RLM Knowledge Base

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Recursive Language Model (RLM) - Eine intelligente Dokumenten-Wissensdatenbank, die LLM-Agents direkten Zugriff auf Unternehmensdokumente gibt.

Was ist das?

Ein lokales System, das:

1. Dokumente indexiert (PDF, DOCX, XLSX, TXT, MD) - ohne LLM-Kosten beim Indexieren

2. Volltext-Suche via SQLite FTS5 ermöglicht

3. LLM-Agent (Claude) intelligent durch die Dokumente navigieren lässt

Der RLM-Ansatz vs. klassisches RAG

Klassisches RAG:

Dokumente → Chunks → Embeddings → Vector-DB → "Hoffentlich relevanter Chunk"

RLM (dieses Projekt):

Dokumente → Volltext in DB → LLM entscheidet selbst was es liest

Der LLM-Agent hat Tools zur Verfügung und entscheidet autonom:

• search_documents - FTS5-Volltextsuche mit Snippets

• list_documents - Übersicht aller Dokumente

• read_document - Liest Dokument (komplett oder Bereichsweise)

• get_statistics - DB-Statistiken

Vorteile:

• Kein Informationsverlust durch Chunking

• Agent kann gezielt nachfragen/nachlesen

• Transparentes Reasoning (zeigt welche Tools genutzt wurden)

• Indexierung ist blitzschnell (kein LLM/Embedding nötig)

Related MCP server: smart-search

Quick Start

1. Installation

cd C:\Users\chris\Documents\MyProjects\rlm-connector

# Virtual Environment (optional aber empfohlen)
python -m venv venv
venv\Scripts\activate  # Windows

# Dependencies installieren
pip install -r requirements.txt

2. Konfiguration

.env Datei mit API-Key:

ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-api03-...

config.yaml - Dokumentenpfade anpassen:

llm:
  provider: anthropic
  model: claude-sonnet-4-6

connectors:
  - name: meine_dokumente
    type: local
    path: D:/Pfad/zu/Dokumenten
    include:
      - "*.pdf"
      - "*.docx"
      - "*.xlsx"
      - "*.txt"
      - "*.md"
    exclude:
      - ".*"
      - "~$*"
      - "node_modules"

3. Starten

python -m src.main

Öffnet:

• API: http://localhost:8000

• API Docs: http://localhost:8000/docs

• Chat UI: http://localhost:7860

4. Indexieren

In der UI auf "Index aktualisieren" klicken, oder:

curl -X POST http://localhost:8000/index/refresh

API Endpoints

Beispiel: Frage stellen

curl -X POST http://localhost:8000/query \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"question": "Erstelle mir eine Liste meiner Projekte"}'

Projektstruktur

rlm-connector/
├── src/
│   ├── api/              # FastAPI REST-API
│   │   ├── app.py        # App-Factory, Lifespan, AppState
│   │   └── routes.py     # API-Endpoints
│   ├── connectors/       # Datenquellen
│   │   ├── base.py       # BaseConnector Interface
│   │   └── local.py      # LocalConnector (Dateisystem)
│   ├── database/         # SQLite + FTS5
│   │   ├── models.py     # Document, SyncStatus Models
│   │   └── repository.py # DocumentRepository (CRUD, FTS5-Suche)
│   ├── indexer/          # Dokument-Indexierung
│   │   ├── indexer.py    # Haupt-Indexer (kein LLM!)
│   │   ├── parser.py     # PDF/DOCX/XLSX/TXT Parser
│   │   └── sync.py       # SyncManager (Scheduling)
│   ├── rlm_engine/       # LLM-Agent
│   │   └── engine.py     # KnowledgeBaseEngine (Tool-Use)
│   ├── ui/               # Gradio Chat-UI
│   │   └── chat.py
│   ├── config.py         # AppConfig, load_config()
│   ├── mcp_server.py     # MCP Server für Claude Desktop
│   └── main.py           # Entry Point
├── data/
│   └── index.db          # SQLite Datenbank + FTS5
├── config.yaml           # Konfiguration
├── .env                  # API Keys (nicht committen!)
└── requirements.txt

Technologie-Stack

Datenbank-Schema

documents (Haupttabelle)

- id: STRING (SHA256 Hash aus connector:path)
- connector_name, file_path, file_name, file_type
- size_bytes, page_count, content_length
- content_text: TEXT (voller Dokumentinhalt!)
- content_hash: STRING (für Change Detection)
- status: pending|indexed|error|skipped
- indexed_at, created_at, modified_at

documents_fts (FTS5 Virtual Table)

- doc_id, file_name, content
- Tokenizer: unicode61 (Umlaute-Support)

RLM Engine - Wie funktioniert's?

