dp-zp-agent

Agent pre manažment záverečných prác nad repozitárom zpwiki.

Projekt rieši základnú časť systému pre vyhľadávanie v Markdown súboroch zo školského repozitára záverečných prác. Cieľom je vytvoriť samostatnú službu, ktorá vie indexovať obsah zpwiki, vyhľadávať v ňom a neskôr sa napojí na OpenWebUI, RAG, znalostný graf a GraphRAG.

Aktuálne je implementovaný prototyp, ktorý vie načítať Markdown dokumenty, spracovať ich metadata, rozdeliť ich na menšie časti, uložiť ich do SQLite databázy a sprístupniť vyhľadávanie cez FastAPI.

Aktuálny stav

Zatiaľ je implementované:

1. načítanie Markdown súborov z repozitára zpwiki,
2. extrakcia metadát z YAML front matter,
3. spracovanie položiek taxonomy, hlavne kategórie, tagy a autor,
4. rozdelenie dokumentov na menšie textové chunky,
5. vytvorenie SQLite indexu,
6. jednoduché skórovacie fulltextové vyhľadávanie nad chunkmi,
7. rozlíšenie režimu vyhľadávania:
   1. person pre mená osôb, napríklad jan ptak,
   2. topic pre tematické dopyty, napríklad rag agent alebo knowledge graph,
8. FastAPI backend,
9. endpoint GET /health,
10. endpoint POST /search,
11. endpoint POST /sync pre manuálne spustenie reindexovania,
12. endpoint POST /webhook/gitea pre prijatie webhooku z Gitea,
13. overenie webhooku pomocou jednoduchého tokenu alebo HMAC podpisu,
14. automatická Swagger dokumentácia API,
15. Dockerfile a docker-compose.yml,
16. spustenie celého riešenia cez Docker,
17. volume mount pre priečinok data,
18. volume mount pre repozitár zpwiki.

Overený stav testovania

Pri testovaní cez Docker bolo overené:

1. FastAPI kontajner sa spustí,
2. endpoint /health vracia 200 OK,
3. endpoint /search vracia 200 OK,
4. endpoint /sync spustí reindexovanie a vracia 200 OK,
5. endpoint /webhook/gitea prijme platný webhook a spustí reindexovanie,
6. Docker kontajner vidí repozitár zpwiki cez cestu /zpwiki,
7. systém načítal 114 dokumentov,
8. systém vytvoril 955 chunkov,
9. SQLite index bol vytvorený v /app/data/zp_index.sqlite.

Štruktúra projektu

dp-zp-agent/
├── app/
│   ├── __init__.py
│   └── main.py
├── scripts/
│   ├── __init__.py
│   ├── common.py
│   ├── scan_zpwiki.py
│   ├── build_chunks.py
│   ├── build_sqlite_index.py
│   ├── rebuild_index.py
│   ├── search_db.py
│   └── search_utils.py
├── data/
├── Dockerfile
├── docker-compose.yml
├── requirements.txt
├── .gitignore
└── README.md

Súbor scripts/search_chunks.py bol odstránený, pretože jeho funkcionalita bola duplicitná voči súboru scripts/build_chunks.py.

Popis hlavných súborov

app/main.py

Obsahuje FastAPI aplikáciu a API endpointy:

1. GET /health,
2. POST /search,
3. POST /sync,
4. POST /webhook/gitea.

scripts/common.py

Obsahuje spoločné konštanty a pomocné funkcie:

1. cesty k projektu,
2. cesta k zpwiki,
3. cesta k dátovým súborom,
4. čítanie a zápis JSON,
5. spracovanie YAML metadát,
6. normalizácia tagov a kategórií.

scripts/scan_zpwiki.py

Prejde Markdown súbory v zpwiki, načíta metadata a uloží základné informácie do súboru:

data/documents.json

scripts/build_chunks.py

Rozdelí obsah Markdown dokumentov na menšie textové chunky a uloží ich do súboru:

data/chunks.json

scripts/build_sqlite_index.py

Vytvorí SQLite databázu:

data/zp_index.sqlite

Do databázy uloží dokumenty, chunky, tagy a kategórie.

scripts/rebuild_index.py

Spustí celý proces naraz:

1. načítanie dokumentov,
2. vytvorenie chunkov,
3. vytvorenie SQLite indexu.

Voliteľne vie pred reindexovaním spustiť aj git pull.

scripts/search_utils.py

Obsahuje spoločnú logiku vyhľadávania:

1. normalizácia textu,
2. tokenizácia,
3. rozlíšenie režimu person a topic,
4. skórovanie výsledkov,
5. vyhľadávanie v SQLite databáze.

scripts/search_db.py

Slúži na testovanie vyhľadávania z terminálu.

