Skip to content

# 🔍 Повний аудит сервера - Фінальний звіт

Дата: 2025-11-18
Сервер: 144.76.224.179 (Node 1)
Ноутбук: MacBook (Node 2)

## 🖥️ Характеристики сервера (Node 1)

### Hardware:

- CPU: Intel Core i5-13500 (14 cores, 20 threads, 2.4-4.8 GHz)
- GPU: ✅ NVIDIA RTX 4000 Ada (20 GB VRAM) - ГОТОВИЙ ДЛЯ VISION!
- RAM: 62 GB (8.3 GB використано)
- Storage: 1.7 TB (118 GB використано, 8%)
- Статус: ✅ Відмінні характеристики для AI workloads

## ✅ Працюючі сервіси (перевірено)

### AI/ML Stack:

1. ✅ DAGI Router - Multi-provider routing
2. ✅ DeepSeek API - ✅ ПРАЦЮЄ! (API key: `sk-230a637d270d4a66b009bab04fdfb233`)
3. ✅ Ollama - Локальна модель qwen3:8b (5.2 GB)
4. ✅ CrewAI - Multi-agent orchestration (`dagi-crewai:9102`)
5. ✅ Vision Encoder - Embeddings (`dagi-vision-encoder:8001`)
6. ✅ Parser Service - DotsOCR + Crawl4AI (`dagi-parser:9400`)
7. ✅ STT - Whisper (`dagi-stt:9000`)
8. ✅ TTS - gTTS (`dagi-tts:9100`)

### Databases:

1. ✅ PostgreSQL - `dagi-postgres` (основна БД)
2. ✅ Neo4j - Graph DB (ports 7474, 7687) ✅ ПРАЦЮЄ!
3. ✅ Qdrant - Vector DB (`dagi-qdrant`)
4. ✅ Weaviate - Vector DB (частина Dify)

### Infrastructure:

1. ✅ Telegram Gateway - Наш новий сервіс
2. ✅ Telegram Bot API - Local instance
3. ✅ NATS - Message broker
4. ✅ Nginx Gateway - Reverse proxy

### Monitoring:

1. ✅ Prometheus - Metrics collection
2. ✅ Grafana - Visualization (2 дашборди)

## ⚠️ Сервіси в процесі налаштування

### Node Registry ⚠️

- Статус: Контейнер запущений, таблиці створені
- Порт: 9205
- База: `node_registry` ✅
- Проблема: Потребує часу для повного старту
- Що робити: Дочекатися старту, зареєструвати ноди

## ❌ Зупинені сервіси (не критично)

1. ❌ RAG Service - Haystack 2.x issues (є Dify RAG)
2. ❌ Memory Service - pgvector issue (є альтернативи)
3. ❌ Milvus - Зупинено (є Qdrant і Weaviate)

## 🔧 Інтегровані інструменти

### 1. Crawl4AI ✅

- Статус: ✅ Інтегровано в Parser Service
- Файл: `services/parser-service/app/crawler/crawl4ai_service.py`
- Функції:
- Web crawling (HTML, JavaScript rendering)
- Document download (PDF, images)
- Content extraction (markdown, text)
- Playwright: Опціонально
- Що робити: Інтегрувати в CrewAI для web search

### 2. DotsOCR ✅

- Статус: ✅ Працює в Parser Service
- Директорія: `/opt/dots.ocr/`
- Модель: DeepSeek V3
- Функції: OCR, Q&A, Markdown

### 3. DeepSeek ✅

- Статус: ✅ API працює!
- Provider: `cloud_deepseek` в Router
- Використання: Складні аналітичні задачі

## 🎯 Що потрібно зробити

### Пріоритет 🔴 ВИСОКИЙ:

#### 1. Node Registry (30 хв)

- ⏳ Дочекатися повного старту
- ⏳ Зареєструвати Node 1 (сервер): `bash python3 -m tools.dagi_node_agent.bootstrap \ --role router-node \ --labels gpu,server,heavy \ --registry-url http://localhost:9205`
- ⏳ 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`

