Files
cbazza 4fea148d61 feat: v2 pipeline mit OCR + KI-Normalisierung
- extractor.py: Text-Extraktion für MD/TXT/PDF/DOCX/Bilder inkl. OCR (Tesseract)
- normalizer.py: KI-Normalisierung via Claude Haiku (Typ-Erkennung) + Sonnet (Transformation)
- ingest.py: Vollpipeline v2 mit watch, delete, dry-run, quality-min Flags
- ingest_anythingllm.py: Einfaches Script v1 (nur MD/TXT/PDF, kein OCR)
- README.md: Alle drei Tools dokumentiert
2026-04-28 11:21:53 +02:00

858 B
Raw Permalink Blame History

Referenzen

Referenz 1

  • Name: [Vor- und Nachname]
  • Position: [z.B. Teamleiter Softwareentwicklung]
  • Unternehmen: [Name]
  • Verhältnis: [z.B. Direkter Vorgesetzter, 20212026]
  • Kontakt: [auf Anfrage / E-Mail / Telefon]
  • Kontext: [z.B. "Hat meine Arbeit als Fullstack-Entwickler im Banking-Projekt begleitet"]

Referenz 2

  • Name: [Vor- und Nachname]
  • Position: [z.B. Projektmanager]
  • Unternehmen: [Name]
  • Verhältnis: [z.B. Projektleiter im gemeinsamen Kundenprojekt]
  • Kontakt: [auf Anfrage / E-Mail / Telefon]
  • Kontext: [z.B. "Zusammenarbeit im Bereich Mobile App Entwicklung"]

Referenz 3

  • Name: [Vor- und Nachname]
  • Position: [Position]
  • Unternehmen: [Name]
  • Verhältnis: [Beziehung]
  • Kontakt: [auf Anfrage]
  • Kontext: [Kurzbeschreibung der Zusammenarbeit]