1. User stellt Frage → Chat UI oder /query API

2. Engine startet Agentic Loop mit Claude + Tools

3. Claude entscheidet welche Tools es braucht:

   • Meist zuerst search_documents mit Suchbegriffen

   • Dann read_document für Details

   • Iteriert bis Antwort vollständig

4. Antwort mit Quellen wird zurückgegeben

Max 10 Iterationen, danach Abbruch mit Teilergebnis.

Performance & Kosten

Getestet mit ~600k Dateien:

• Scan + Indexierung: ~20 Minuten

• Davon indexiert: Nur lesbare Typen (PDF, DOCX, etc.)

• FTS5-Suche: <100ms

• RLM-Query: 3-15 Sekunden (je nach Komplexität)

Kosten:

CLI-Befehle

# Alles starten (API + UI)
python -m src.main

# Nur API
python -m src.main api --port 8000

# Nur UI
python -m src.main ui --port 7860

# Index manuell triggern
python -m src.main index
python -m src.main index --full  # Force Re-Index

Als Hintergrund-Dienst betreiben (Windows)

Der Connector ist das eigenständige Backend und läuft typischerweise als Windows-Dienst, der dauerhaft im Hintergrund indiziert – unabhängig davon, ob eine App geöffnet ist. Konfiguriert wird weiterhin über die config.yaml im Projektverzeichnis (oder bequem über die Desktop-App, die per REST-API in dieselbe Datei schreibt).

deploy/windows/ enthält Ein-Klick-Installer (Doppelklick genügt, fragt automatisch nach Admin-Rechten):

Verwalten: powershell -File deploy/windows/_service-api.ps1 -Status (bzw. -Start / -Stop / -Uninstall). Vordergrund zum Testen: deploy/windows/run-api-server.bat.

Indizierung soll nur einmal laufen: Wer den MCP-Dienst nutzt (der bereits indiziert), installiert die REST-API mit -NoIndex (macht die .bat automatisch). Andernfalls indiziert der REST-API-Dienst selbst.

RootMind Desktop-App

RootMind ist die optionale Windows-Desktop-App (Tauri) als komfortables Front-End: Ordner konfigurieren, Index-Status sehen, mit den Dokumenten chatten (inkl. anklickbarer Quellen) und Chat-Verlauf. Sie ist ein reiner Client der REST-API – sie startet oder verwaltet das Backend nicht. Voraussetzung ist ein laufender Connector (REST-API-Dienst auf 127.0.0.1:8000).

Aktuelle Features

• Lokales Dateisystem indexieren

• PDF, DOCX, XLSX, TXT, MD Parser

• SQLite FTS5 Volltextsuche

• Fuzzy-Suche mit Trigram-Matching

• RLM Tool-Use Agent (Claude)

• REST API mit OpenAPI Docs

• Gradio Chat UI

• MCP Server für Claude Desktop Integration

• Inkrementelles Indexieren (Hash-basiert)

• WAL-Mode für bessere DB-Performance

• Hintergrund-Indizierung via Windows-Dienst (auto-start)

• RootMind Desktop-App (Tauri) als REST-Client

MCP Server (Claude Desktop Integration)

Der RLM Knowledge Base kann als MCP Server betrieben werden, um die Dokumentensuche direkt in Claude Desktop oder anderen MCP-kompatiblen Clients zu nutzen.

Installation MCP Dependency

pip install mcp>=1.0.0
# oder komplettes Projekt neu installieren:
pip install -e .

Claude Desktop Konfiguration

Füge in %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "rlm-knowledge-base": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "src.mcp_server"],
      "cwd": "C:\\Users\\chris\\Documents\\MyProjects\\rlm-connector"
    }
  }
}

Wichtig: Der MCP Server verwendet die gleiche config.yaml und Datenbank wie die Hauptanwendung.

MCP Tools

Claude Desktop hat dann Zugriff auf:

Beispiel-Nutzung in Claude Desktop

Nach der Konfiguration kannst du in Claude Desktop fragen:

• "Suche in meinen Dokumenten nach Urlaubsregelungen"

• "Was steht in der Projektdokumentation?"

• "Liste alle PDF-Dateien"

Claude nutzt automatisch die MCP-Tools um in deiner lokalen Dokumentenbasis zu suchen.

MCP Server manuell starten (zum Testen)

python -m src.mcp_server

Geplante Features

• n8n Custom Node

• OCR für gescannte PDFs

• Cleanup-Endpoint für gelöschte Dateien

• Ollama-Support für lokale LLMs

Bekannte Einschränkungen

• Gescannte PDFs ohne OCR-Layer können nicht gelesen werden

• Sehr große Dokumente (>50k Zeichen) werden in Teilen gelesen

• Rate Limits bei Anthropic API (automatisches Retry)

Projekt-Pfad: C:\Users\chris\Documents\MyProjects\rlm-connector Stand: Juni 2026