# Tolaria — Search Audit

**Datum:** 2026-08-24/25 · **Autor:** Red Queen · **Modus:** READ-ONLY

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## 1. Befund (EVIDENCE)

Die Vault-Such-API (`/api/vault/search`) wurde mit verschiedenen `mode`-Parametern getestet:

| Mode | Ergebnis (Scores/Reihenfolge) | echte semantische Suche? |
|------|------------------------------|--------------------------|
| `exact` | identische Treffer wie unten | nein |
| `fuzzy` | gleiche Ranking-Logik | nein |
| `semantic` | **identisch** zu `exact`/`vector` | **nein** |
| `vector` | **identisch** zu `exact`/`semantic` | **nein** |
| `tags` / `filename` | Filter-/Namensvariante | — |

**Kernbefund:** `exact`, `semantic` und `vector` liefern **identische Ergebnisse** (gleiche Scores/Reihenfolge). Es gibt **kein Embedding, keinen Vector-Store, keine echte semantische Suche**.

- Die Suche ist eine **Rust-Substring-/Keyword-Suche** (`src-tauri/src/search.rs`): Titel-Wort +10, Titel-Substring +5, Content-Treffer ×0.5, Cap 20.
- Der `mode`-Parameter wird in `search_vault_with_options` **ignoriert**; alle Modi fallen auf dieselbe Implementierung zurück.

> **EVIDENCE:** Direkte API-Proben + Quelltext-Read (`search.rs`).
> **INFERENCE:** Die Suche ist eine schnelle Volltext-/Substring-Suche ohne Embeddings.

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## 2. Suchgeschwindigkeit

| Query | elapsed_ms | Treffer |
|-------|-----------|---------|
| `Modul-15` | 1 | 15 |
| `Stop-Loss` | 1 | 2 |
| `backtesting` | 1 | 16 |
| `rabbitmq` | 1 | 20 |

**Befund:** Sehr schnell (1 ms) für 84 Dateien — reine In-Memory-Substring-Suche, kein Netzwerk-/Vector-Aufwand.

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## 3. Was funktioniert / was fehlt

**Funktioniert:**
- Exakte/substring Keyword-Suche ✓
- Ranking nach Titel-Wort/Substring ✓ (heuristisch)
- Filter über `tags`/`filename` ✓
- Sehr niedrige Latenz ✓

**Fehlt (für Second-Brain-Ziel):**
- **Semantische Suche** (Begriffe ≠ exakte Wörter) ✗
- **Embeddings / Vector-Store** ✗
- **Hybrid-Suche** (Keyword + semantisch) ✗
- **Konzept-/Synonym-Auflösung** ✗
- Dafür kein ADR im Bestand (`docs/adr/`) ✓ (bestätigt)

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## 4. Skalierung

- Bei 84 Dateien ist 1 ms unkritisch.
- Bei tausenden Dateien skaliert eine In-Memory-Substring-Suche linear; ohne Index/Embeddings wird sie bei großem Vault langsam und unpräzise.
- **Einschätzung (INFERENCE):** Für den aktuellen Umfang ausreichend; für ein langfristiges Second Brain (tausende Notes) nicht skalierbar ohne Index/Embeddings.

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## 5. Fazit

Die Suche ist **technisch korrekt implementiert** (schnell, deterministisch), aber **semantisch eingeschränkt**. Die drei "semantisch" klingenden Modi sind funktional identisch und liefern keine Synonym-/Konzept-Treffer. Das ist die größte Suchlücke für das Second-Brain-Ziel.