feat: 16 BL-Adapter, Drucksache-Typen, Mail-Digest, Clustering, Redline-Parser

- 16 aktive BL-Adapter + BUND (parlamente.py 3397 LOC)
- drucksache_typen.py: BL-spezifische Typ-Normalisierung (#127)
- mail.py: SMTP + Daily-Digest (#124)
- clustering.py: Embedding-Naehe-Graph + Bubble-Chart (#105)
- redline_utils.py: §INS§/§DEL§-Parser + PDF-Cite-URL-Builder
- embeddings v3->v4 Migration (#123, ADR 0006)
- chart.js + d3.v7 als statische Assets fuer Auswertungen-Cluster

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

.gitignore

@@ -18,3 +18,4 @@ reports/
 .DS_Store
 Thumbs.db
 site/
+.coverage

app/clustering.py

@@ -0,0 +1,312 @@
+"""Antrag-Clustering via Cosine-Similarity + Union-Find (#105).
+
+Nutzt die v4-Embeddings aus assessments.summary_embedding (gefüllt durch #123)
+und baut eine hierarchische Cluster-Struktur ohne externe Dependencies
+(kein sklearn, kein numpy — für <500 Assessments ist pure Python ausreichend).
+
+Algorithmus: Connected-Components via Union-Find über Kanten mit
+Cosine-Similarity ≥ threshold. Level 0 = alle Anträge, Level 1 tighter Cluster.
+Bei Clustern > 30 wird rekursiv mit höherem Threshold nachgeteilt.
+"""
+
+import json
+import logging
+import math
+from collections import Counter
+from typing import Optional
+
+import aiosqlite
+
+from .config import settings
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# Cosine-Similarity-Thresholds
+# Empirisch kalibriert an der Prod-DB (57 Assessments, 2026-04-11):
+#   0.50 → 6 sinnvolle Cluster + 26 singletons (bester Default)
+#   0.55 → 5 tighter Cluster
+#   0.60 → 4 kleine Cluster, zu streng (die meisten themenähnlichen
+#          Anträge fallen raus)
+#   0.70+ → fast alle singletons
+# v4-Embeddings auf deutschen Parlamentsanträgen clustern bei ~0.50.
+DEFAULT_THRESHOLD = 0.55
+SUBCLUSTER_THRESHOLD = 0.70
+MAX_CLUSTER_SIZE = 30  # darüber: sub-clustern
+
+
+# ─── Math-Helpers ───────────────────────────────────────────────────────────
+
+def _cosine(a: list[float], b: list[float]) -> float:
+    dot = sum(x * y for x, y in zip(a, b))
+    na = math.sqrt(sum(x * x for x in a))
+    nb = math.sqrt(sum(x * x for x in b))
+    if na == 0 or nb == 0:
+        return 0.0
+    return dot / (na * nb)
+
+
+class UnionFind:
+    """Klassisches Union-Find mit Path-Compression."""
+
+    def __init__(self, n: int):
+        self.parent = list(range(n))
+        self.rank = [0] * n
+
+    def find(self, x: int) -> int:
+        root = x
+        while self.parent[root] != root:
+            root = self.parent[root]
+        # Path-Compression
+        while self.parent[x] != root:
+            self.parent[x], x = root, self.parent[x]
+        return root
+
+    def union(self, a: int, b: int) -> None:
+        ra, rb = self.find(a), self.find(b)
+        if ra == rb:
+            return
+        if self.rank[ra] < self.rank[rb]:
+            self.parent[ra] = rb
+        elif self.rank[ra] > self.rank[rb]:
+            self.parent[rb] = ra
+        else:
+            self.parent[rb] = ra
+            self.rank[ra] += 1
+
+
+# ─── DB-Lader ───────────────────────────────────────────────────────────────
+
+async def load_assessment_items(
+    bundesland: Optional[str] = None,
+) -> list[dict]:
+    """Lädt alle Assessments mit gefülltem summary_embedding."""
+    sql = """
+        SELECT drucksache, title, fraktionen, datum, link, bundesland,
+               gwoe_score, empfehlung, empfehlung_symbol, themen,
+               summary_embedding
+        FROM assessments
+        WHERE summary_embedding IS NOT NULL
+    """
+    params: list = []
+    if bundesland:
+        sql += " AND bundesland = ?"
+        params.append(bundesland)
+
+    items = []
+    async with aiosqlite.connect(settings.db_path) as db:
+        db.row_factory = aiosqlite.Row
+        async with db.execute(sql, params) as cur:
+            async for row in cur:
+                try:
+                    vec = json.loads(bytes(row["summary_embedding"]).decode())
+                except Exception:
+                    logger.warning("bad embedding for %s", row["drucksache"])
+                    continue
+                items.append({
+                    "drucksache": row["drucksache"],
+                    "title": row["title"],
+                    "fraktionen": json.loads(row["fraktionen"] or "[]"),
+                    "datum": row["datum"],
+                    "link": row["link"],
+                    "bundesland": row["bundesland"],
+                    "gwoe_score": row["gwoe_score"],
+                    "empfehlung": row["empfehlung"],
+                    "empfehlung_symbol": row["empfehlung_symbol"],
+                    "themen": json.loads(row["themen"] or "[]"),
+                    "embedding": vec,
+                })
+    return items
+
+
+# ─── Clustering ─────────────────────────────────────────────────────────────
+
+def _cluster_indices(items: list[dict], threshold: float) -> list[list[int]]:
+    """Union-Find-Clustering: Knoten = Items, Kante = cosine ≥ threshold."""
+    n = len(items)
+    uf = UnionFind(n)
+    for i in range(n):
+        for j in range(i + 1, n):
+            if _cosine(items[i]["embedding"], items[j]["embedding"]) >= threshold:
+                uf.union(i, j)
+
+    groups: dict[int, list[int]] = {}
+    for i in range(n):
+        root = uf.find(i)
+        groups.setdefault(root, []).append(i)
+    # Sortiere Cluster absteigend nach Größe
+    return sorted(groups.values(), key=len, reverse=True)
+
+
+def _dominant_fraktion(items: list[dict]) -> Optional[str]:
+    counts: Counter = Counter()
+    for item in items:
+        for f in item.get("fraktionen") or []:
+            counts[f] += 1
+    if not counts:
+        return None
+    return counts.most_common(1)[0][0]
+
+
+def _cluster_label(items: list[dict]) -> str:
