BACR Website-Dokumentation

• Erste Schritte
• Installation
• CLI-Referenz
• API-Referenz

Überblick

BACR (Bot Assistant with Contextual Retrieval) ist ein hochentwickelter KI-Chat-Assistent, der fortschrittliche Dokumentenverarbeitung, intelligentes Query-Routing und persistenten Speicher kombiniert. Gebaut mit Python, Flet, LangGraph und FAISS bietet BACR eine leistungsstarke Desktop-KI-Assistenten-Erfahrung mit lokalen Dokumentenverständnisfähigkeiten.

Hauptmerkmale:

• 🤖 Multi-Modell-KI-Routing mit automatischer Query-Klassifizierung
• 📚 Hybrides RAG-System mit Vektorsuche und KI-Neuordnung
• 💾 Sitzungsübergreifender Speicher, der aus Ihren Gesprächen lernt
• 🎨 Moderne Desktop-GUI mit Theme-Unterstützung
• 🔐 Sichere Google OAuth-Authentifizierung
• 📊 Echtzeit-Token-Nutzung und Kostenverfolgung

Warum BACR?

Für Entwickler:

• Lokale Dokumentenverarbeitung ohne Senden von Dateien an externe APIs
• Intelligentes code-bewusstes Routing für Programmierfragen
• Multi-Format-Unterstützung (PDF, DOCX, TXT, MD und mehr)
• Persistenter Gesprächsverlauf über Sitzungen hinweg

Für Forscher:

• Fortgeschrittenes RAG mit Jina AI-Neuordnung für genaues Dokumentenabrufen
• Zitationsverfolgung - nur zitierte Quellen werden angezeigt
• Sitzungsübergreifender Speicher zum Aufbau von Wissen im Laufe der Zeit
• Gespräche als PDF für Dokumentation exportieren

Für Teams:

• Benutzerisolierte Datenbanken für Datenschutz
• Server-verwaltete API-Schlüssel für einfache Bereitstellung
• Zero Data Retention (ZDR)-Modus für datenschutzbewusste Benutzer
• Kostenverfolgung pro Abfrage für Budgetverwaltung

Funktionen

KI & Intelligenz

• Zweistufiges intelligentes Routing: Abfragen werden automatisch klassifiziert und zum optimalen Modell geleitet
  • Stufe 1: Dateiverwaltung → RAG (Dokumentensuche) → Direktes LLM
  • Stufe 2: Codierung → Reasoning → Chat → Forschung
• Modellintegration: Zugriff auf über 200 KI-Modelle einschließlich GPT-4, Claude, Gemini, DeepSeek und mehr
• Echtzeit-Streaming: Token-für-Token-Antworten mit Live-Statusaktualisierungen
• Kostenverfolgung: Überwachen Sie Token-Nutzung und Kosten pro Abfrage mit detaillierten Aufschlüsselungen
• Modellmodi: Wechseln Sie zwischen ZDR und Nicht-ZDR

Dokumentenverarbeitung (RAG)

• Hybride Suche: Kombiniert Vektorähnlichkeit mit Jina AI-Neuordnung
• Lokale Einbettungen: Verwendet ein lokales Einbettungs-GGUF-Modell - keine API-Aufrufe für Einbettungen
• Intelligente Filterung: Relevanzschwelle entfernt automatisch irrelevante Chunks
• Intelligente Zitate: LLM zitiert Quellen als (Doc 1), (Doc 2); nur zitierte Quellen werden angezeigt
• Persistenter Speicher: Benutzerspezifische FAISS-Indizes gespeichert in ~/.bacr/user_databases/
• Multi-Format-Unterstützung: PDF, TXT, MD, DOCX, XLSX, PPTX, RTF, CSV, JSON, YAML und mehr

Speicher & Kontext

• Sitzungsübergreifender Speicher: LangMem semantischer Speicher, der über alle Gespräche hinweg bestehen bleibt
• Benutzerspezifische Datenbanken: Isolierte SQLite-Datenbanken pro Benutzer für Datenschutz
• Persistenter Verlauf: Alle Gespräche gespeichert und durchsuchbar
• Kontextbewusst: Jede Sitzung behält unabhängigen Kontext mit Dateiverfolgung bei

Benutzeroberfläche

• Moderne Flet-GUI: Saubere, responsive Desktop-Oberfläche gebaut mit Flutter
• Theme-Unterstützung: Helle, dunkle und System-Themes (bleibt über Neustarts bestehen)
• Tabbed Sessions: Mehrere unabhängige Gespräche mit einfachem Wechsel
• Schriftgrößensteuerung: Einstellbare Textgröße mit visuellen Steuerelementen
• Statusleiste: Echtzeit-Dateianzahl, Token-Nutzung und Kreditguthaben
• Exportmodus: Wählen und exportieren Sie bestimmte Nachrichten als PDF

Authentifizierung & Sicherheit

• Google OAuth: Sichere Anmeldung mit Auto-Login-Unterstützung über Refresh-Tokens
• Profilbilder: Bei jeder Anmeldung frisch von Google abgerufen
• Benutzerisolierung: Alle Daten nach Benutzerkonto getrennt
• Datenschutz: Benutzerdaten sind isoliert

