Luminara auf burov.de
Luminara ist die öffentliche Assistentin von Juri Burov auf dieser Website. Sie beantwortet Fragen zu seiner Arbeit aus veröffentlichten Inhalten, bleibt lesend und verweist auf passende Seiten.
KI-Assistenten
KI-Assistenten für Websites und Anwendungen
Ein guter Assistent beantwortet nicht nur Fragen. Er erklärt freigegebene Inhalte, hilft bei der Orientierung und führt direkt zur passenden Seite, Funktion oder nächsten Entscheidung.
Luminara und vergleichbare Lösungen werden für den jeweiligen Einsatzkontext konzipiert: mit nachvollziehbaren Quellen, begrenztem Kontext, passenden Rechten und einer Integration in bestehende Systeme.
Der Chat ist sichtbar. Die eigentliche Arbeit steckt in Wissen, Kontext, Architektur und klaren Regeln.
Drei Beispiele aus der Praxis
Öffentliche Orientierung und kontextsensitive Arbeitshilfe
Kontextklar
Auf der Kontextklar-Website erklärt Erklärbert Funkelblatt Angebote und Fachbegriffe rund um KI. Wissensseiten und KI-Helfer nutzen dieselbe geprüfte Wissensbasis; Antworten verweisen auf passende Quellen.
LigaWerk
LigaWerk ist eine mit Symfony entwickelte Software für die Verwaltung des Inline-Hockey-Verbandsligabetriebs. Der KI-Assistent ist dort eine zusätzliche Fähigkeit: öffentlicher Chat und kontextsensitive Hilfe im geschützten Arbeitsbereich.
Drei realistische Szenarien
Wo ein Assistent konkret weiterhilft
Der passende Einstieg richtet sich nach dem vorhandenen Inhalt und System, nicht nach einem vorgegebenen KI-Baukasten.
Landingpage oder Microsite
Ein eigenständiges PHP-Modul ergänzt eine bestehende Website. Freigegebene öffentliche Seiten werden in eine prüfbare Wissensbasis überführt; der Assistent beantwortet wiederkehrende Fragen und verlinkt direkt zu den passenden Inhalten.
Geeignet für Orientierung, Leistungen, FAQ, Produkt- oder Service-Einstiege.
Symfony-Anwendung
Markdown kann die Wissensquelle bilden. Öffentliche Seiten erhalten einen kontextsensitiven Assistenten; im geschützten Bereich richtet sich Hilfe zusätzlich nach Ansicht, Rolle und Berechtigung.
Geeignet für fachliche Anwendungen, Onboarding, Support und begleitete Workflows.
TYPO3 mit Solr oder ke_search
TYPO3 bleibt die redaktionelle Quelle. OKF-Export und bestehende Suchindexierung können gekoppelt werden, damit der Assistent nachvollziehbar mit aktualisierten Inhalten arbeitet.
Geplanter Integrationspfad: Architektur und Betriebsmodell werden vor einer Produktzusage validiert.
Von der Quelle zur Beratung
Antworten bleiben an Inhalte und nächste Schritte gebunden
Ein Assistent bekommt keine pauschale Wissensdatenbank und keinen Vollzugriff auf ein System. Er erhält nur die für die Frage ausgewählten Inhalte und den erlaubten Kontext.
LLM Wiki als freigegebene Wissensquelle
Markdown oder ein geprüfter CMS-Export bleiben nachvollziehbar. Die von Andrej Karpathy beschriebene LLM-Wiki-Idee und ein abgeleitetes OKF-Bundle machen Herkunft und Aktualisierung sichtbar.
Gezielter Prompt aus ausgewählten Quellen
Ein JSONL-Suchkorpus wählt passende Auszüge aus. Für kleine, kuratierte Wissensbestände ist keine separat betriebene Datenbank, Vektordatenbank oder Embedding-Pipeline nötig.
JSONL statt Vektordatenbank
Die Anwendung gibt die ausgewählten Belege an das Modell, begrenzt die Antwort und zeigt direkt verlinkte, relevante Inhalte. Quellen bleiben zusätzlich prüfbar.
Technologie und Laufzeit: PHP/Symfony hinter Luminara auf burov.de
Eleventy erzeugt die statischen Seiten. Zur Laufzeit genügen statisches HTML, CSS und JavaScript sowie PHP/Symfony; Eleventy ist nur beim Build der Website beteiligt. Ein nachgelagerter Build leitet automatisch ein geprüftes OKF-v0.2-Bundle und einen dateibasierten JSONL-Suchkorpus ab.
Luminara ordnet eine Frage zuerst ein und durchsucht nur freigegebene, veröffentlichte Website-Inhalte. Die Struktur folgt der von Andrej Karpathy beschriebenen Idee eines LLM Wiki: eine lesbare, gepflegte Wissensquelle statt einer intransparenten Datenablage. Die serverseitige PHP/Symfony-Anwendung wählt passende Quellen und Auszüge aus, baut daraus einen begrenzten Prompt und zeigt die verwendeten Inhalte im Chat.
Juri Burov hat Luminara konzipiert und technisch umgesetzt. Er verantwortet Architektur, Wissensbasis und Benutzeroberfläche dieser quellengebundenen Assistentenlösung.
Warum der Kontext begrenzt bleibt
Private Dateien, der Browser-DOM und beliebige Systemdaten gehören nicht in den Prompt. In geschützten Anwendungen werden Rolle, Ansicht und erlaubter Wissensraum serverseitig bestimmt.
Von der Idee zum ersten Nutzen
Ein klar begrenzter Pilot statt eines undefinierten KI-Projekts
1. Bedarf und Quellen klären
Welche Fragen stellen Besucherinnen, Besucher oder Nutzende? Welche Inhalte sind freigegeben, aktuell und fachlich verantwortlich?
2. Einen sichtbaren Bereich wählen
Zum Beispiel eine Produktgruppe, einen Servicebereich, eine Wissensseite oder einen abgegrenzten Admin-Workflow.
3. Antwortgrenzen prüfen
Quellenabdeckung, direkte Links, sichere Nicht-Antworten, Rechte, Aktualisierung und ein sinnvoller Betrieb werden vor dem Ausbau bewertet.
Für Agenturen
Lassen Sie die Webseiten Ihrer Kunden sprechen.
Strategie, Redaktion, Design und Kundenschnittstelle bleiben bei der Agentur. Die technische Antwortschicht ergänzt sie dort, wo Wissensaufbereitung, Retrieval, Symfony/API-Integration und ein kontrollierter Betrieb gebraucht werden.
Der Assistent ist kein Fremdkörper und kein Versprechen auf allwissende Antworten. Er macht freigegebene Inhalte für Besucherinnen, Besucher und Nutzende besser nutzbar.
Nächster Schritt
Was soll Ihre Website künftig besser erklären oder erleichtern?
Ausgangspunkt sind ein konkreter Besucherbedarf, die vorhandenen Inhalte und die technische Landschaft. Danach lässt sich klären, welches Szenario passt und wie ein sinnvoller erster Pilot aussieht.
Für Agenturen und technische Teams lautet die Anschlussfrage: Was ist Ihr Szenario?