Phase 1:
- FastAPI-Backend (backend/app.py) mit REST-API
- SQLite-Datenbank für Podcasts, Episoden, Absätze, Zitate
- Auto-Import aus mindmap_data.json + srt_index.json beim Start
- Webapp als SPA: API-first mit Static-File-Fallback
- Audio als gemountetes Volume statt im Docker-Image
- Docker-Compose mit Traefik-Labels
Phase 2:
- Qwen text-embedding-v3 via DashScope (1024-dim Vektoren)
- Embedding aller Transkript-Absätze (728 für NEU DENKEN)
- Semantische Suche: /api/semantic-search?q=...
- Similarity-API: /api/similar/{podcast}/{episode}/{paragraph}
- Cosine-Similarity auf normalisierten Vektoren, <100ms
- Findet thematisch verwandte Stellen über Episoden hinweg,
auch bei komplett unterschiedlicher Wortwahl
Vorbereitet für Multi-Podcast (#10): Datenstruktur unterstützt
mehrere Podcasts, Cross-Podcast-Similarity ist ein Parameter.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Generic tool for building interactive mindmap visualizations from podcast transcripts.
Includes: audio download, SRT conversion, quote-timestamp matching, D3.js mindmap webapp.
Configurable via project.yaml — no podcast-specific content.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
