ai.bewerbung---vectorize-documents/README.md

RAG Ingestion Tools

Lokale Python-Tools zum Importieren von Dokumenten in pgvector-Vektordatenbanken. Vier eigenständige Scripts für unterschiedliche Zielplattformen und Anwendungsfälle, plus zwei gemeinsame Module für Extraktion und KI-Normalisierung.

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Übersicht & Zielplattformen

Tool	Wofür?	Zielplattform	Verbindung	.env-Datei
ingest_V2.py	Fremde Dokumente, Scans, Bilder — mit automatischer Strukturierung	apply4jobs.de · anythingllm DB	SSH-Tunnel	.env.ingest
ingest_anythingllm.py	Eigene, bereits strukturierte Dokumente (Templates)	apply4jobs.de · 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
sync_missing_docs.py	Dokumentenabgleich: fehlende/aktualisierte Profil-Dokumente von job_matching nach apply4jobs.de spiegeln	NAS → apply4jobs.de	Direkt + SSH-Tunnel	.env.ingest + .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
• Du willst, dass Dokumente aus der Job-Matching-Plattform auch in der apply4jobs.de-RAG-DB verfügbar sind (Profil-Kern, Skill-Matrix, Projektbeschreibungen etc.) → sync_missing_docs.py

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Dateistruktur

rag-ingestion/
├── ingest_V2.py             Vollpipeline v2: OCR + KI-Normalisierung (→ apply4jobs.de)
├── ingest_anythingllm.py    Einfaches Script v1: nur MD/TXT/PDF (→ apply4jobs.de)
├── ingest_job_matching.py   Job-Matching Script: direkt auf NAS (→ NAS Port 5433)
├── sync_missing_docs.py     Abgleich job_matching → apply4jobs.de (fehlende/geänderte Dokumente spiegeln)
│
├── 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 + ingest_anythingllm.py (nicht in Git)
├── .env.job_matching        Secrets für ingest_job_matching.py (nicht in Git)
└── .env.example             Vorlage für .env.ingest

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Tool 1: ingest_V2.py — Vollpipeline mit OCR + KI-Normalisierung

Verwendungszweck: Verarbeitung beliebiger Fremddokumente — gescannte PDFs, Bilder, 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) für ai.apply4jobs.de via SSH-Tunnel.

Hinweis (Stand 2026-07): Server + Domain wurden von Hetzner auf einen Digital-Ocean- Droplet umgezogen. SSH_HOST in .env.ingest muss auf die aktuelle DO-IP zeigen — die alte Hetzner-IP (46.225.225.226) ist nicht mehr gültig.

Benötigt: extractor.py und normalizer.py im gleichen Verzeichnis.

Architektur

Unterstützte Formate

.md .txt .pdf .docx .png .jpg .jpeg .tif .tiff .bmp .webp

Voraussetzungen

# System-Tools (einmalig)
brew install tesseract tesseract-lang poppler

# Python-Pakete
pip install -r requirements.txt

# .env.ingest konfigurieren
cp .env.example .env.ingest
nano .env.ingest   # ANTHROPIC_API_KEY eintragen

Verwendung

# 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)
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/

Datenbank verwalten

# Alle importierten Dokumente anzeigen
# Zeigt: Titel, Dokumenttyp, Qualitäts-Score, Format, Anzahl Chunks, Datum
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"

Flags

Flag	Beschreibung
--force	Bestehende Chunks überschreiben
--no-normalize	KI-Normalisierung überspringen
--dry-run	Nur extrahieren + normalisieren, nicht in DB speichern
--output <pfad>	Normalisiertes Markdown als Datei speichern (nur mit --dry-run)
--quality-min 0.5	Mindest-Qualitäts-Score (0.0–1.0, Standard: 0.0)

KI-Normalisierung (normalizer.py)

• Typ-Erkennung: Claude Haiku (günstig + schnell)
• Transformation: Claude Sonnet
• Fehlende Felder werden mit [FEHLT] markiert, nie halluziniert
• Qualitäts-Score: 0.0–1.0 (Anteil befüllter Pflichtfelder)

Erkannte Typen: arbeitszeugnis, cv, lebenslauf, anschreiben, projektbeschreibung, karriereziele, technologie, zertifikate, referenzen, elevatorpitch, rahmenbedingungen, zielstellen

OCR-Pipeline (extractor.py)

1. pypdf versucht Text zu extrahieren
2. Weniger als 150 Zeichen → OCR-Fallback via Tesseract (300 DPI)
3. Bilder (PNG, JPG etc.) → direkt OCR

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Tool 2: ingest_anythingllm.py — Einfaches Ingestion-Script (v1)

Verwendungszweck: Schnelles Einpflegen von eigenen, bereits fertig strukturierten Dokumenten — z.B. ausgefüllte Templates, eigene Markdown-Dateien oder einfache PDFs die keiner OCR oder KI-Normalisierung bedürfen.

Zielplattform: pgvector-Datenbank (anythingllm) für ai.apply4jobs.de via SSH-Tunnel. Gleiche Zieldatenbank wie ingest_V2.py — unterschiedlicher Verarbeitungsweg.