+    """Generiert ein Cluster-Label aus den häufigsten Themen der Mitglieder.
+
+    Nimmt die Top-2-3 Themen die in der Mehrheit der Cluster-Mitglieder
+    vorkommen und kombiniert sie zu einem prägnanten Label.
+    Fallback: kürzester Titel.
+    """
+    # Themen-Häufigkeit über alle Cluster-Mitglieder
+    themen_counts: Counter = Counter()
+    for item in items:
+        for thema in item.get("themen") or []:
+            themen_counts[thema] += 1
+
+    if themen_counts:
+        # Top-Themen die in ≥50% der Mitglieder vorkommen, max 3
+        threshold = max(1, len(items) // 2)
+        top = [t for t, c in themen_counts.most_common(5) if c >= threshold][:3]
+        if top:
+            return " · ".join(top)
+
+    # Fallback: kürzester Titel
+    titles = [i["title"] for i in items if i.get("title")]
+    if titles:
+        return min(titles, key=len)
+    return "Cluster"
+
+
+def _cluster_summary(cluster_items: list[dict], include_edges: bool = False) -> dict:
+    """Zusammenfassung eines Clusters für die API-Antwort."""
+    scores = [i["gwoe_score"] for i in cluster_items if i.get("gwoe_score") is not None]
+    avg_score = round(sum(scores) / len(scores), 1) if scores else None
+    out = {
+        "size": len(cluster_items),
+        "label": _cluster_label(cluster_items),
+        "dominant_fraktion": _dominant_fraktion(cluster_items),
+        "avg_gwoe_score": avg_score,
+        "drucksachen": [i["drucksache"] for i in cluster_items],
+    }
+    if include_edges:
+        # Detail-Items pro Mitglied (für Force-Graph-Rendering)
+        out["nodes"] = [
+            {
+                "drucksache": i["drucksache"],
+                "title": i["title"],
+                "bundesland": i["bundesland"],
+                "fraktionen": i["fraktionen"],
+                "gwoe_score": i["gwoe_score"],
+                "empfehlung": i["empfehlung"],
+            }
+            for i in cluster_items
+        ]
+        # Pairwise Cosine-Similarity als Kanten
+        edges = []
+        for a in range(len(cluster_items)):
+            for b in range(a + 1, len(cluster_items)):
+                sim = _cosine(cluster_items[a]["embedding"], cluster_items[b]["embedding"])
+                edges.append({"a": a, "b": b, "sim": round(sim, 3)})
+        out["edges"] = edges
+    return out
+
+
+async def build_hierarchy(
+    bundesland: Optional[str] = None,
+    threshold: float = DEFAULT_THRESHOLD,
+    subcluster_threshold: float = SUBCLUSTER_THRESHOLD,
+    max_cluster_size: int = MAX_CLUSTER_SIZE,
+) -> dict:
+    """Lädt Assessments, clustert sie hierarchisch und gibt eine serialisierbare
+    Struktur zurück:
+
+        {
+            "meta": {"total": N, "threshold": 0.70, ...},
+            "clusters": [
+                {"size": 12, "label": ..., "dominant_fraktion": ...,
+                 "drucksachen": [...], "subclusters": [ ... ] | None},
+                ...
+            ],
+            "singletons": [drucksache, drucksache, ...]
+        }
+
+    Bei Clustern größer als max_cluster_size wird rekursiv mit
+    subcluster_threshold ein zweiter Durchgang gestartet.
+    """
+    items = await load_assessment_items(bundesland=bundesland)
+    if not items:
+        return {
+            "meta": {"total": 0, "threshold": threshold, "bundesland": bundesland},
+            "clusters": [],
+            "singletons": [],
+        }
+
+    top_groups = _cluster_indices(items, threshold)
+
+    clusters_out: list[dict] = []
+    singletons_out: list[str] = []
+
+    for group in top_groups:
+        if len(group) == 1:
+            singletons_out.append(items[group[0]]["drucksache"])
+            continue
+
+        cluster_items = [items[i] for i in group]
+        entry = _cluster_summary(cluster_items, include_edges=True)
+
+        # Sub-Clustern falls zu groß
+        if len(cluster_items) > max_cluster_size:
+            sub_groups = _cluster_indices(cluster_items, subcluster_threshold)
+            subs = []
+            for sg in sub_groups:
+                if len(sg) == 1:
+                    continue
+                subs.append(_cluster_summary([cluster_items[i] for i in sg]))
+            entry["subclusters"] = subs
+        else:
+            entry["subclusters"] = None
+
+        clusters_out.append(entry)
+
+    return {
+        "meta": {
+            "total": len(items),
+            "threshold": threshold,
+            "subcluster_threshold": subcluster_threshold,
+            "max_cluster_size": max_cluster_size,
+            "bundesland": bundesland,
+            "num_clusters": len(clusters_out),
+            "num_singletons": len(singletons_out),
+        },
+        "clusters": clusters_out,
+        "singletons": singletons_out,
+    }
+
+
+# ─── Ähnlichkeits-Suche für #108 Teil B ─────────────────────────────────────
+
+async def find_similar_assessments(drucksache: str, top_k: int = 5) -> list[dict]:
+    """Findet die top_k ähnlichsten Assessments zu einem gegebenen per
+    Cosine-Similarity über das Summary-Embedding."""
+    items = await load_assessment_items()
+    target = next((i for i in items if i["drucksache"] == drucksache), None)
+    if target is None:
+        return []
+
+    scored = []
+    for other in items:
+        if other["drucksache"] == drucksache:
+            continue
+        sim = _cosine(target["embedding"], other["embedding"])
+        scored.append((sim, other))
+    scored.sort(key=lambda t: t[0], reverse=True)
+
+    return [
+        {
+            "drucksache": other["drucksache"],
+            "title": other["title"],
+            "bundesland": other["bundesland"],
+            "fraktionen": other["fraktionen"],
+            "gwoe_score": other["gwoe_score"],
+            "empfehlung": other["empfehlung"],
+            "similarity": round(sim, 3),
+        }
+        for sim, other in scored[:top_k]
+    ]