#### 2. CrewAI + Crawl4AI (45 хв)

- ⏳ Створити CrewAI tool для Crawl4AI
- ⏳ Додати до GREENFOOD агентів
- ⏳ Протестувати web search

### Пріоритет 🟡 СЕРЕДНІЙ:

#### 3. Neo4j Integration (1 год)

- ⏳ Створити Neo4j client
- ⏳ Підключити до Router
- ⏳ Зберігати взаємодії
- ⏳ Візуалізувати граф

### Пріоритет 🟢 НИЗЬКИЙ:

#### 4. Vision AI (30 хв)

- ⏳ Завантажити LLaVA через Ollama (на GPU буде швидко!) `bash ollama pull llava:7b # ~7 GB`

#### 5. Streaming TTS (1 год)

- ⏳ Замінити gTTS на Coqui TTS або ElevenLabs

#### 6. Grafana Alerts (30 хв)

- ⏳ Налаштувати Alertmanager
- ⏳ Telegram notifications

## 📊 Статистика

### Docker:

- Всього контейнерів: 35
- Працюють: 28
- Зупинені: 7

### Сервіси по категоріях:

- AI/ML: 11 сервісів
- Databases: 6 сервісів
- Infrastructure: 5 сервісів
- Monitoring: 2 сервіси
- Telegram: 2 сервіси
- Dify Platform: 9 сервісів (не використовується)

## 💡 Ключові висновки

### ✅ Що працює відмінно:

1. GPU RTX 4000 Ada 20GB - готовий для Vision моделей!
2. DeepSeek API - працює, готовий до використання
3. Neo4j - працює, готовий до підключення
4. Crawl4AI - інтегровано, готовий до CrewAI
5. CrewAI - працює, готовий до розширення

### ⚠️ Що потребує уваги:

1. Node Registry - майже готовий, треба дочекатися старту
2. Dify Platform - працює, але не використовується в основному стеку

### ❌ Що не критично:

1. RAG Service - є Dify RAG як альтернатива
2. Memory Service - є Neo4j як альтернатива
3. Milvus - є Qdrant і Weaviate

## 🚀 Рекомендації

### Для Vision AI:

✅ GPU готовий! Можна завантажити: - LLaVA:7b (~7 GB) - швидко на GPU (2-5 сек) - LLaVA:13b (~13 GB) - краща якість

### Для Web Search:

✅ Crawl4AI готовий! Треба тільки інтегрувати в CrewAI

### Для Knowledge Graphs:

✅ Neo4j готовий! Треба тільки підключити

### Для Node Management:

⚠️ Node Registry майже готовий! Треба дочекатися старту

## 📝 Документація створена

1. ✅ `SERVER_SPECIFICATIONS.md` - характеристики сервера
2. ✅ `SERVER_AUDIT_REPORT.md` - повний аудит
3. ✅ `INTEGRATION_STATUS.md` - статус інтеграцій
4. ✅ `COMPLETE_INTEGRATION_PLAN.md` - план дій
5. ✅ `NODE_REGISTRY_SETUP.md` - налаштування Node Registry
6. ✅ `STRATEGY_MODELS.md` - стратегія моделей

## 🎯 Готовність

Компонент | Статус | Готовність
--- | --- | ---
Hardware | ✅ Відмінний | 🟢 Production Ready
GPU | ✅ RTX 4000 Ada | 🟢 Ready for Vision
DeepSeek | ✅ API працює | 🟢 Ready
Neo4j | ✅ Працює | 🟢 Ready
Crawl4AI | ✅ Інтегровано | 🟢 Ready
CrewAI | ✅ Працює | 🟢 Ready
Node Registry | ⚠️ Запускається | 🟡 Almost Ready

Висновок: Сервер має ВІДМІННІ характеристики і майже все готове! 🎉

Створено: 2025-11-18
Оновлено: після повного аудиту