Unterstützte Formate

.md .txt .pdf

Verwendung

python ingest_anythingllm.py file ~/Dokumente/Lebenslauf.md
python ingest_anythingllm.py file ~/Dokumente/Lebenslauf.md --force
python ingest_anythingllm.py dir ~/Dokumente/bewerbung/
python ingest_anythingllm.py list

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Tool 3: ingest_job_matching.py — Job-Matching-Datenbank (NAS)

Verwendungszweck: Einpflegen von Stellenanzeigen und Profil-Dokumenten in die dedizierte Job-Matching-Datenbank. Diese Datenbank wird von einem separaten Job-Matching-Workflow genutzt um Stellenanzeigen mit dem eigenen Profil abzugleichen.

Zielplattform: pgvector-Datenbank (job_matching) direkt auf dem NAS (Port 5433) — kein SSH-Tunnel erforderlich.

JM_DB_HOST steht auf die Tailscale-IP 100.81.64.115, damit die Verbindung auch außerhalb des Heimnetzes funktioniert. Im lokalen WLAN geht alternativ auch die LAN-IP 192.168.178.128 (kann sich per DHCP ändern).

Embeddings via OpenAI text-embedding-3-small (1536 Dimensionen, kostenpflichtig).

Verwendung

python ingest_job_matching.py file ~/Dokumente/stellenanzeige.pdf
python ingest_job_matching.py dir ~/Dokumente/stellen/
python ingest_job_matching.py list
python ingest_job_matching.py clear "stellenanzeige.pdf"

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Tool 4: sync_missing_docs.py — Dokumentenabgleich job_matching → apply4jobs.de

Verwendungszweck: Job-Matching-Plattform und ai.apply4jobs.de/apply4jobs.de nutzen zwei getrennte pgvector-Datenbanken (NAS vs. DO-Droplet). Dieses Script gleicht sie ab, damit Profil-Dokumente, die in der Job-Matching-Plattform erstellt/hochgeladen wurden (Skill-Matrix, Rahmenbedingungen, Zielstellen-Profil, Muster-Anschreiben, Elevator-Pitch, Projektbeschreibungen, CV, Arbeitszeugnisse etc.), auch für die Webseiten-RAG verfügbar sind.

Matching-Kriterium: filename (job_matching.profile_documents) ↔ metadata->>'title' (anythingllm_vectors).

Embeddings: werden für die Zielseite immer neu berechnet (lokal, multilingual-e5-small, 384 Dim) — die OpenAI-1536-Dim-Vektoren aus job_matching sind mit der 384-Dim-Spalte in anythingllm_vectors nicht kompatibel. Nur der Text wird übernommen.

Voraussetzung: benötigt beide .env-Dateien (.env.ingest für die SSH-Tunnel-Verbindung zum Ziel, .env.job_matching für die Quelle) sowie sentence-transformers (aus requirements.txt).

Verwendung

# Nur anzeigen, welche Dokumente in apply4jobs.de fehlen (kein Schreibzugriff)
python sync_missing_docs.py diff

# Optional auf einen Workspace eingrenzen
python sync_missing_docs.py diff --workspace-id 1

# Fehlende Dokumente übertragen
python sync_missing_docs.py sync --dry-run   # Simulation, nichts wird geschrieben
python sync_missing_docs.py sync              # tatsächlich schreiben

# Auch bereits vorhandene Titel neu einlesen (Update/Re-Sync):
# löscht die alten Chunks in anythingllm_vectors und ersetzt sie mit dem
# aktuellen Stand aus job_matching
python sync_missing_docs.py sync --force
python sync_missing_docs.py sync --force --dry-run

Flags

Flag	Beschreibung
--workspace-id <id>	Nur Dokumente eines bestimmten Workspace aus job_matching berücksichtigen
--dry-run	Nur anzeigen, nichts in die Zieldatenbank schreiben
--force	Auch bereits vorhandene Titel neu einlesen (löscht + ersetzt statt nur zu ergänzen)

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Gemeinsame Infrastruktur

Embedding-Modelle

Tool	Modell	Dimensionen	Kosten
ingest_V2.py	multilingual-e5-small (lokal)	384	kostenlos
ingest_anythingllm.py	multilingual-e5-small (lokal)	384	kostenlos
ingest_job_matching.py	OpenAI text-embedding-3-small	1536	kostenpflichtig
sync_missing_docs.py	multilingual-e5-small (lokal, für Ziel-DB neu berechnet)	384	kostenlos

Umgebungsvariablen

Datei	Verwendet von	Inhalt
.env.ingest	ingest_V2.py, ingest_anythingllm.py, sync_missing_docs.py	ANTHROPIC_API_KEY, SSH, DB
.env.job_matching	ingest_job_matching.py, sync_missing_docs.py	OPENAI_API_KEY, NAS-DB

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Setup (komplett, einmalig)

cd ~/Projekte/rag-ingestion
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
brew install tesseract tesseract-lang poppler   # nur für ingest_V2.py
cp .env.example .env.ingest
nano .env.ingest   # ANTHROPIC_API_KEY + SSH + DB-Zugangsdaten eintragen