app/drucksache_typen.py

@@ -0,0 +1,88 @@
+"""Drucksache-Typ-Normalisierung (#127).
+
+Jeder Landtag hat eigene Bezeichnungen für Dokumenttypen. Dieses Modul
+normalisiert sie auf einheitliche Kategorien und bestimmt ob eine
+Drucksache abstimmbar ist (= GWÖ-Bewertung sinnvoll).
+"""
+
+# Normierte Kategorien
+ANTRAG = "antrag"
+GESETZENTWURF = "gesetzentwurf"
+AENDERUNGSANTRAG = "aenderungsantrag"
+DRINGLICHKEITSANTRAG = "dringlichkeitsantrag"
+ENTSCHLIESSUNGSANTRAG = "entschliessungsantrag"
+BESCHLUSSEMPFEHLUNG = "beschlussempfehlung"
+KLEINE_ANFRAGE = "kleine_anfrage"
+GROSSE_ANFRAGE = "grosse_anfrage"
+UNTERRICHTUNG = "unterrichtung"
+PETITION = "petition"
+WAHLVORSCHLAG = "wahlvorschlag"
+BERICHT = "bericht"
+SONSTIGE = "sonstige"
+
+ABSTIMMBARE_TYPEN = {
+    ANTRAG,
+    GESETZENTWURF,
+    AENDERUNGSANTRAG,
+    DRINGLICHKEITSANTRAG,
+    ENTSCHLIESSUNGSANTRAG,
+}
+
+# Übersetzungstabelle: Original-Typ (lowercase) → normierter Typ.
+# Keys werden case-insensitive + substring-matched.
+# Reihenfolge: spezifischere zuerst (z.B. "kleine anfrage" vor "anfrage").
+_TYP_MAP = [
+    # Abstimmbar
+    ("gesetzentwurf", GESETZENTWURF),
+    ("änderungsantrag", AENDERUNGSANTRAG),
+    ("aenderungsantrag", AENDERUNGSANTRAG),
+    ("dringlichkeitsantrag", DRINGLICHKEITSANTRAG),
+    ("entschließungsantrag", ENTSCHLIESSUNGSANTRAG),
+    ("entschliessungsantrag", ENTSCHLIESSUNGSANTRAG),
+    ("antrag gemäß", ANTRAG),
+    ("antrag", ANTRAG),
+    # Nicht abstimmbar
+    ("kleine anfrage", KLEINE_ANFRAGE),
+    ("große anfrage", GROSSE_ANFRAGE),
+    ("grosse anfrage", GROSSE_ANFRAGE),
+    ("anfrage", KLEINE_ANFRAGE),
+    ("beschlussempfehlung", BESCHLUSSEMPFEHLUNG),
+    ("unterrichtung", UNTERRICHTUNG),
+    ("bericht", BERICHT),
+    ("mitteilung", UNTERRICHTUNG),
+    ("vorlage", UNTERRICHTUNG),
+    ("petition", PETITION),
+    ("wahlvorschlag", WAHLVORSCHLAG),
+    ("stellungnahme", SONSTIGE),
+    ("drucksache", SONSTIGE),
+]
+
+
+def normalize_typ(original: str) -> str:
+    """Normalisiert einen BL-spezifischen Typ-String auf eine Kategorie.
+
+    Case-insensitiv, Substring-Match, spezifischere Patterns zuerst.
+    """
+    if not original:
+        return SONSTIGE
+    low = original.lower().strip()
+    for pattern, norm in _TYP_MAP:
+        if pattern in low:
+            return norm
+    return SONSTIGE
+
+
+def ist_abstimmbar(typ_normiert: str) -> bool:
+    """Prüft ob ein normierter Typ zur Abstimmung steht.
+
+    ``sonstige`` wird durchgelassen (benefit of the doubt) — wenn der
+    Adapter den Typ nicht bestimmen kann (z.B. NRW liefert nur
+    "Drucksache"), wird der echte Check erst beim Analysieren gemacht
+    (aus dem Dokument-Text).
+    """
+    return typ_normiert in ABSTIMMBARE_TYPEN or typ_normiert == SONSTIGE
+
+
+def ist_abstimmbar_original(original: str) -> bool:
+    """Convenience: prüft direkt am Original-Typ-String."""
+    return ist_abstimmbar(normalize_typ(original))

app/embeddings.py

@@ -15,9 +15,15 @@ from openai import OpenAI
 
 from .config import settings
 
-# Embedding model
+# Embedding-Modell (Issue #123 Migration v3 → v4):
-EMBEDDING_MODEL = "text-embedding-v3"
+# WRITE = Modell für neue Embeddings (Reindex, neue Assessments, neue Queries)
-EMBEDDING_DIMENSIONS = 1024
+# READ  = Modell, nach dem find_relevant_chunks filtert
+# Zwei Settings erlauben Zero-Downtime-Switch. Während der Reindex läuft, bleibt
+# READ auf v3 (Prod funktioniert), WRITE produziert v4 parallel. Nach Reindex:
+# READ auf v4 flippen, alte v3-Rows löschen.
+EMBEDDING_MODEL = settings.embedding_model_write
+EMBEDDING_MODEL_READ = settings.embedding_model_read
+EMBEDDING_DIMENSIONS = settings.embedding_dimensions
 
 # Database path
 EMBEDDINGS_DB = settings.data_dir / "embeddings.db"
@@ -325,6 +331,14 @@ def init_embeddings_db():
         conn.execute("ALTER TABLE chunks ADD COLUMN bundesland TEXT")
         conn.execute("CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_chunks_bundesland ON chunks(bundesland)")
 
+    # Migration #123: model-Spalte ergänzen. Bestehende Rows bekommen das alte
+    # v3-Default, neue Rows werden mit EMBEDDING_MODEL (aus config) befüllt.
+    if "model" not in cols:
+        conn.execute(
+            "ALTER TABLE chunks ADD COLUMN model TEXT NOT NULL DEFAULT 'text-embedding-v3'"
+        )
+        conn.execute("CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_chunks_model ON chunks(model)")
+
     # Backfill: Bundesland aus PROGRAMME-Registry für bestehende Zeilen
     # nachtragen. Grundsatzprogramme bleiben NULL.
     for prog_id, info in PROGRAMME.items():
@@ -347,17 +361,50 @@ def get_client() -> OpenAI:
     )
 
 
-def create_embedding(text: str) -> list[float]:
+def create_embedding(text: str, model: Optional[str] = None) -> list[float]:
-    """Create embedding for text using Qwen."""
+    """Create embedding for text using Qwen.
+
+    Args:
+        model: Optionaler Override. Default = EMBEDDING_MODEL (write model).
+            Während der Migration #123 ruft find_relevant_chunks mit
+            EMBEDDING_MODEL_READ auf, damit Query-Embeddings im selben
+            Vektorraum wie die gespeicherten Chunks liegen.
+    """
     client = get_client()
     response = client.embeddings.create(
-        model=EMBEDDING_MODEL,
+        model=model or EMBEDDING_MODEL,
         input=text,
         dimensions=EMBEDDING_DIMENSIONS,
     )
     return response.data[0].embedding
 