Architektur

BACR ist mit einer modularen Architektur gebaut, die Belange trennt und einfache Wartung ermöglicht:

Frontend-Schicht:

• Flet-basierte GUI mit reaktiven Komponenten
• Google OAuth-Integration für Authentifizierung
• Echtzeit-Statusaktualisierungen und Streaming-Antworten
• Theme- und Präferenzverwaltung

Kernschicht:

• LangGraph-basiertes Gesprächsmanagement
• Zweistufiges intelligentes Routing-System
• Hybrides RAG mit Vektorsuche und Neuordnung
• Sitzungsübergreifender Speicher mit LangMem

Backend-Schicht:

• Server-API-Client für Authentifizierung und API-Schlüsselverwaltung
• Modellmanager mit ZDR/Nicht-ZDR-Moduswechsel
• Multi-Modell-Zugriff
• Token-Nutzungsverfolgung und Kostenberechnung

Speicherschicht:

• Benutzerspezifische SQLite-Datenbanken
• FAISS-Vektorindizes für Dokumenteneinbettungen
• Lokales Dateisystem für Dokumenten-Caching

Anforderungen

Systemanforderungen:

• Betriebssystem: Windows 10/11, Linux (Ubuntu 20.04+, Fedora, Arch), macOS 11+
• Python: 3.9 oder höher
• RAM: 4GB Minimum, 8GB empfohlen
• Festplattenspeicher: 2GB für Anwendung und Abhängigkeiten
• Internet: Erforderlich für Authentifizierung und API-Zugriff

Windows

Linux

MacOS

Nicht verfügbar

Befehle

BACR bietet einen umfassenden Satz von Slash-Befehlen zur Verwaltung von Dateien, Sitzungen und Gesprächen.

Dateiverwaltung

/add <filepath>

• Fügen Sie ein Dokument zum RAG-System für Kontext hinzu
• Unterstützt: PDF, TXT, MD, DOCX, XLSX, PPTX, RTF, CSV, JSON, YAML
• Beispiel: /add C:\Documents\report.pdf
• Erstellt Einbettungen und indiziert Dokument für Suche

/remove <filename>

• Entfernen Sie eine bestimmte Datei aus dem RAG-System
• Beispiel: /remove report.pdf
• Entfernt Einbettungen und gibt Speicher frei

/files

• Listen Sie alle Dateien auf, die sich derzeit im RAG-System befinden
• Zeigt Dateinamen und Chunk-Anzahl
• Zeigt Gesamtkontextgröße

/clear

• Entfernen Sie alle Dateien aus dem RAG-System
• Löscht alle Dokumenteneinbettungen
• Löscht nicht den Chat-Verlauf

Sitzungsverwaltung

/new-chat oder Strg+N

• Starten Sie ein neues Gespräch in einem neuen Tab
• Erstellt unabhängigen Kontext
• Vorherige Sitzungen bleiben zugänglich

/close-tab oder Strg+W

• Schließen Sie den aktuellen Gesprächs-Tab
• Speichert Gespräch in Datenbank
• Kann letzten Tab nicht schließen

/list-chats

• Zeigen Sie alle gespeicherten Gespräche an
• Zeigt Sitzungsnamen und Zeitstempel
• Zeigt Nachrichtenanzahl

/load-chat <name_or_id>

• Laden Sie ein Gespräch in den aktuellen Tab
• Ersetzt aktuelles Gespräch
• Beispiel: /load-chat Project Discussion

/open-chat <name_or_id>

• Öffnen Sie ein Gespräch in einem neuen Tab
• Behält aktuelles Gespräch bei
• Beispiel: /open-chat Meeting Notes

/rename-chat <new_name>

• Benennen Sie das aktuelle Gespräch um
• Beispiel: /rename-chat Q1 Planning
• Kann temporäre Sitzungen nicht umbenennen

/delete-chat <name_or_id>

• Löschen Sie ein gespeichertes Gespräch dauerhaft
• Beispiel: /delete-chat Old Notes
• Kann nicht rückgängig gemacht werden

Chat-Verlauf

/clear-chat oder /clear

• Löschen Sie den Chat-Verlauf für aktuelles Gespräch
• Entfernt alle Nachrichten aus Anzeige und Status
• Löscht nicht gespeichertes Gespräch
• Dateien bleiben im Kontext

/export-chat

• Exportieren Sie aktuelles Gespräch in eine Datei
• Speichert als zeitgestempelte Textdatei
• Enthält alle Nachrichten und Metadaten
• Speicherort: ~/.bacr/exports/

/import-chat <filepath>

• Importieren Sie ein Gespräch aus einer Datei
• Unterstützt TXT- und PDF-Formate
• Fügt zum aktuellen Gespräch hinzu
• Beispiel: /import-chat notes.txt

Dienstprogramme

/tokens

• Zeigen Sie Token-Nutzung für aktuelles Gespräch
• Zeigt Eingabe-, Ausgabe- und Gesamt-Tokens
• Zeigt geschätzte Kosten
• Aggregiert über alle Sitzungen

