Skip to content

# 🎯 Повний план інтеграцій - Фінальний звіт

Дата: 2025-11-18
Статус: В процесі виконання

## ✅ Що перевірено та працює

### 1. DeepSeek API ✅

- Статус: ✅ Працює!
- API Key: `sk-230a637d270d4a66b009bab04fdfb233`
- Тест: ✅ Успішний
- Інтеграція: DAGI Router (`cloud_deepseek`)

### 2. Neo4j ✅

- Статус: ✅ Працює!
- Ports: 7474 (HTTP), 7687 (Bolt)
- Version: 5.26.16 Community
- UI: http://144.76.224.179:7474
- Тест: ✅ Доступний

### 3. Crawl4AI ✅

- Статус: ✅ Інтегровано в Parser Service
- Файл: `services/parser-service/app/crawler/crawl4ai_service.py`
- Функції: Web crawling, document download

### 4. GPU ✅

- Модель: NVIDIA RTX 4000 Ada
- VRAM: 20 GB
- Статус: ✅ Працює (9% використання)

### 5. DotsOCR ✅

- Статус: ✅ Працює в Parser Service
- Модель: DeepSeek V3

## ⚠️ В процесі налаштування

### 6. Node Registry ⚠️

- Статус: Контейнер запущений, таблиці створені
- Порт: 9205
- База: `node_registry` ✅
- Потрібно:
- Дочекатися повного старту
- Зареєструвати Node 1 (сервер)
- Зареєструвати Node 2 (ноутбук)

## 📋 План дій (пріоритети)

### Phase 1: Node Registry (30 хв) 🔴

1. ⏳ Дочекатися повного старту Node Registry
2. ⏳ Зареєструвати Node 1 (сервер): `bash python3 -m tools.dagi_node_agent.bootstrap \ --role router-node \ --labels gpu,server,heavy \ --registry-url http://localhost:9205`
3. ⏳ Зареєструвати Node 2 (ноутбук): `bash python3 -m tools.dagi_node_agent.bootstrap \ --role heavy-vision-node \ --labels gpu,home,mac \ --registry-url http://144.76.224.179:9205`
4. ⏳ Перевірити список нод: `bash curl http://144.76.224.179:9205/api/v1/nodes`

### Phase 2: CrewAI + Crawl4AI (45 хв) 🔴

1. ⏳ Створити CrewAI tool для Crawl4AI
2. ⏳ Додати до GREENFOOD агентів
3. ⏳ Протестувати web search

Код:

    # services/greenfood/crew/tools.py
    from crewai_tools import tool
    from services.parser_service.app.crawler.crawl4ai_service import Crawl4AIService

    @tool("Web Search via Crawl4AI")
    def web_search_tool(query: str) -> str:
        """Search the web using Crawl4AI"""
        crawler = Crawl4AIService()
        result = await crawler.crawl_url(f"https://www.google.com/search?q={query}")
        return result.get("text", "")

### Phase 3: Neo4j Integration (1 год) 🟡

1. ⏳ Створити Neo4j client
2. ⏳ Підключити до Router
3. ⏳ Зберігати взаємодії (user ↔ agent ↔ documents)
4. ⏳ Візуалізувати граф

Код:

    # utils/neo4j_client.py
    from neo4j import GraphDatabase

    class Neo4jClient:
        def __init__(self):
            self.driver = GraphDatabase.driver(
                "bolt://neo4j:7687",
                auth=("neo4j", "password")  # Перевірити пароль
            )

        async def save_interaction(self, user_id, agent_id, message, response):
            with self.driver.session() as session:
                session.run("""
                    MERGE (u:User {id: $user_id})
                    MERGE (a:Agent {id: $agent_id})
                    CREATE (u)-[:ASKED]->(m:Message {text: $message})
                    CREATE (a)-[:RESPONDED]->(r:Response {text: $response})
                """, user_id=user_id, agent_id=agent_id, message=message, response=response)

## 🎯 Пріоритети

### 🔴 ВИСОКИЙ:

1. Node Registry - завершити налаштування та зареєструвати ноди
2. CrewAI + Crawl4AI - web search для агентів

### 🟡 СЕРЕДНІЙ:

1. Neo4j - knowledge graphs

### 🟢 НИЗЬКИЙ:

1. Streaming TTS
2. Grafana Alerts

## 📊 Статус сервера

### Hardware:

- ✅ GPU: RTX 4000 Ada 20GB (готовий для Vision)
- ✅ CPU: Intel i5-13500 (14 cores)
- ✅ RAM: 62 GB
- ✅ Storage: 1.7 TB

### Software:

- ✅ DeepSeek API: Працює
- ✅ Neo4j: Працює
- ✅ Crawl4AI: Інтегровано
- ⚠️ Node Registry: Запускається
- ✅ CrewAI: Працює
- ✅ DotsOCR: Працює

## 💡 Висновки

1. DeepSeek - готовий до використання через Router
2. Neo4j - готовий до підключення
3. Crawl4AI - готовий до інтеграції в CrewAI
4. Node Registry - майже готовий (треба дочекатися старту)
5. GPU - готовий для локальних Vision моделей

Готовий продовжувати! 🚀

Створено: 2025-11-18