 
+# DashScope text-embedding-v4 erlaubt bis zu 10 Texte pro Batch-Call.
+# 10 ist das harte Maximum — bei mehr gibt die API Fehler.
+EMBEDDING_BATCH_SIZE = 10
+
+
+def create_embeddings_batch(texts: list[str], model: Optional[str] = None) -> list[list[float]]:
+    """Batch-Embedding — ein API-Call für bis zu EMBEDDING_BATCH_SIZE Texte.
+
+    Gibt die Embeddings in derselben Reihenfolge wie die Input-Liste zurück.
+    Rate-Limit-freundlich: statt 10 sequentielle Calls genügt einer.
+    """
+    if not texts:
+        return []
+    if len(texts) > EMBEDDING_BATCH_SIZE:
+        raise ValueError(f"Batch zu groß: {len(texts)} > {EMBEDDING_BATCH_SIZE}")
+    client = get_client()
+    response = client.embeddings.create(
+        model=model or EMBEDDING_MODEL,
+        input=texts,
+        dimensions=EMBEDDING_DIMENSIONS,
+    )
+    # DashScope gibt die Embeddings in der Reihenfolge zurück, in der sie
+    # gesendet wurden (index-basiert). Wir sortieren defensiv nach index.
+    return [d.embedding for d in sorted(response.data, key=lambda d: d.index)]
+
+
 def chunk_text(text: str, chunk_size: int = 500, overlap: int = 50) -> list[str]:
     """Split text into overlapping chunks by words."""
     words = text.split()
@@ -403,8 +450,13 @@ def index_programm(programm_id: str, pdf_dir: Path) -> int:
     
     conn = sqlite3.connect(EMBEDDINGS_DB)
     
-    # Remove existing chunks for this program
+    # Remove existing chunks for this program — nur für das aktuelle WRITE-
-    conn.execute("DELETE FROM chunks WHERE programm_id = ?", (programm_id,))
+    # Modell, damit parallel existierende v3-Rows während der #123-Migration
+    # nicht verloren gehen.
+    conn.execute(
+        "DELETE FROM chunks WHERE programm_id = ? AND model = ?",
+        (programm_id, EMBEDDING_MODEL),
+    )
     
     # Extract and chunk
     pages = extract_text_with_pages(pdf_path)
@@ -422,8 +474,8 @@ def index_programm(programm_id: str, pdf_dir: Path) -> int:
                 embedding_blob = json.dumps(embedding).encode()
                 
                 conn.execute("""
-                    INSERT INTO chunks (programm_id, partei, typ, seite, text, embedding, bundesland)
+                    INSERT INTO chunks (programm_id, partei, typ, seite, text, embedding, bundesland, model)
-                    VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
+                    VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
                 """, (
                     programm_id,
                     info["partei"],
@@ -432,6 +484,7 @@ def index_programm(programm_id: str, pdf_dir: Path) -> int:
                     chunk_text_content,
                     embedding_blob,
                     info.get("bundesland"),  # NULL für Grundsatzprogramme
+                    EMBEDDING_MODEL,
                 ))
                 total_chunks += 1
             except Exception as e:
@@ -445,6 +498,38 @@ def index_programm(programm_id: str, pdf_dir: Path) -> int:
     return total_chunks
 
 
+def create_assessment_embedding(
+    title: str,
+    zusammenfassung: Optional[str],
+    themen: Optional[list[str]],
+    bundesland: Optional[str] = None,
+) -> tuple[Optional[bytes], Optional[str]]:
+    """Erzeuge ein Assessment-Embedding für Clustering (#105) und Ähnlichkeit (#108).
+
+    Kombiniert Titel + Kurzfassung + Themen + Bundesland zu einem einzelnen
+    String und embedded ihn mit dem aktuellen WRITE-Modell. Gibt `(None, None)`
+    zurück wenn die Embedding-API fehlschlägt — das Backfill-Script zieht
+    solche Assessments später nach.
+    """
+    parts = [title or ""]
+    if zusammenfassung:
+        parts.append(zusammenfassung)
+    if themen:
+        parts.append(", ".join(themen))
+    if bundesland:
+        parts.append(f"Bundesland: {bundesland}")
+    text = "\n".join(p for p in parts if p).strip()
+    if not text:
+        return None, None
+
+    try:
+        vec = create_embedding(text, model=EMBEDDING_MODEL)
+        return json.dumps(vec).encode(), EMBEDDING_MODEL
+    except Exception:
+        logger.exception("create_assessment_embedding failed")
+        return None, None
+
+
 def cosine_similarity(a: list[float], b: list[float]) -> float:
     """Calculate cosine similarity between two vectors."""
     dot = sum(x * y for x, y in zip(a, b))
@@ -471,14 +556,17 @@ def find_relevant_chunks(
             berücksichtigt. Wenn None, kein Filter.
     """
 
-    query_embedding = create_embedding(query)
+    # Query-Embedding muss im selben Vektorraum wie die gespeicherten Chunks
+    # liegen — während der Migration #123 ist das EMBEDDING_MODEL_READ.
+    query_embedding = create_embedding(query, model=EMBEDDING_MODEL_READ)
 
     conn = sqlite3.connect(EMBEDDINGS_DB)
     conn.row_factory = sqlite3.Row
 
-    # Build query
+    # Build query — filtert auf das aktive READ-Modell, damit v3- und
-    sql = "SELECT * FROM chunks WHERE 1=1"
+    # v4-Embeddings nicht gemischt werden (Cosine wäre Nonsens).
-    params = []
+    sql = "SELECT * FROM chunks WHERE model = ?"
+    params = [EMBEDDING_MODEL_READ]
 
     if parteien:
         placeholders = ",".join("?" * len(parteien))