Príprava prostredia

Projekt očakáva, že vedľa neho existuje naklonovaný repozitár zpwiki.

Odporúčaná štruktúra:

~/DP/
├── zpwiki/
└── zp-agent/

Lokálne spustenie bez Dockeru

Vytvorenie a aktivácia Python prostredia:

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

Vygenerovanie dát a indexu:

python scripts/rebuild_index.py

Alternatívne sa dá proces spustiť po krokoch:

python scripts/scan_zpwiki.py
python scripts/build_chunks.py
python scripts/build_sqlite_index.py

Testovanie vyhľadávania v termináli:

python scripts/search_db.py "jan ptak"
python scripts/search_db.py "rag agent"
python scripts/search_db.py "knowledge graph"

Spustenie API lokálne:

uvicorn app.main:app --reload

Health check:

curl http://127.0.0.1:8000/health

Vyhľadávanie cez API:

curl -X POST http://127.0.0.1:8000/search \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query":"jan ptak","limit":5}'

Spustenie cez Docker

Projekt je možné spustiť cez Docker Compose. Kontajner používa volume mount pre priečinok data a pre repozitár zpwiki.

Build Docker image:

docker compose build --no-cache

Spustenie kontajnera:

docker compose up -d

Zobrazenie logov:

docker compose logs -f zp-agent-api

Zastavenie kontajnera:

docker compose down

Reindexovanie cez Docker

Celý proces indexovania je možné spustiť priamo v Docker kontajneri:

docker compose run --rm zp-agent-api python scripts/rebuild_index.py

Tento príkaz vykoná:

1. načítanie Markdown dokumentov,
2. extrakciu metadát,
3. rozdelenie dokumentov na chunky,
4. vytvorenie SQLite indexu.

Po úspešnom behu vzniknú v priečinku data súbory:

documents.json
chunks.json
zp_index.sqlite

Kontrola dát:

ls -lh data

Testovanie vyhľadávania cez Docker

docker compose run --rm zp-agent-api python scripts/search_db.py "rag agent"

docker compose run --rm zp-agent-api python scripts/search_db.py "jan ptak"

Testovanie API cez Docker

Health check:

curl http://127.0.0.1:8000/health

Vyhľadávanie:

curl -X POST http://127.0.0.1:8000/search \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query":"rag agent","limit":5}'

Manuálne reindexovanie cez API:

curl -X POST http://127.0.0.1:8000/sync \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"pull_git":false}'

Swagger UI

FastAPI automaticky generuje Swagger dokumentáciu API.

Po spustení servera je dostupná na adrese:

http://127.0.0.1:8000/docs

V Swagger UI je možné testovať endpointy:

1. /health,
2. /search,
3. /sync,
4. /webhook/gitea.

Webhook pre Gitea

Aplikácia obsahuje endpoint:

POST /webhook/gitea

Webhook slúži na spustenie reindexovania po zmene v repozitári.

Endpoint podporuje dva spôsoby overenia:

1. jednoduchý token cez header X-Gitea-Token,
2. HMAC podpis cez header X-Gitea-Signature.

Hodnota tajného kľúča sa nastavuje cez environment premennú:

WEBHOOK_SECRET

V docker-compose.yml je počas vývoja nastavené:

WEBHOOK_SECRET=dev-secret

Test webhooku cez token

curl -X POST http://127.0.0.1:8000/webhook/gitea \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-Gitea-Event: push" \
  -H "X-Gitea-Token: dev-secret" \
  -d '{"repository":{"full_name":"KEMT/zpwiki"}}'

Test webhooku cez HMAC podpis

BODY='{"repository":{"full_name":"KEMT/zpwiki"}}'

SIG=$(printf '%s' "$BODY" | openssl dgst -sha256 -hmac "dev-secret" -hex | sed 's/^.* //')

curl -X POST http://127.0.0.1:8000/webhook/gitea \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-Gitea-Event: push" \
  -H "X-Gitea-Signature: sha256=$SIG" \
  --data-raw "$BODY"

Test neplatného tokenu

Pri neplatnom tokene má endpoint vrátiť 401 Unauthorized.

curl -i -X POST http://127.0.0.1:8000/webhook/gitea \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-Gitea-Event: push" \
  -H "X-Gitea-Token: zly-token" \
  -d '{"repository":{"full_name":"KEMT/zpwiki"}}'

Kompletný test cez Docker

cd ~/DP/zp-agent

docker compose down
docker compose build --no-cache

docker compose run --rm zp-agent-api ls /zpwiki/pages | head

docker compose run --rm zp-agent-api python scripts/rebuild_index.py

ls -lh data

docker compose run --rm zp-agent-api python scripts/search_db.py "rag agent"

docker compose up -d

curl http://127.0.0.1:8000/health

curl -X POST http://127.0.0.1:8000/search \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query":"rag agent","limit":5}'

curl -X POST http://127.0.0.1:8000/sync \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"pull_git":false}'

Čo ešte treba dorobiť

1. OpenWebUI integrácia

Treba napojiť API na OpenWebUI.

