Dateien oder einfache PDFs
+die keiner OCR oder KI-Normalisierung bedürfen.
+
+**Zielplattform:** pgvector-Datenbank (`anythingllm`) auf Hetzner-Server via SSH-Tunnel.
+Gleiche Zieldatenbank wie `ingest_V2.py` — unterschiedlicher Verarbeitungsweg.
 
 ### Unterstützte Formate
 
@@ -151,10 +176,14 @@ python ingest_anythingllm.py list
 
 ## Tool 3: `ingest_job_matching.py` — Job-Matching-Datenbank (NAS)
 
-Importiert Dokumente direkt in die `job_matching`-Datenbank auf dem lokalen NAS
+**Verwendungszweck:** Einpflegen von Stellenanzeigen und Profil-Dokumenten in die
-(192.168.178.128, Port 5433). Kein SSH-Tunnel erforderlich.
+dedizierte Job-Matching-Datenbank. Diese Datenbank wird von einem separaten
+Job-Matching-Workflow genutzt um Stellenanzeigen mit dem eigenen Profil abzugleichen.
 
-Embeddings via OpenAI `text-embedding-3-small` (kostenpflichtig).
+**Zielplattform:** pgvector-Datenbank (`job_matching`) direkt auf dem lokalen NAS
+(192.168.178.128, Port 5433) — kein SSH-Tunnel erforderlich, nur im lokalen Netzwerk erreichbar.
+
+Embeddings via OpenAI `text-embedding-3-small` (1536 Dimensionen, kostenpflichtig).
 
 ### Verwendung