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title: "AI Roadmap"
description: "Wo die KI-Integration von Nibiru hingehört – der Plan, uns vom auf RAG-basierenden Oracle zu einem fein abgestimmten LoRA in der Produktion zu bringen."
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Nibiru's Ambition: Sei das **erste PHP-Framework mit einem fein abgestimmten Modell, das auf eigene Kenntnisse trainiert wurde**, das als erstklassiger Bestandteil der Entwicklererfahrung angeboten wird. Diese Seite verfolgt die Schritte.

## Phase 1 — Heute: RAG Oracle ✓

- [x] Markdown-Segmentierer mit H2/H3-Grenzen.
- [x] OpenAI-Einbettungen (`text-embedding-3-small`).
- [x] Vektorindex als einzelne JSON-Datei.
- [x] Astro-Endpunkt `/api/oracle`, der Claude mit abgeruftem Kontext aufruft.
- [x] Gleitender Chat-Widget auf jeder Dokumentationsseite.
- [x] Mehrsprachig (EN/DE/JA/ES/FR) Eingabe + Ausgabe.

**Warum zuerst.** RAG funktioniert ohne Training, skaliert linear mit der Inhaltsgröße und ist sehr günstig. Jede Dokumentenbearbeitung verbessert die Antwortqualität in derselben Stunde.

## Phase 2 — Nächster Schritt: Öffentlicher Korpus + LoRA Rezept

- [ ] `npm run build:corpus` wird in `main` bereitgestellt (Anleitungen/Chat/Ausschnitte JSONL).
- [ ] Veröffentlichung des Hugging Face-Datasets (`nibiru-framework/docs-corpus`).
- [ ] Referenzieren Sie die Axolotl-YAML für Llama 3.1 8B.
- [ ] Referenzieren Sie die Rezepte für Qwen 2.5 7B und Mistral Nemo 12B.
- [ ] Bewertungsmenge: 200 von Hand bewertete Nibiru-Fragen mit goldenen Antworten.

**Warum zweitens.** Sobald das Korpus aus den Dokumenten reproduzibel ist, kann jeder trainieren. Wir behandeln die Dokumente als Quelle der Wahrheit und das Korpus als abgeleitetes Artefakt.

## Phase 3 — Dann: Gehosteter LoRA-Endpunkt

- [ ] Trainen Sie einen ersten Durchgang von LoRA auf dem öffentlichen Korpus.
- [ ] Bereitstellen Sie über vLLM hinter `/api/oracle` mit einem Feature-Flag.
- [ ] Seite an Seite Benutzeroberfläche zum Vergleich zwischen Claude (RAG) und LoRA (ohne RAG) sowie LoRA + RAG.
- [ ] Telemetrie: Welches Formular bevorzugt der Benutzer je nach Frageart?

**Warum drittens.** Eine Seite-an-Seite-Vergleich zeigt, wo die LoRA hilft (idiomatischer Nibiru-Stil) und wo sie schadet (sehr langer Kontext, frische Bearbeitungen sind noch nicht neu trainiert).

## Phase 4 — Schließlich: Editor-Agents

- [ ] PHPStorm-Erweiterung: markieren Sie einen Controller und fragen Sie den Oracle, ihn in ein Modul umzuwandeln.
- [ ] CLI-Agent: `./nibiru ask "diese Kontroller als JSON-Endpunkt umschreiben"`.
- [ ] PR-Review-Bot: erklären Sie Nibiru-spezifische Abweichungen in Pull Requests auf Framework-Forks.

## Phase 5 — Aspirational: Aktives Lernen

- [ ] Benutzerfeedback im Chat-Widget (👍 / 👎) schreibt eine Zeile in ein privates Dataset.
- [ ] Die wöchentliche Überprüfungswarteschlange hebt niedrig bewertete Antworten für menschliche Anmerkungen hervor.
- [ ] Verbesserte Antworten gelangen wieder ins Korpus im nächsten Trainingszyklus.

## Wie Sie helfen können

- **Stellen Sie den Oracle schwierige Fragen** und bewerten Sie die Antworten.
- **Öffnen Sie Issues** im [GitHub Repo](https://github.com/alllinux/Nibiru) für fehlende Themen.
- **Tragen Sie Übersetzungen bei** — jede übersetzte Dokumentenseite ist auch eine Zeile des parallelen Korpus.
- **Probieren Sie eine LoRA Fine-Tuning** auf dem veröffentlichten Korpus und teilen Sie die Ergebnisse.