app/mail.py

@@ -0,0 +1,220 @@
+"""Mail-Sending + Daily-Digest für E-Mail-Benachrichtigungen (#124).
+
+Nutzt die Standard-Library `smtplib` (blockierend) in einem Thread-Executor,
+damit kein zusätzlicher Dependency-Eintrag nötig ist. 1blu SMTP:
+    smtp.1blu.de:465 SSL, username = Postfachname (NICHT E-Mail!)
+Credentials kommen aus settings.smtp_user / smtp_password via ENV.
+
+Unsubscribe-Token: HMAC-SHA256 von sub_id + secret, URL-sicher base64-encoded.
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import asyncio
+import base64
+import hashlib
+import hmac
+import html
+import logging
+import smtplib
+import ssl
+from datetime import datetime
+from email.message import EmailMessage
+
+from .config import settings
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+# ─── Unsubscribe-Token ──────────────────────────────────────────────────────
+
+def _unsubscribe_token(sub_id: int) -> str:
+    """Erzeugt HMAC-Token für Unsubscribe-Link."""
+    msg = str(sub_id).encode()
+    sig = hmac.new(settings.unsubscribe_secret.encode(), msg, hashlib.sha256).digest()
+    return base64.urlsafe_b64encode(sig).decode().rstrip("=")[:22]
+
+
+def verify_unsubscribe_token(sub_id: int, token: str) -> bool:
+    """Verifiziert, dass der Token zur sub_id passt. Konstante Zeit."""
+    expected = _unsubscribe_token(sub_id)
+    return hmac.compare_digest(expected, token)
+
+
+def unsubscribe_url(sub_id: int) -> str:
+    token = _unsubscribe_token(sub_id)
+    return f"{settings.base_url}/unsubscribe/{sub_id}/{token}"
+
+
+# ─── SMTP-Send ──────────────────────────────────────────────────────────────
+
+def _send_sync(to_email: str, subject: str, text_body: str, html_body: str) -> None:
+    """Blockierender Send via smtplib."""
+    if not settings.smtp_host or not settings.smtp_user:
+        raise RuntimeError("SMTP nicht konfiguriert (settings.smtp_host/user leer)")
+
+    msg = EmailMessage()
+    msg["From"] = f"{settings.smtp_from_name} <{settings.smtp_from_email}>"
+    msg["To"] = to_email
+    msg["Subject"] = subject
+    msg.set_content(text_body)
+    msg.add_alternative(html_body, subtype="html")
+
+    ctx = ssl.create_default_context()
+    with smtplib.SMTP_SSL(settings.smtp_host, settings.smtp_port, context=ctx) as server:
+        server.login(settings.smtp_user, settings.smtp_password)
+        server.send_message(msg)
+
+
+async def send_mail(to_email: str, subject: str, text_body: str, html_body: str) -> None:
+    """Async-Wrapper — SMTP-Call läuft im Thread-Executor."""
+    loop = asyncio.get_running_loop()
+    await loop.run_in_executor(None, _send_sync, to_email, subject, text_body, html_body)
+
+
+# ─── Digest-Komposition ─────────────────────────────────────────────────────
+
+def _filter_assessments(rows: list[dict], bundesland: str | None, partei: str | None, since: str | None) -> list[dict]:
+    """Filtert Assessment-Rows nach Abo-Kriterien."""
+    result = []
+    for r in rows:
+        if bundesland and (r.get("bundesland") or "") != bundesland:
+            continue
+        if partei:
+            fraktionen = r.get("fraktionen") or []
+            if not any(partei.upper() in (f or "").upper() for f in fraktionen):
+                continue
+        if since and (r.get("updated_at") or "") <= since:
+            continue
+        result.append(r)
+    return result
+
+
+def compose_digest(sub: dict, assessments: list[dict]) -> tuple[str, str, str]:
+    """Baut Subject, Text- und HTML-Body für einen Digest.
+
+    Returns: (subject, text_body, html_body)
+    """
+    n = len(assessments)
+    filter_label_parts = []
+    if sub.get("bundesland"):
+        filter_label_parts.append(sub["bundesland"])
+    if sub.get("partei"):
+        filter_label_parts.append(sub["partei"])
+    filter_label = " · ".join(filter_label_parts) if filter_label_parts else "alle Bundesländer & Parteien"
+
+    subject = f"[GWÖ-Antragsprüfer] {n} neue Bewertung{'en' if n != 1 else ''} — {filter_label}"
+
+    unsub = unsubscribe_url(sub["id"])
+
+    # Plaintext
+    text_lines = [
+        f"Neue Antragsbewertungen — Filter: {filter_label}",
+        "=" * 60,
+        "",
+    ]
+    for a in assessments[:20]:
+        score = a.get("gwoe_score")
+        title = a.get("title") or a.get("drucksache")
+        emp = a.get("empfehlung") or ""
+        fraktionen = ", ".join(a.get("fraktionen") or [])
+        url = f"{settings.base_url}/?drucksache={a.get('drucksache')}"
+        text_lines.append(f"• {title}")
+        text_lines.append(f"  Score: {score}/10 — {emp}")
+        text_lines.append(f"  Fraktionen: {fraktionen}")
+        text_lines.append(f"  {url}")
+        text_lines.append("")
+    if n > 20:
+        text_lines.append(f"… und {n - 20} weitere. Alle anzeigen: {settings.base_url}")
+        text_lines.append("")
+    text_lines.append("—")
+    text_lines.append(f"Abo verwalten: {settings.base_url}")
+    text_lines.append(f"Abbestellen:   {unsub}")
+    text_body = "\n".join(text_lines)
+
+    # HTML
+    html_items = []
+    for a in assessments[:20]:
+        score = a.get("gwoe_score")
+        title = html.escape(a.get("title") or a.get("drucksache") or "")
+        emp = html.escape(a.get("empfehlung") or "")
+        fraktionen = html.escape(", ".join(a.get("fraktionen") or []))
+        zus = html.escape((a.get("antrag_zusammenfassung") or "")[:200])
+        url = html.escape(f"{settings.base_url}/?drucksache={a.get('drucksache')}")
+        html_items.append(f"""
+<div style="border-left:3px solid #007a80;padding:8px 12px;margin:12px 0;background:#f9f9f9">
+  <a href="{url}" style="color:#007a80;text-decoration:none;font-weight:bold">{title}</a><br>
+  <span style="color:#666;font-size:0.9em">Score: <b>{score}/10</b> — {emp} — {fraktionen}</span><br>
+  <span style="color:#444;font-size:0.9em">{zus}</span>
+</div>""")
+
+    more_link = ""
+    if n > 20:
+        more_link = f'<p><a href="{settings.base_url}">… und {n - 20} weitere ansehen</a></p>'
+
+    html_body = f"""<!DOCTYPE html>
+<html><body style="font-family:Helvetica,Arial,sans-serif;max-width:600px;margin:0 auto;padding:20px;color:#333">
+<h2 style="color:#007a80">{n} neue Antragsbewertung{'en' if n != 1 else ''}</h2>
+<p style="color:#666">Filter: <b>{html.escape(filter_label)}</b></p>
+{''.join(html_items)}
+{more_link}
+<hr style="border:none;border-top:1px solid #ddd;margin:20px 0">
+<p style="font-size:0.85em;color:#888">
+  <a href="{html.escape(settings.base_url)}" style="color:#888">Abo verwalten</a> &middot;
+  <a href="{html.escape(unsub)}" style="color:#888">Abbestellen</a>
+</p>
+</body></html>"""
+
+    return subject, text_body, html_body
+
+
+async def run_daily_digest() -> dict:
+    """Daily-Digest-Runner. Iteriert alle due Abos und verschickt.
+
+    Gibt Statistik zurück: {sent, failed, skipped_empty}.
+    """
+    from .database import (
+        get_all_assessments,
+        get_all_subscriptions_due,
+        mark_subscription_sent,
+    )
+
+    stats = {"sent": 0, "failed": 0, "skipped_empty": 0}
+
+    subs = await get_all_subscriptions_due("daily")
+    if not subs:
+        logger.info("run_daily_digest: keine due subscriptions")
+        return stats
+
+    all_assessments = await get_all_assessments(None)
+
+    for sub in subs:
+        matches = _filter_assessments(
+            all_assessments,
+            bundesland=sub.get("bundesland"),
+            partei=sub.get("partei"),
+            since=sub.get("last_sent"),
+        )
+        if not matches:
+            stats["skipped_empty"] += 1
+            # Last-sent trotzdem setzen, damit wir nicht jede Minute wieder testen
+            await mark_subscription_sent(sub["id"])
+            continue
+
+        try:
+            subject, text_body, html_body = compose_digest(sub, matches)
+            await send_mail(sub["email"], subject, text_body, html_body)
+            await mark_subscription_sent(sub["id"])
+            stats["sent"] += 1
+            logger.info("digest sent to %s (%d items)", sub["email"], len(matches))
+        except Exception:
+            logger.exception("digest failed for sub_id=%s", sub["id"])
+            stats["failed"] += 1
+
+    return stats
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    # python -m app.mail  →  führt den Daily-Digest-Lauf aus
+    logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s %(levelname)s %(message)s")
+    result = asyncio.run(run_daily_digest())
+    print(f"Digest-Lauf fertig: {result}")

