Skip to content

📊 Повний статус інтеграцій - Детальний звіт

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

✅ Пріоритет 1: Node Registry

Статус:

  • ⚠️ Контейнер запущений, але API не відповідає
  • ✅ База даних node_registry створена
  • ✅ Таблиці створені з правильним enum типом
  • ⏳ Потрібно: Дочекатися повного старту

Що встановлено:

  • ✅ Node Registry Service код синхронізовано
  • ✅ Dockerfile виправлено
  • ✅ docker-compose.yml налаштовано
  • ✅ База даних готова

Наступні кроки:

  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

⚠️ Пріоритет 2: RAG Haystack Service

Статус:

  • ❌ НЕ ПРАЦЮЄ - SyntaxError: await outside async function
  • Файл: services/rag-service/app/ingest_pipeline.py:87
  • Проблема: await publish_document_ingested() викликається в не-async функції

Що є:

  • ✅ Код RAG Service існує
  • ✅ Haystack 2.x інтеграція
  • ✅ Document Store (pgvector)
  • ✅ Embedding service
  • ✅ Query pipeline

Що потрібно виправити:

# services/rag-service/app/ingest_pipeline.py:87
# ПРОБЛЕМА:
await publish_document_ingested(...)  # await в не-async функції

# РІШЕННЯ:
# Варіант 1: Зробити функцію async
async def ingest_parsed_document(...):
    ...
    await publish_document_ingested(...)

# Варіант 2: Викликати синхронно (якщо publish_document_ingested синхронна)
publish_document_ingested(...)

Інтеграція:

  • ⚠️ Не інтегровано в Router
  • ⚠️ Не інтегровано з Memory Service
  • ⚠️ Не інтегровано з Parser Service

🔍 Пріоритет 3: Бази даних для агентів

Перевірка:

Qdrant (Vector DB):

  • ⚠️ API не відповідає (потрібно перевірити чи запущений)
  • ❌ Немає окремих колекцій для агентів
  • Потрібно: Створити колекції daarwizz_docs, helion_docs, greenfood_docs

Neo4j (Graph DB):

  • ✅ Працює (ports 7474, 7687)
  • ❌ Немає інтеграції в коді
  • ❌ Немає окремих баз даних для агентів
  • Потрібно:
  • Створити Neo4j client
  • Підключити до Router
  • Створити бази: daarwizz_graph, helion_graph, greenfood_graph

Milvus:

  • ❌ Зупинений (не використовується)
  • Альтернатива: Qdrant працює

PostgreSQL:

  • ✅ Працює (dagi-postgres)
  • ✅ pgvector для векторного пошуку
  • ⚠️ Немає окремих таблиць для агентів
  • Потрібно: Створити таблиці daarwizz_docs, helion_docs, greenfood_docs

📋 Детальний план дій

Phase 1: Node Registry (30 хв) 🔴

  1. ⏳ Дочекатися старту Node Registry
  2. ⏳ Зареєструвати Node 1 (сервер)
  3. ⏳ Зареєструвати Node 2 (ноутбук)
  4. ⏳ Перевірити список нод

Phase 2: RAG Service Fix (30 хв) 🔴

  1. ⏳ Виправити await помилку в ingest_pipeline.py
  2. ⏳ Перевірити events.py - чи publish_document_ingested async?
  3. ⏳ Перезапустити RAG Service
  4. ⏳ Протестувати /ingest та /query endpoints

Phase 3: CrewAI + Crawl4AI (45 хв) 🔴

  1. ⏳ Створити CrewAI tool для Crawl4AI
  2. ⏳ Додати до GREENFOOD агентів
  3. ⏳ Додати до інших агентів (DAARWIZZ, Helion)
  4. ⏳ Протестувати web search

Phase 4: Neo4j Integration (1 год) 🟡

  1. ⏳ Створити Neo4j client (utils/neo4j_client.py)
  2. ⏳ Підключити до Router
  3. ⏳ Створити бази даних для агентів
  4. ⏳ Зберігати взаємодії (user ↔ agent ↔ documents)
  5. ⏳ Візуалізувати граф

Phase 5: Окремі БД для агентів (2 год) 🟡

Qdrant:

  1. ⏳ Створити колекції для кожного агента:
  2. daarwizz_documents
  3. helion_documents
  4. greenfood_documents
  5. ⏳ Оновити RAG Service для використання окремих колекцій

Neo4j:

  1. ⏳ Створити бази даних:
  2. daarwizz_graph
  3. helion_graph
  4. greenfood_graph
  5. ⏳ Інтегрувати в Router для збереження взаємодій

PostgreSQL:

  1. ⏳ Створити таблиці для кожного агента:
  2. daarwizz_rag_documents
  3. helion_rag_documents
  4. greenfood_rag_documents
  5. ⏳ Оновити RAG Service для використання окремих таблиць

🎯 Пріоритети

🔴 ВИСОКИЙ:

  1. Node Registry - завершити налаштування
  2. RAG Service - виправити помилку
  3. CrewAI + Crawl4AI - web search

🟡 СЕРЕДНІЙ:

  1. Neo4j Integration - підключити до Router
  2. Окремі БД для агентів - Qdrant, Neo4j, PostgreSQL

🟢 НИЗЬКИЙ:

  1. Streaming TTS
  2. Grafana Alerts

📊 Поточний стан

Компонент Статус Готовність Пріоритет
Node Registry ⚠️ Запускається 🟡 80% 🔴 Високий
RAG Haystack ❌ Помилка 🔴 0% 🔴 Високий
CrewAI + Crawl4AI ⏳ Не інтегровано 🟡 0% 🔴 Високий
Neo4j ✅ Працює 🟢 100% 🟡 Середній
Qdrant ⚠️ Не перевірено 🟡 ? 🟡 Середній
Окремі БД агентів ❌ Немає 🔴 0% 🟡 Середній

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