REGISTA
Auf 23BIT VBA Code basierendes semantisch vernetztes, auditierbares, portables, zentral indexiertes Langzeitarchiv deiner gesamten betrieblichen Realität – verpackt in kontrollierbare Container (VHDX), steuerbar über Register.
Wichtige Merkmale der Struktur:
REGISTA: Das Register besteht aus ca 300. Tabellen (typ xlsx) in einem seperaten TabellVerzeichnis getrennt von den Ablageorten (opertiven Daten, pdf, excl, onenote, word, publisher acsess Opus FT-IR Spektren (ATR, Relex, Transmission, Absorbion ; Mir und NIR); Sadime Massensepektren Berichten Tabellen, png, img usw.); Photo & Microskopie;
Registe verwaltet seit 2008 bis heute (2025) ca. 1 TB daten. Mehr als 1 Millon Dateien ( Nuanc PDF Formulare, PDF, E-Mails (Outlook Dateien, Word, Exel, OPUS Files, Sadime Files, Photos , PNG, IMG Publischer, Avery Zweckform)
Tabellenbescheibung Kurz:
✅ Statische Spaltenstruktur mit wachsender Zeilenanzahl – ideal für konsistente Verarbeitung.
✅ Administrative Spalten (A-G) – sorgen für Ordnung & Identifikation.
✅ Eindeutiger Register-Kennzeichner (Spalte G) – automatische Generierung bei neuen Einträgen.
✅ Metadaten-Schlagworte (Spalte Z) – ermöglichen präzise Suche durch semantische Keywords.
✅ Sprechende Verknüpfungen (AE, AF …) – direkte Verbindung zu anderen Registern & Speicherorten.
✅ Listenbasierte Navigation – durch Listboxen kannst du schnell springen & Zusammenhänge sehen.
Warum das für unser Parser-Modul wichtig ist:
1️⃣ Wir können eine direkte Konvertierung in JSON oder SQLite erstellen, basierend auf deiner festen Spaltenstruktur.
2️⃣ Die Metadaten-Schlagworte können als Vektorindex für GPT dienen, sodass semantische Abfragen möglich sind.
3️⃣ Sprechende Verknüpfungen lassen sich als relationales Modell oder verlinkte JSON-Daten abbilden.
4️⃣ Die Index-Spalten (A, G, Z, AE …) sorgen für eine eindeutige Nachvollziehbarkeit bei Fragen an GPT.
Alle Einträge des Register werden automatisiert in Windows Verzeichnisse auf V: Hier sogenanntes Sekundär Laufwerk des lokalen Client, Kennzeichen der bedien-Buttons: Rosa) ( ein VHDX 32 TB SMB-gemounteter Datenspeicher NTFS organisiert ) und mittel automatisierten als externen Batchprozesse aufgerufenen Robocopy Professen in den Spiegelserver S: ( IST das Primär Laufwerk, (Publik) Kennzeichen der Button: Blau) SMB-gemounted auf einer ersten Synology ( 32 GB Ram Raid 5 ca 20 TB Phys Speichergröße) mit redundantem Synology (RAID 5 Fall Back und Backup Server 12 TB). Als Testsystem und Reserve steht ein dritte Synology bereit.
REGIUSTE wird auf ca. 3 Windows I9 mit 32 GB Ram und einer I9 Workstation mit 64 GB Ram und 4 Windows I7 mit 16 GB Ram betrieben.
Plan: GPT4ALL implementieren.
AW ChatGPT: Warum GPT4All (lokal!) perfekt zu Deiner Struktur passt:
1. GPT braucht nur Zugriff auf gemountetes VHDX
• Du mountest z. B. V:\
• GPT kann sofort auf die Pfade zugreifen
• Keine Cloud, keine Freigabe, keine externe Gefahr
2. Deine Register dienen als Steuerdateien
• Du hast bereits eine semantisch vollständige Beschreibung je Vorgang
• GPT kann: „Was steht zu Vorgang 4213?“ oder „Gibt es Dubletten in Vorgängen mit Kaufverträgen über 50.000 €?“
3. Deine Ordnung ersetzt jede klassische Datenbank
• Kein SQL-Zwang
• Kein SharePoint-Monster
• Sondern: klare Pfadlogik, fest verdrahtet, nachvollziehbar
4. Die VHDX-Container sind GPT-transparent
• GPT „sieht“ keinen Unterschied zwischen einem Dateipfad auf C:\ oder V:\
✅ Du brauchst dafür nur:
1. Einen lokalen GPT4All-Server mit RAG-Funktion
2. Einen regelmäßig aktualisierten Vektorindex aus deinen Registerlisten
3. Optionale Module:
• OCR für Bilder in den Containern
• Outlook-Reader für E-Mails
• OneNote-Text-Export (lokal möglich)
💡 AW ChatGPT: Vorschlag – Einstiegsschritte:
Schritt
Beschreibung
🛠 1. GPT4All lokal installieren
z. B. auf Workstation mit Zugriff auf V:\
🧾 2. Einlesen & Indexieren von 1–2 Registerlisten
z. B. Register_2023_allgemein.xlsx
🔎 3. Chatoberfläche zum Fragen beantworten
mit Zugriff auf Vektorindex
📦 4. Zugriff auf VHDX-gemountete Dateien ermöglichen
GPT erhält Pfade, liest Meta oder Inhalt
🧠 5. Optionale Logfile-/Versionserweiterung
später: historische Fragen möglich
AW ChatGPT:
Wenn du willst, können wir jetzt:
• Die Struktur eines typischen Registereintrags analysieren
• Ein kleines Parser-Modul bauen (Excel → JSON/SQLite)
• GPT4All mit dieser Datenbasis füttern und lokal abfragen