/find <query>

• Suchen Sie über den gesamten Gesprächsverlauf
• Öffnet Suchoberfläche
• Hebt übereinstimmende Nachrichten hervor
• Beispiel: /find API documentation

/help

• Öffnet Hilfeseite im Browser
• Zeigt alle verfügbaren Befehle
• Enthält Beispiele und Beschreibungen

/quit

• Schließen Sie die Anwendung
• Speichert alle Gespräche
• Löscht API-Schlüssel aus dem Speicher

Konfiguration

Theme-Umschaltung

• Klicken Sie auf Theme-Symbol in der oberen Leiste
• Wechselt zwischen hell/dunkel
• Präferenz bleibt über Neustarts bestehen

Schriftgröße

• Klicken Sie auf Schriftgrößen-Schaltflächen in der oberen Leiste
• Passt Textgröße für alle Nachrichten an
• Bereich: 12px bis 20px

ZDR-Modus-Umschaltung

• Klicken Sie auf ZDR-Umschaltung in Einstellungen
• Wechselt zwischen kostenlosen und Premium-Modellen
• Löscht Modell-Cache beim Wechsel

Shell-Befehle

BACR unterstützt gängige Shell-Befehle zur Dateisystemnavigation:

cd <directory>

• Aktuelles Arbeitsverzeichnis ändern
• Beispiel: cd Documents
• Beeinflusst Dateioperationen

ls oder dir

• Dateien im aktuellen Verzeichnis auflisten
• Zeigt Dateinamen und Größen

pwd

• Arbeitsverzeichnis drucken
• Zeigt aktuellen Pfad

cat <file>

• Dateiinhalt anzeigen
• Beispiel: cat notes.txt

mkdir <directory>

• Neues Verzeichnis erstellen
• Beispiel: mkdir projects

rm <file>

• Datei entfernen (mit Vorsicht verwenden)
• Beispiel: rm temp.txt

cp <source> <dest>

• Datei kopieren
• Beispiel: cp file.txt backup.txt

mv <source> <dest>

• Datei verschieben oder umbenennen
• Beispiel: mv old.txt new.txt

usw.

Verwendungsbeispiele

Basis-Chat:

Benutzer: Was ist maschinelles Lernen?
BACR: [Streamt Antwort mit Echtzeit-Status]

Dokumentenverarbeitung:

Benutzer: /add C:\Reports\Q4_Analysis.pdf
BACR: ✔︎ Q4_Analysis.pdf erfolgreich hinzugefügt (45 Chunks)

Benutzer: Was waren die wichtigsten Erkenntnisse in Q4?
BACR: Laut der Q4-Analyse (Doc 1) waren die wichtigsten Erkenntnisse...

Quellen:
• Q4_Analysis.pdf

Multi-Session-Workflow:

Benutzer: /new-chat
Benutzer: /add project_spec.md
Benutzer: Erkläre den Authentifizierungsablauf
BACR: [Bietet detaillierte Erklärung mit Zitaten]

Benutzer: /rename-chat Auth Documentation
Benutzer: /export-chat
BACR: ✔︎ Exportiert nach ~/.bacr/exports/Auth_Documentation_2026-03-07.txt

Verlauf durchsuchen:

Benutzer: /find API endpoints
BACR: [Öffnet Suchoberfläche mit 12 Treffern über 3 Gespräche]

Authentifizierung

BACR verwendet Google OAuth 2.0 für Benutzerauthentifizierung und serverbasierte API-Schlüsselverwaltung.

RAG-System

Das RAG-System (Retrieval-Augmented Generation) kombiniert Vektorsuche, Schlüsselwortsuche und Neuordnung.

Sicherheit

Datenspeicherung:

• Refresh-Tokens: Windows-Registrierung (verschlüsselt)
• Gespräche: Lokales SQLite (benutzerspezifisch)
• Dokumente: Lokale FAISS-Indizes (benutzerspezifisch)
• Präferenzen: Windows-Registrierung (verschlüsselt)

Datenübertragung:

• Alle API-Aufrufe verwenden HTTPS
• Google OAuth verwendet PKCE-Flow
• JWT-Tokens laufen nach 24 Stunden ab
• Refresh-Tokens laufen nach 30 Tagen ab

Datenschutz:

• Benutzerdaten nach Hash isoliert
• Kein Dokumenteninhalt an Server gesendet
• Nur Einbettungen lokal gespeichert
• Token-Nutzung nur für Abrechnung protokolliert

Best Practices:

• Abmelden, wenn fertig, um API-Schlüssel zu löschen
• Refresh-Tokens nicht teilen
• ZDR-Modus für sensible Daten verwenden
• Wichtige Gespräche regelmäßig exportieren

Support

• E-Mail: support@bacr.app

Rechtliches

• Nutzungsbedingungen: https://bacr.app/terms
• Datenschutzrichtlinie: https://bacr.app/privacy

Version: 1.0.0
Zuletzt aktualisiert: 7. März 2026 Dokumentation: https://bacr.app/documentation