{
  "name": "Probe: Kernwissen als Rahmen fuer ein lokales Modell",
  "hinweis": "des Nutzers Kern-MD-Node in der Kette: 'Kernwissen holen' zieht aus Qwirbels knowledge/kern die Fakten, die zu den Stichworten passen, und reicht sie als Rahmen an 'Modell mit Wissen fragen'. ⚠ Warum ausgewaehlt und nicht alles: das Kernwissen sind rund 350 kB, ein Kontextfenster fasst etwa 30 kB. ⚠ Warum 'marken' bei der Antwort nicht klein sein darf: qwen3 denkt zuerst; unter ~600 Marken ist das Budget vor der Antwort aufgebraucht und es kommt NICHTS heraus (Befund 20.08.2026). Rechenwerk: egal - hier rechnet der llama-server, nicht die Karte des Graphen.",
  "knoten": {
    "wissen": {
      "typ": "llm.kernwissen",
      "werte": {
        "stichworte": "VRAM Grafikkarte Speicher Modell",
        "kategorien": "",
        "marken": 900,
        "ordner": ""
      }
    },
    "antwort": {
      "typ": "llm.frage_mit_wissen",
      "werte": {
        "modell": "qwen3:8b",
        "frage": "Wie viel VRAM hat die Grafikkarte in diesem Rechner, und was heisst das fuer die Modellwahl? Antworte in zwei Saetzen, nur aus dem gegebenen Wissen.",
        "marken": 900,
        "temperatur": 0.2
      },
      "verbindungen": {
        "wissen": [
          "wissen",
          "text"
        ]
      }
    },
    "zeigen": {
      "typ": "werkzeug.text_zeigen",
      "werte": {},
      "verbindungen": {
        "text": [
          "antwort",
          "text"
        ]
      }
    }
  }
}
