Files
microdao-daarion/docs/integration/COMPLETE_STATUS_REPORT.md

197 lines
6.9 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters
This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.
# 📊 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:
```python
# 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:
- `daarwizz_documents`
- `helion_documents`
- `greenfood_documents`
2. ⏳ Оновити RAG Service для використання окремих колекцій
#### **Neo4j**:
1. ⏳ Створити бази даних:
- `daarwizz_graph`
- `helion_graph`
- `greenfood_graph`
2. ⏳ Інтегрувати в Router для збереження взаємодій
#### **PostgreSQL**:
1. ⏳ Створити таблиці для кожного агента:
- `daarwizz_rag_documents`
- `helion_rag_documents`
- `greenfood_rag_documents`
2. ⏳ 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**:
4. **Neo4j Integration** - підключити до Router
5. **Окремі БД для агентів** - Qdrant, Neo4j, PostgreSQL
### 🟢 **НИЗЬКИЙ**:
6. Streaming TTS
7. 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*