# ADR-002: ML-Stack und Modellwahl

## Status
Angenommen

## Kontext
Es soll lokal laufen, erklärbar bleiben und ohne zwingende Cloud auskommen.

## Entscheidung
- Regel- und ML-Ebene mit PyTorch, scikit-learn und XGBoost.
- LLM-Ebene über Ollama-kompatible Modelle oder OpenAI-kompatible LiteLLM-Proxy-Anbindung lokal.
- Semantik über Sentence-Transformers oder lokale Embeddings.

## Konsequenzen
- Lokal-first-Betrieb bleibt machbar.
- Modellwechsel ist durch Schnittstellen-Abstraktion möglich.
- GPU-Einsatz ist optional und bleibt trennbar.