marcus.hinz
1.5 KiB
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- Würth KI-Demo — Ziel + zwei Demo-Richtungen (Preis-/Margen-Assistent + Chat; Cross-Sell)
- Quelldaten extracted_xml_data.json — Struktur des Plato-Exports, 191 Aufträge
- Tech-Stack — Tauri (Rust-Backend + Vue) auf SQLite, LLM-Calls im Rust-Kern
- Datenveredelung — Offline-Anreicherung: Branche, Geo, Dedup, Modul-Klartext; eigener Use Case
- Datenmodell — SQLite-Tabellen (auftraege/positionen/module/kunden) als Arbeitsschicht
- Datenbasis — 191 jetzt, Ziel ~2000; reicht für Demo, nicht für statistisches Cross-Sell
- Fahrzeug-Veredelung — Fzg-Typ nur in .plax-Rohdaten (PDF+Freitext), per LLM → auftrag_fzg; 134/191, fast alles Vans
- Stückliste-Pipeline — Bauteil-Klartext+Artikelnr. aus den PDFs in den .plax; wiederholbarer Extract → module.klartext, Popup je Auftrag
- AI-Assistent — Tab „Fragen": Text→SQL→Auto-Visualisierung via Claude (Sonnet 5); API-Key in ~/.ssh/anthropic_api_key
- Vorschlagsengine — Korrelationsanalyse (was wird im Bereich häufig gewählt), kein Filter+Kopie; Merkmale ohne Einfluss weglassen
- Feedback: keine Datenmengen, kurz — nicht über Datenmenge reden, Prototyp, knapp bleiben