Entwickler · REST-API

Die API.

Programmzugriff auf 8.095+ Bitkom-Dokumente, Knowledge Graph und semantische Suche.

8.095

Dokumente

9.951

NER-Entitäten

157

Graph-Knoten

2.782

Verbindungen

Phase 2 abgeschlossen — Crawling + NER + Knowledge Graph live 8.095 Dokumente gecrawlt · 9.951 NER-Entitäten · 157 Graph-Knoten · 2.782 Verbindungen

Basis-URL · https://bitkom.t-00-l.com

Statische Daten (verfügbar)

GET /crawl_stats.json Live

Aktueller Crawl-Status, NER-Statistiken und Graph-Metriken

GET /knowledge_graph_v4.json Live

Vollständiger Knowledge Graph mit 157 Knoten und 2.782 Kanten (vis.js-kompatibel)

GET /ner_full.json Live

NER-Ergebnisse: 5.339 Personen, 9.951 Organisationen, 10 Themen, 2.782 Orte

GET /media_impact.json Live

Media-Impact-Daten: 6.476 externe Medienberichte

Dokumente

Dokumente (geplant)

GET /api/v1/documents Geplant

Liste aller Dokumente mit Pagination, Filterung nach Typ, Datum und Thema

GET /api/v1/documents/{id} Geplant

Einzelnes Dokument mit Volltext, Metadaten und Verbindungen

GET /api/v1/documents/search?q={query} Geplant

Volltextsuche über alle Dokumente

Knowledge Graph

Knowledge Graph (geplant)

GET /api/v1/graph/nodes Geplant

Alle Entitäten (Themen, Personen, Organisationen, Gesetze)

GET /api/v1/graph/node/{id}/connections Geplant

Verbindungen einer Entität mit konfigurierbarer Tiefe

GET /api/v1/graph/path?from={id}&to={id} Geplant

Kürzester Pfad zwischen zwei Entitäten

Suche

Semantische Suche (geplant)

POST /api/v1/search/semantic Geplant

Natürlichsprachliche Suche mit KI-generierter Antwort (RAG)

POST /api/v1/search/similar Geplant

Ähnliche Dokumente basierend auf Embedding-Vektoren

Medien

Media Tracking (geplant)

GET /api/v1/media/coverage Geplant

Externe Medienberichte zu Bitkom-Publikationen

GET /api/v1/media/document/{id}/mentions Geplant

Medien-Erwähnungen eines spezifischen Dokuments

Beispiel

Beispiel-Response

// GET /api/v1/documents/pm-2026-01-28-ai-act
{
  "id": "pm-2026-01-28-ai-act",
  "title": "Bitkom zum AI Act: Pragmatische Umsetzung gefordert",
  "type": "press_release",
  "date": "2026-01-28",
  "topics": ["ki-verordnung", "digitale-souveraenitaet"],
  "persons": [{
    "name": "Dr. Ralf Wintergerst",
    "role": "Bitkom-Präsident",
    "mentions": 3
  }],
  "organizations": ["EU-Kommission", "Bundestag"],
  "laws": ["EU AI Act"],
  "hype_score": 94,
  "media_mentions": 8,
  "graph_connections": 12,
  "pdf_url": "/data/pdfs/pm-2026-01-28-ai-act.pdf",
  "source_url": "https://www.bitkom.org/..."
}

Fortschritt

Implementierungs-Roadmap

Sitemap-Analyse — 7.457 URLs identifiziert

Pressemitteilungen, Publikationen, Studien, Positionen, Guides

Vollständiger Crawl — 8.095 Dokumente (100% Sitemap)

3.434 PDFs extrahiert · 213,5M Zeichen Text · 589 PDFs verarbeitet

Entity Extraction (NER) — spaCy de_core_news_lg

5.339 Personen · 9.951 Organisationen · 10 Themen · 2.782 Orte

Knowledge Graph v4 — NetworkX + vis.js

157 Knoten · 2.782 Kanten · Personen, Orgs, Themen, Gesetze, Dokument-Typen

Frontend Dashboard — Hype Score, Timeline, Media Impact, Chat

Mobile-responsive · vis.js Graph · Chart.js Timeline · Editorial-Design

NER-Qualität verbessern — Artefakte bereinigen

Duplikate, falsche Entitäten ("Der Bitkom") entfernen · Regex-Patterns optimieren

Vector Embeddings — Qdrant Setup + Indexierung

Semantische Suche über alle Dokumente

FastAPI Backend — REST Endpoints

Dokumenten-API, Graph-API, Search-API mit Auth

Media Tracking — Brave Search Integration

Automatische Erkennung externer Medienberichte

MCP Connector — Claude/AI Integration

Natürlichsprachlicher Zugriff auf den Knowledge Graph

Technik

Tech Stack

Python 3 BeautifulSoup spaCy NER NetworkX vis.js Chart.js PyMuPDF nginx Qdrant FastAPI Neo4j Brave Search API

Aktiv eingesetzt Geplant