Možné riešenia:

1. OpenAPI tool server,
2. OpenWebUI tool,
3. OpenWebUI pipeline,
4. vlastný agent, ktorý bude volať endpoint /search.

Cieľ je, aby používateľ mohol v OpenWebUI položiť otázku a agent použil vyhľadávanie nad zpwiki.

2. Embeddingy a vektorové vyhľadávanie

Aktuálne vyhľadávanie je fulltextové a skórovacie. Ďalší krok je pridať embeddingy.

Treba dorobiť:

1. výber embedding modelu,
2. generovanie embeddingov pre chunky,
3. uloženie embeddingov,
4. vektorové vyhľadávanie,
5. porovnanie fulltextového a vektorového vyhľadávania.

Možné databázy:

1. PostgreSQL plus pgvector,
2. Qdrant,
3. ChromaDB,
4. FAISS ako jednoduchý lokálny prototyp.

3. RAG odpovede s citáciami

Treba doplniť generovanie odpovede pomocou jazykového modelu.

Postup:

1. používateľ položí otázku,
2. systém nájde relevantné chunky,
3. chunkom priradí zdrojové URL,
4. jazykový model vytvorí odpoveď iba z nájdeného kontextu,
5. odpoveď obsahuje odkazy na zdrojové stránky.

Cieľ je, aby agent nehalucinoval a vedel ukázať, z ktorých dokumentov odpovedal.

4. Znalostný graf

Treba vytvoriť štruktúrovaný graf nad dátami zo zpwiki.

Základné entity:

1. Student,
2. Thesis,
3. Tag,
4. Category,
5. Author,
6. Year.

Základné vzťahy:

1. študent má prácu,
2. práca má tag,
3. práca patrí do kategórie,
4. autor vedie alebo spravuje prácu,
5. práca je podobná inej práci,
6. práca patrí do roka alebo obdobia.

5. GraphRAG

Treba prepojiť RAG a znalostný graf.

GraphRAG časť má umožniť:

1. vyhľadávanie podľa vzťahov,
2. vysvetlenie, prečo sa našli konkrétne práce,
3. odporúčanie podobných tém,
4. analýzu tém podľa tagov, rokov a kategórií,
5. kombináciu textového, vektorového a grafového vyhľadávania.

6. Čiastočné reindexovanie

Aktuálne endpoint /sync a webhook spúšťajú celé reindexovanie. Neskôr treba doplniť efektívnejší spôsob synchronizácie.

Plánované časti:

1. zistenie aktuálneho commitu,
2. detekcia zmenených Markdown súborov,
3. reindexovanie iba zmenených dokumentov,
4. uloženie stavu synchronizácie do databázy,
5. logovanie výsledku synchronizácie.

7. Vyhodnotenie systému

Treba pripraviť testovaciu sadu otázok a porovnať viacero prístupov.

Porovnať treba minimálne:

1. jednoduché fulltextové vyhľadávanie,
2. vektorové vyhľadávanie,
3. RAG,
4. GraphRAG.

Príklady testovacích otázok:

1. Nájdi práce o RAG.
2. Nájdi práce podobné téme Agent pre manažment záverečných prác.
3. Ktoré práce používajú znalostný graf?
4. Kto riešil chatbot alebo agenta?
5. Aké témy patria do kategórie dp2027?
6. Zhrň práce súvisiace s NLP.

Sledované vlastnosti:

1. relevantnosť výsledkov,
2. správnosť odpovede,
3. správnosť citácií,
4. počet halucinácií,
5. čas odpovede,
6. čas reindexovania po zmene v Gite.

8. Dokumentácia do diplomovej práce

Treba priebežne písať:

1. čo je RAG,
2. čo je generatívny model,
3. čo je znalostný graf,
4. čo je GraphRAG,
5. ako funguje zpwiki,
6. návrh architektúry systému,
7. návrh databázy a indexu,
8. návrh webhook synchronizácie,
9. návrh integrácie s OpenWebUI,
10. popis experimentov a vyhodnotenia.

Najbližší praktický krok

Najbližšie treba pokračovať integráciou s OpenWebUI a prípravou RAG odpovedí s citáciami. Potom bude možné porovnať jednoduché fulltextové vyhľadávanie s RAG a neskôr s GraphRAG.