microdao-daarion/RAG-MEMORY-STATUS.md

Статус реалізації: RAG + Memory (як на зображенні)

Аналіз поточного стану системи відносно архітектури зі зображення.

---

📊 Поточний стан

✅ Реалізовано

1. Memory Store (Dialogue + User Context)

Статус: ✅ Повністю реалізовано

Що є:

• services/memory-service/ — повноцінний сервіс
• Таблиці:
  • user_facts — довгострокові факти про користувача
  • dialog_summaries — резюме діалогів
  • agent_memory_events — події пам'яті агентів
  • agent_memory_facts_vector — векторні представлення фактів (для RAG фактів)

Інтеграція:

• ✅ Gateway → Memory Service (gateway-bot/memory_client.py)
• ✅ Router → Memory context (providers/llm_provider.py)
• ✅ Memory context передається в LLM промпт
• ✅ Збереження діалогів (save_chat_turn())

Як працює:

User Query → Gateway → memory_client.get_context()
  → Отримує facts, recent_events, dialog_summaries
  → Передає в Router → LLM з memory context
  → Зберігає результат через save_chat_turn()

---

2. Vector Search для фактів агентів

Статус: ✅ Частково реалізовано

Що є:

• Таблиця agent_memory_facts_vector з pgvector
• Модель AgentMemoryFactsVector в memory-service/app/models.py
• Документація про векторний пошук в docs/cursor/13_agent_memory_system.md

Що відсутнє:

• ❌ API endpoint для векторного пошуку фактів
• ❌ Інтеграція векторного пошуку в Router
• ❌ Embedding service для генерації embeddings

---

⚠️ Частково реалізовано

3. RAG для документів (Document Retrieval)

Статус: ⚠️ Планування + PARSER готовий

Що є:

• ✅ services/parser-service/ — повністю готовий
  • Підтримка PDF/зображень
  • dots.ocr інтеграція (готовий код)
  • Ollama runtime
  • Конвертація в chunks для RAG
• ✅ app/utils/rag_converter.py — конвертація ParsedDocument → Haystack Documents
• ✅ TODO-RAG.md — детальний план реалізації
• ✅ INTEGRATION.md — гайд інтеграції

Що відсутнє:

• ❌ services/rag-service/ — не створено
• ❌ Haystack Document Store для документів
• ❌ Embedding service для документів
• ❌ Ingest pipeline (PARSER → RAG)
• ❌ Query pipeline (RAG → LLM)
• ❌ Інтеграція з DAGI Router (mode=rag_query)

---

❌ Не реалізовано

4. Повна RAG архітектура (як на зображенні)

Query → Retriever (Vector DB) → Generator (LLM) → Memory Store

Поточний стан:

• ✅ Memory Store — є
• ✅ LLM Generator — є (через Router)
• ⚠️ Retriever (Vector DB) — тільки для фактів агентів, не для документів
• ❌ Повна інтеграція Query → Retriever → Generator → Memory

Що потрібно:

1. Створити RAG Service з Haystack
2. Налаштувати Document Store (pgvector для документів)
3. Інтегрувати Retriever в Router
4. Додати Memory context в RAG pipeline

---

🔄 Поточна архітектура

Що працює зараз:

User Query
    ↓
Gateway
    ↓
Memory Service (facts, events, summaries)
    ↓
Router → LLM Provider
    ↓
LLM (з memory context)
    ↓
Response
    ↓
Memory Service (save chat turn)

Що відсутнє для повної RAG:

User Query
    ↓
Gateway
    ↓
Memory Service (user context)
    ↓
Router
    ↓
RAG Retriever (Vector DB для документів) ← ❌ НЕ РЕАЛІЗОВАНО
    ↓
LLM Generator (з retrieved documents + memory)
    ↓
Response
    ↓
Memory Store (save)

---

📋 Що потрібно додати

Пріоритет 1: RAG Service для документів

• Створити services/rag-service/
• Налаштувати Haystack Document Store (pgvector)
• Embedding service (BAAI/bge-m3)
• Ingest pipeline (PARSER → RAG)
• Query pipeline (RAG → LLM)

Пріоритет 2: Інтеграція Memory + RAG

• Додати Memory context в RAG query pipeline
• Об'єднати retrieved documents + memory facts
• Передати все в LLM Generator

Пріоритет 3: Vector Search для фактів

• API endpoint для векторного пошуку фактів
• Embedding service для фактів
• Інтеграція в Router

---

🎯 Висновок

Реалізовано:

• ✅ Memory Store (Dialogue + User Context)
• ✅ Інтеграція Memory в Router/LLM
• ✅ PARSER Service (готовий до використання)

Не реалізовано:

• ❌ RAG для документів (Retriever + Vector DB)
• ❌ Повна інтеграція Query → Retriever → Generator → Memory
• ❌ Vector Search API для фактів

Статус: ~40% реалізовано

• Memory частина: ✅ 100%
• RAG частина: ⚠️ 20% (тільки PARSER готовий)
• Інтеграція: ⚠️ 30% (Memory працює, RAG ні)

---

🚀 Наступні кроки

1. Створити RAG Service (з TODO-RAG.md)
2. Інтегрувати PARSER → RAG (ingest pipeline)
3. Додати RAG Retriever в Router (query pipeline)
4. Об'єднати Memory + RAG в одному pipeline

Орієнтовний час: 5-7 днів для повної реалізації