Edge Cases & Narrative Konflikte

Beim langfristigen Betrieb eines narrativen RAG-Systems treten spezifische Grenzfälle auf, die weit über herkömmliche semantische Dokumentensuchen hinausgehen.

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1. Das Timeline-Paradoxon (Nachträgliche Kapitel-Einfügung)

Das Problem

Ein Autor hat Band 1 mit 10 Kapiteln abgeschlossen. In Kapitel 4 hat die Figur A ein Auge verloren (State-Patch ab Kapitel 4). Nun entscheidet der Autor, nachträglich ein Prequel-Kapitel zwischen Kapitel 1 und 2 als "Kapitel 1.5" einzufügen.

• Wenn die Kapitel als statische Sequenznummern in der Datenbank liegen, verschieben sich alle Nachfolger.
• Was passiert mit den State-Patches, die an valid_from_chapter_id gebunden sind?

Lösungsansatz im LoreKeeper

• UUID-Bindung statt Index-Bindung: Jeder State-Patch bindet sich an die unveränderliche UUID des Kapitels, nicht an den Index 4.
• Topologische Sortierung: Bei nachträglicher Umsortierung von Kapiteln berechnet der Service vor der Abfrage die tatsächliche Handlungs-Reihenfolge (sequence_number) neu.

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2. Kanon-Kollisionen (Contradictory Lore)

Das Problem

Zwei Universums-Regeln oder zwei Autoren widersprechen sich:

• Regel A: "In den Eislanden kann kein Feuer entzündet werden."
• Entität B: "Ignis der Magier trägt eine Klinge des ewigen Feuers, die an jedem Ort der Welt brennt."

Trifft Ignis in den Eislanden ein, erzeugt ein einfaches LLM entweder Halluzinationen oder verweigert die Generierung.

Wie das System damit umgeht

• Hierarchische Priorisierung: Spezifische Artefakt- oder Charakter-Regeln überschreiben globale Umgebungsregeln ("Lex Specialis der Fiktion").
• Auditor-Eskalation: Der Kontinuitäts-Auditor markiert die Kollision als minor_discrepancy und weist den Autor im Report explizit darauf hin:
  „Achtung: Die Szene enthält einen scheinbaren Regelkonflikt zwischen Regel A und Schwert B. Wurde die Ausnahme bewusst inszeniert?“

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3. "Soft Canon" vs. "Hard Canon" (Unbeabsichtigte Fakten-Erfindungen)

Das Problem

Sprachmodelle füllen Wissenslücken gerne mit plausiblen Details: Wenn im Lore steht: "Lord Bolton hat eine Tochter", aber ihr Name nicht hinterlegt ist, erfindet das LLM spontan "Aria". Wird diese Szene gespeichert, ist "Aria" plötzlich im Text verankert, ohne jemals als offizielle Entität in lore_entities registriert worden zu sein. In Kapitel 5 erfindet das LLM für dieselbe Tochter vielleicht "Eleanor".

Lösungsansatz

• Entity Extraction beim Persistieren: Vor dem endgültigen Speichern einer Szene scannt ein Extraktions-Schritt neue Eigennamen und fragt den Autor:
  „Folgende neue Figuren wurden in der Szene erwähnt: 'Aria'. Soll diese als kanonische Entität im Universum registriert werden?“

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4. Context Window Explosion (Lost in the Middle)

Das Problem

In großen Universen mit 200 Figuren, 50 Städten und 80 Magieregeln sprengt das ungefilterte Einspeisen aller Lore-Daten jedes LLM-Kontextfenster. Zudem neigen Modelle bei gigantischen Prompts dazu, Details in der Mitte zu übersehen (Lost in the Middle).

Lösungsansatz

• Zweistufiger Router-Agent: Niemals die gesamte Datenbank laden! Der Router analysiert den Szenen-Prompt und extrahiert nur die 3–5 zwingend relevanten Entitäten und deren aktive Patches.