Architektur

iMOPS + Der Mops

LLM als Übersetzer · Kernel als Gehirn · Alles auf dem iPhone · Komplett offline
👨‍🍳
KOCH / NEUER MA
Spricht oder tippt
Der Koch interagiert mit dem Mops über Sprache (iOS Speech Framework) oder Text. Kein WLAN nötig, kein Server, kein Cloud-Dienst. Funktioniert im Keller, auf der Baustelle, überall.
▼ „Kühlhaus zeigt 8,5"
▲ „Achtung, über Grenzwert!"
🐕
DER MOPS
On-Device LLM · Übersetzer
Phi-3 Mini oder TinyLlama, läuft direkt auf dem iPhone. Versteht natürliche Sprache → wandelt in Kernel-Abfrage. Empfängt Kernel-Antwort → formuliert menschlich. Weiß NICHTS selbst. Erfindet NICHTS. Ist nur der Dolmetscher.
▼ Natürliche Sprache
▲ Menschliche Antwort
iMOPS INTERPRETER
NLU → Structured Command → NLG
Zwischenschicht: LLM-Output wird in strukturierte JSON-Befehle umgewandelt, z.B. {typ: "temperatur", ort: "kühlhaus", wert: 8.5}. Kernel-Antwort wird zurück an LLM gegeben zur Formulierung. Wenn das LLM Unsinn parsed, fängt der Interpreter es ab.
▼ {typ: temp, wert: 8.5}
▲ {status: WARNUNG}
🧠
TheBrain · KERNEL
Deterministisch · Offline · Auditfähig
MUMPS-inspirierter In-Memory Store. Single Source of Truth. Event Sourcing mit Hash-Chain Audit Trail. HIER liegen ALLE Entscheidungen. Temperatur über Grenzwert? Kernel entscheidet. Arbeitszeit überschritten? Kernel entscheidet. KEINE Halluzinationen möglich — deterministischer Code.
▼ Abfrage
▲ Regeln & Daten
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PRP · 10 STORES
Allergen · Temperatur · Reinigung · Audit · …
10 Präventivprogramme: Allergen, Reinigung, Schädling, Temperatur, Supplier, KPI, Recall, FoodDefence, FoodFraud, Audit. Plus: ChefIQ-Wissensdatenbank, Phase7-Dispatcher (Rollen, Eskalation), Mitarbeiter-Daten, betriebsspezifische Regeln. Alles was der Mops „weiß" kommt von hier.
KERNPRINZIP
Das LLM erfindet NICHTS. Jede Antwort kommt aus dem Kernel. Jede Entscheidung ist deterministisch. Der Mops ist der Mund, nicht das Gehirn.
VORHER → NACHHER
CLOUD LLM
Gemini / GPT
Abhängig · Teuer · Datenabfluss
DER MOPS
On-Device LLM
Offline · Kostenlos · Deine Daten
LLM ENTSCHEIDET
Halluzinationen
Kann falsche Temperaturen nennen
KERNEL ENTSCHEIDET
Deterministisch
Code prüft, LLM formuliert nur
Anwendungsbeispiele
🌡️ Temperaturkontrolle
Koch → „Kühlhaus 8,5 Grad" → Mops versteht → Kernel prüft (>7°C!) → Mops warnt
⏰ Arbeitszeitprüfung
Koch → „Wie lange bin ich heute?" → Kernel rechnet → Mops: „9h 20min, noch 40min bis Grenze"
🆕 Neuen MA einlernen
Neuer Koch → „Was muss ich hier machen?" → Kernel kennt Station + Aufgaben → Mops erklärt
📝 Audit-Vorbereitung
Chef → „Audit-Report diese Woche" → Kernel sammelt → Mops formuliert Bericht
⚠️ Allergen-Check
Koch → „Sellerie in der Suppe?" → PRP-Allergen-Store → Mops: „Ja, Allergen Nr. 9"
🏗️ Baustellen-Mops
Selbe Architektur, anderer Kernel: Sicherheitsunterweisungen statt HACCP