app/parlamente.py

@@ -21,19 +21,43 @@ class Drucksache:
     datum: str  # ISO date
     link: str  # PDF URL
     bundesland: str
-    typ: str = "Antrag"  # Antrag, Anfrage, Beschlussempfehlung, etc.
+    typ: str = "Antrag"  # Original-Typ vom Landtag (z.B. "Kleine Anfrage", "Gesetzentwurf")
+    typ_normiert: str = ""  # Normierter Typ (wird automatisch gesetzt)
+
+    def __post_init__(self):
+        from .drucksache_typen import normalize_typ
+        if not self.typ_normiert:
+            self.typ_normiert = normalize_typ(self.typ)
 
 
 class ParlamentAdapter(ABC):
     """Base adapter for searching parliament documents."""
-    
+
     bundesland: str
     name: str
-    
+    filter_abstimmbar: bool = True  # #127: nur abstimmbare Typen zurückgeben
+
     @abstractmethod
     async def search(self, query: str, limit: int = 20) -> list[Drucksache]:
         """Search for documents matching query."""
         pass
+
+    def _filter_abstimmbar(self, docs: list[Drucksache]) -> list[Drucksache]:
+        """Filtert nicht-abstimmbare Drucksachen heraus (#127).
+
+        Wird von Adaptern am Ende von search() aufgerufen. Lässt
+        nur Anträge, Gesetzentwürfe, Änderungsanträge etc. durch.
+        """
+        if not self.filter_abstimmbar:
+            return docs
+        from .drucksache_typen import ist_abstimmbar
+        filtered = [d for d in docs if ist_abstimmbar(d.typ_normiert)]
+        if len(filtered) < len(docs):
+            logger.debug(
+                "%s: %d von %d Drucksachen als nicht-abstimmbar gefiltert",
+                self.bundesland, len(docs) - len(filtered), len(docs),
+            )
+        return filtered
     
     @abstractmethod
     async def get_document(self, drucksache: str) -> Optional[Drucksache]:
@@ -87,9 +111,16 @@ class NRWAdapter(ParlamentAdapter):
         return (parts[0], filter_terms, False)
     
     def _matches_all_terms(self, doc: 'Drucksache', terms: list[str], is_exact: bool) -> bool:
-        """Check if document matches all search terms (AND logic)."""
+        """Check if document matches all search terms (AND logic).
+
+        Empty, whitespace-only, or bare-wildcard (``*``) terms are treated as
+        match-all so that the monitoring path (query="", " ", "*") never filters
+        out valid results fetched from OPAL.
+        """
+        # Wildcard / empty query — match everything
+        if not terms or all(not t.strip() or t.strip() == "*" for t in terms):
+            return True
         searchable = f"{doc.title} {doc.drucksache} {' '.join(doc.fraktionen)} {doc.typ}".lower()
-        
         if is_exact:
             # Exact phrase must appear
             return terms[0] in searchable
@@ -100,9 +131,18 @@ class NRWAdapter(ParlamentAdapter):
     async def search(self, query: str, limit: int = 20) -> list[Drucksache]:
         """Search NRW Landtag documents via OPAL portal."""
         results = []
-        
+
         # Parse query for AND logic
         api_query, filter_terms, is_exact = self._parse_query(query)
+
+        # OPAL rejects empty dokNum with 0 results. For the monitoring path
+        # (query="" / " " / "*"), substitute the current year so OPAL returns
+        # recent documents. The filter_terms list stays [""] / [" "] / ["*"],
+        # and _matches_all_terms with "" or " " or "*" matches every document,
+        # so nothing is filtered out client-side.
+        if not api_query.strip() or api_query.strip() in ("*",):
+            from datetime import date as _date
+            api_query = str(_date.today().year)
         
         async with httpx.AsyncClient(timeout=30, follow_redirects=True) as client:
             try:
@@ -3171,7 +3211,7 @@ class SaarlandAdapter(ParlamentAdapter):
             return data.get("FilteredResult", []) or []
         except Exception:
             logger.exception("SL search request error")
-            return []
+            raise
 
     async def search(self, query: str, limit: int = 20) -> list[Drucksache]:
         """Volltextsuche über die aktuelle Wahlperiode, gefiltert auf Anträge.
@@ -3181,10 +3221,15 @@ class SaarlandAdapter(ParlamentAdapter):
         und Gesetzentwürfe), und kürzt auf ``limit``. Sortierung kommt
         relevance-based vom Server — für die UI ist Relevanz zu einer
         Query meist wertvoller als Date-DESC.
+
+        Netzwerkfehler (Timeout, ConnectError, HTTP-Fehler) werden nicht
+        geschluckt — sie propagieren, damit das Monitoring sie als
+        ``errors``-Text in ``monitoring_daily_summary`` erfassen kann.
         """
         async with self._make_client() as client:
             # Take großzügig, weil der Antrag-Filter ~30-50% der Hits drosselt
             take = max(limit * 5, 30)
+            # _post_search re-raises alle Netzwerkfehler (Fix #142)
             items = await self._post_search(client, query, skip=0, take=take)
 
         results: list[Drucksache] = []

