🌲 KeinPapier — Papierloses Crumbforest

Dokumente rein → KI analysiert → alles bleibt lokal.
Ein Puzzlestück im Crumbforest 🍪

Was ist das?

Paperless-ngx + Ollama + paperless-ai — ein vollständig lokales Dokumenten-Management-System mit KI-Analyse. Kein Byte verlässt den Rechner.

📄 Dokument scannen/droppen
    ↓
🔍 Paperless-ngx (OCR + Speicher)
    ↓
🦙 Ollama/llama3.2 (Analyse)
    ↓
🏷️ Titel, Tags, Korrespondent, Typ, Datum — automatisch

Architektur

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│                 Docker Compose                   │
│                                                  │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────────┐  │
│  │  Redis    │  │ Postgres │  │ Paperless-ngx│  │
│  │  :6379    │  │  :5432   │  │    :8000     │  │
│  └──────────┘  └──────────┘  └──────┬───────┘  │
│                                      │ API       │
│  ┌──────────────────────────────────┐│          │
│  │         paperless-ai             ││          │
│  │  Node.js + RAGZ + ChromaDB      │◄┘          │
│  │  SentenceTransformer             │           │
│  │           :3000                  │           │
│  └──────────────┬───────────────────┘           │
│                  │                               │
└──────────────────┼───────────────────────────────┘
                   │ host.docker.internal
            ┌──────▼──────┐
            │   Ollama    │
            │  llama3.2   │
            │   :11434    │
            └─────────────┘

Quickstart

# 1. Starten
docker compose up -d

# 2. Paperless-ngx einrichten
open http://localhost:8000

# 3. API Token generieren
docker exec paperless-webserver-1 python3 manage.py shell -c "
from rest_framework.authtoken.models import Token
from django.contrib.auth.models import User
user = User.objects.first()
token, _ = Token.objects.get_or_create(user=user)
print(f'Token: {token.key}')
"

# 4. paperless-ai Setup
open http://localhost:3000/setup
# → Username/Password erstellen (eigenes Login)
# → Paperless URL: http://webserver:8000/api
# → Token eintragen
# → AI Provider: Ollama

Konfiguration

paperless-ai .env (/app/data/.env im Container)

PAPERLESS_API_URL=http://webserver:8000/api
PAPERLESS_API_TOKEN=<dein-token>
PAPERLESS_URL=http://webserver:8000
PAPERLESS_USERNAME=<dein-user>

AI_PROVIDER=ollama
OLLAMA_API_URL=http://host.docker.internal:11434
OLLAMA_MODEL=llama3.2

SCAN_INTERVAL=*/30 * * * *

Wichtige Hinweise

Das Puzzle 🧩

Dieses Repo ist ein Baustein. So fügt es sich zusammen:

                    ┌─────────────────┐
                    │   Baumrinde     │
                    │ crumbforest.io  │
                    │   (Archiv)      │
                    └────────┬────────┘
                             │
    ┌────────────────────────┼────────────────────────┐
    │                        │                         │
┌───▼────────┐    ┌──────────▼──────────┐    ┌────────▼────────┐
│ KeinPapier │    │  Eule + Vector      │    │    Nullfeld     │
│ paperless  │    │  (Qdrant RAG)       │    │  FPGA × SoC     │
│ + Ollama   │    │  crumbforest.org    │    │  Sternenkarten  │
│ (← du bist │    │                     │    │  zwischen den   │
│   hier)    │    │                     │    │  Spiralen       │
└────────────┘    └─────────────────────┘    └─────────────────┘
       │                    │                         │
       └────────────────────┼─────────────────────────┘
                            │
                   Local First. Immer. 🌲

Inspirationen für die nächsten Spiralen:
- ruvector — Self-Learning Vector DB mit FPGA-Acceleration
- Nullfeld-Container als Echtzeit-Sternenkarten
- RAGZ → Qdrant/Vector Bridge für Cross-System-Suche

Status

• [x] Paperless-ngx läuft
• [x] PostgreSQL + Redis
• [x] Ollama mit llama3.2 + llama2
• [x] paperless-ai verbunden & scannt
• [x] 467 Dokumente importiert
• [ ] Custom Fields konfigurieren
• [ ] Nullfeld-Integration (Sternenkarten-Layer)
• [ ] Vector-Bridge zu Eule/Qdrant

Aus dem Crumbforest, März 2026 🌲🍪