app/redline_utils.py

@@ -0,0 +1,88 @@
+"""Redline-Parser-Hilfsfunktionen — keine FastAPI-Abhängigkeiten.
+
+Wird von app.main._row_to_detail() und von Tests direkt importiert.
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import re
+from urllib.parse import quote_plus
+
+
+def parse_redline_segments(vorschlag: str | None) -> list[dict]:
+    """Parst §INS§text§INS§/§DEL§text§DEL§-Marker sowie **text**- und
+    ~~text~~-Markdown in eine Liste von {type, text}-Segmenten (ctx/ins/del).
+
+    Toleriert beide Formate gleichzeitig. Unausgewogene Marker bleiben als ctx.
+    Leerer oder None-Input liefert [].
+
+    Beispiel:
+        >>> parse_redline_segments("§ 3 §DEL§alt§DEL§ §INS§neu§INS§ Ende")
+        [{'type': 'ctx', 'text': '§ 3 '}, {'type': 'del', 'text': 'alt'},
+         {'type': 'ctx', 'text': ' '}, {'type': 'ins', 'text': 'neu'},
+         {'type': 'ctx', 'text': ' Ende'}]
+    """
+    if not vorschlag:
+        return []
+
+    # Normalisierung: §INS§...§INS§ und §DEL§...§DEL§ → interne Tags
+    text = vorschlag
+    text = re.sub(r"§INS§(.*?)§INS§", r"<INS>\1</INS>", text, flags=re.DOTALL)
+    text = re.sub(r"§DEL§(.*?)§DEL§", r"<DEL>\1</DEL>", text, flags=re.DOTALL)
+    # Markdown-Konvention: **...** → ins, ~~...~~ → del
+    text = re.sub(r"\*\*(.*?)\*\*", r"<INS>\1</INS>", text, flags=re.DOTALL)
+    text = re.sub(r"~~(.*?)~~", r"<DEL>\1</DEL>", text, flags=re.DOTALL)
+
+    # Splitten an Tags, Typen zuordnen
+    segments: list[dict] = []
+    parts = re.split(r"(<INS>.*?</INS>|<DEL>.*?</DEL>)", text, flags=re.DOTALL)
+    for part in parts:
+        if not part:
+            continue
+        ins_m = re.fullmatch(r"<INS>(.*)</INS>", part, re.DOTALL)
+        del_m = re.fullmatch(r"<DEL>(.*)</DEL>", part, re.DOTALL)
+        if ins_m:
+            segments.append({"type": "ins", "text": ins_m.group(1)})
+        elif del_m:
+            segments.append({"type": "del", "text": del_m.group(1)})
+        else:
+            segments.append({"type": "ctx", "text": part})
+    return segments
+
+
+def build_pdf_href(zitat: dict, bundesland: str = "") -> str:
+    """Gibt den pdf_href für ein Zitat zurück.
+
+    Bevorzugt das bereits gepflegte url-Feld. Falls leer, rekonstruiert
+    die URL aus dem quelle-Feld (Format: 'Titel · S. N' oder 'Titel, S. N')
+    über die WAHLPROGRAMME-Registry.
+    """
+    url = zitat.get("url", "")
+    if url:
+        return url
+
+    quelle = zitat.get("quelle", "")
+    seite_m = re.search(r"[·,]?\s*S\.\s*(\d+)", quelle)
+    if not seite_m:
+        return ""
+    seite = seite_m.group(1)
+
+    # pid aus WAHLPROGRAMME-Registry ermitteln: Dateiname ohne .pdf
+    from .wahlprogramme import WAHLPROGRAMME
+    pid = ""
+    for bl_data in WAHLPROGRAMME.values():
+        for partei_data in bl_data.values():
+            titel = partei_data.get("titel", "")
+            partei_name = partei_data.get("partei", "")
+            file_name = partei_data.get("file", "")
+            if titel and (titel in quelle or partei_name in quelle):
+                pid = file_name.replace(".pdf", "")
+                break
+        if pid:
+            break
+
+    if not pid:
+        return ""
+
+    text = zitat.get("text", "")
+    q = " ".join(text.split()[:5])
+    return f"/api/wahlprogramm-cite?pid={pid}&seite={seite}&q={quote_plus(q)}"

app/reindex_embeddings.py

@@ -0,0 +1,234 @@
+"""Reindex-Script für die Embedding-Modell-Migration v3 → v4 (Issue #123).
+
+Läuft im Container:
+    docker exec gwoe-antragspruefer python -m app.reindex_embeddings
+
+Was es macht:
+1. Alle Wahlprogramme + Grundsatzprogramme mit dem aktuellen EMBEDDING_MODEL
+   (aus settings.embedding_model_write, default 'text-embedding-v4') neu
+   indexieren. Schreibt neue Rows in chunks mit model='text-embedding-v4',
+   die bestehenden v3-Rows bleiben unberührt.
+2. Alle Assessments backfillen: summary_embedding erzeugen wo NULL oder wo
+   embedding_model vom aktuellen abweicht.
+3. Rate-Limit: 100ms zwischen Calls (= max 10 req/sec).
+4. Fortschritts-Logging pro Programm/Assessment.
+
+Nach erfolgreichem Lauf:
+- settings.embedding_model_read auf 'text-embedding-v4' flippen (via ENV),
+  Container neu starten
+- Script `cleanup_v3_rows.py` läuft DELETE FROM chunks WHERE model='text-embedding-v3'
+"""
+
+import asyncio
+import json
+import logging
+import sqlite3
+import time
+from pathlib import Path
+
+import aiosqlite
+
+from .config import settings
+from .embeddings import (
+    EMBEDDING_BATCH_SIZE,
+    EMBEDDING_MODEL,
+    EMBEDDINGS_DB,
+    PROGRAMME,
+    create_embedding,
+    create_embeddings_batch,
+    init_embeddings_db,
+)
+
+logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s %(levelname)s %(message)s")
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+RATE_LIMIT_SLEEP = 0.1  # 100ms = 10 req/sec
+
+
+def reindex_programme(pdf_dir: Path) -> dict:
+    """Re-index all programs with the current WRITE model."""
+    init_embeddings_db()
+
+    # Welche Programme sind bereits mit dem aktuellen Modell indexiert?
+    conn = sqlite3.connect(EMBEDDINGS_DB)
+    conn.row_factory = sqlite3.Row
+    rows = conn.execute(
+        "SELECT programm_id, COUNT(*) AS n FROM chunks WHERE model = ? GROUP BY programm_id",
+        (EMBEDDING_MODEL,),
+    ).fetchall()
+    already_done = {r["programm_id"]: r["n"] for r in rows}
+    conn.close()
+
+    stats = {"reindexed": 0, "skipped": 0, "failed": 0, "total_chunks": 0}
+
+    for prog_id, info in PROGRAMME.items():
+        if prog_id in already_done:
+            logger.info(
+                "SKIP %s — bereits %d chunks mit %s",
+                prog_id, already_done[prog_id], EMBEDDING_MODEL,
+            )
+            stats["skipped"] += 1
+            continue
+
+        pdf_path = pdf_dir / info["pdf"]
+        if not pdf_path.exists():
+            logger.warning("MISS %s — PDF fehlt: %s", prog_id, pdf_path)
+            stats["failed"] += 1
+            continue
+
+        try:
+            logger.info("INDEX %s (%s)", prog_id, info["pdf"])
+            n = _index_programm_with_ratelimit(prog_id, pdf_dir)
+            stats["reindexed"] += 1
+            stats["total_chunks"] += n
+            logger.info("DONE  %s — %d chunks", prog_id, n)
+        except Exception:
+            logger.exception("FAIL %s", prog_id)
+            stats["failed"] += 1
+
+    return stats
+
+
+def _index_programm_with_ratelimit(programm_id: str, pdf_dir: Path) -> int:
+    """Batch-Reindex: sammelt alle Chunks, embedded in Batches von
+    EMBEDDING_BATCH_SIZE (10) Texten pro API-Call. ~10× schneller als
+    Single-Call-Loop."""
+    import fitz
+
+    info = PROGRAMME[programm_id]
+    pdf_path = pdf_dir / info["pdf"]
+
+    conn = sqlite3.connect(EMBEDDINGS_DB)
+    # Nur die Rows des aktuellen Modells löschen (Migration-sicher)
+    conn.execute(
+        "DELETE FROM chunks WHERE programm_id = ? AND model = ?",
+        (programm_id, EMBEDDING_MODEL),
+    )
+
+    # Erst alle Chunks sammeln, dann in Batches embedden
+    doc = fitz.open(pdf_path)
+    pending: list[tuple[int, str]] = []  # (page_num, chunk_text)
+    for page_num in range(len(doc)):
+        page = doc[page_num]
+        text = page.get_text()
+        if not text.strip():
+            continue
+        words = text.split()
+        i = 0
+        chunk_size, overlap = 400, 50
+        while i < len(words):
+            chunk = " ".join(words[i : i + chunk_size])
+            i += chunk_size - overlap
+            if len(chunk.split()) < 20:
+                continue
+            pending.append((page_num + 1, chunk))
+    doc.close()
+
+    total = 0
+    # Batches à BATCH_SIZE
+    for start in range(0, len(pending), EMBEDDING_BATCH_SIZE):
+        batch = pending[start : start + EMBEDDING_BATCH_SIZE]
+        texts = [t for _, t in batch]
+        try:
+            vecs = create_embeddings_batch(texts, model=EMBEDDING_MODEL)
+            time.sleep(RATE_LIMIT_SLEEP)  # 100ms zwischen Batch-Calls
+        except Exception:
+            logger.exception("batch failed (programm %s, start %d)", programm_id, start)
+            continue
+        for (page_num, chunk), vec in zip(batch, vecs):
+            conn.execute(
+                "INSERT INTO chunks (programm_id, partei, typ, seite, text, embedding, bundesland, model) "
+                "VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)",
+                (
+                    programm_id,
+                    info["partei"],
+                    info["typ"],
+                    page_num,
+                    chunk,
+                    json.dumps(vec).encode(),
+                    info.get("bundesland"),
+                    EMBEDDING_MODEL,
+                ),
+            )
+            total += 1
+        # Commit pro Batch, damit im Crash-Fall nicht alles verloren ist
+        conn.commit()
+
+    conn.close()
+    return total
+
+
+async def backfill_assessment_embeddings() -> dict:
+    """Alle Assessments ohne Embedding (oder mit altem Modell) nachziehen."""
+    from .embeddings import create_assessment_embedding
+
+    stats = {"backfilled": 0, "skipped": 0, "failed": 0}
+
+    async with aiosqlite.connect(settings.db_path) as db:
+        db.row_factory = aiosqlite.Row
+        cur = await db.execute(
+            "SELECT drucksache, title, antrag_zusammenfassung, themen, bundesland, embedding_model "
+            "FROM assessments"
+        )
+        rows = await cur.fetchall()
+
+    for row in rows:
+        if row["embedding_model"] == EMBEDDING_MODEL:
+            stats["skipped"] += 1
+            continue
+
+        try:
+            themen = json.loads(row["themen"] or "[]")
+        except Exception:
+            themen = []
+
+        blob, model = create_assessment_embedding(
+            title=row["title"] or "",
+            zusammenfassung=row["antrag_zusammenfassung"],
+            themen=themen,
+            bundesland=row["bundesland"],
+        )
+        time.sleep(RATE_LIMIT_SLEEP)
+
+        if blob is None:
+            stats["failed"] += 1
+            logger.warning("backfill FAIL %s", row["drucksache"])
+            continue
+
+        async with aiosqlite.connect(settings.db_path) as db:
+            await db.execute(
+                "UPDATE assessments SET summary_embedding = ?, embedding_model = ? WHERE drucksache = ?",
+                (blob, model, row["drucksache"]),
+            )
+            await db.commit()
+        stats["backfilled"] += 1
+        if stats["backfilled"] % 20 == 0:
+            logger.info("backfill progress: %d", stats["backfilled"])
+
+    return stats
+
+
+async def main():
+    pdf_dir = Path(__file__).resolve().parent / "static" / "referenzen"
+    logger.info("=" * 60)
+    logger.info("Reindex mit WRITE-Modell: %s", EMBEDDING_MODEL)
+    logger.info("PDF-Verzeichnis: %s", pdf_dir)
+    logger.info("=" * 60)
+
+    prog_stats = reindex_programme(pdf_dir)
+    logger.info("Programme fertig: %s", prog_stats)
+
+    logger.info("Backfill Assessment-Embeddings …")
+    ass_stats = await backfill_assessment_embeddings()
+    logger.info("Assessments fertig: %s", ass_stats)
+
+    logger.info("=" * 60)
+    logger.info("REINDEX KOMPLETT")
+    logger.info("Programme: %s", prog_stats)
+    logger.info("Assessments: %s", ass_stats)
+    logger.info("Nächster Schritt: settings.embedding_model_read auf %s setzen", EMBEDDING_MODEL)
+    logger.info("(ENV: EMBEDDING_MODEL_READ=%s, Container neu starten)", EMBEDDING_MODEL)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    asyncio.run(main())