docs: initial requirements und design spec
Initial commit fuer den RAG-Ingestor-Microservice. Enthaelt die urspruengliche REQUIREMENTS.md und die ausgearbeitete Design-Spec nach Brainstorming-Session. Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
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REQUIREMENTS.md
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REQUIREMENTS.md
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# RAG Ingestor – Requirements
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## Zweck
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Microservice der neue/geänderte Dateien aus Nextcloud automatisch in Qdrant einliest.
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## Trigger
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- Nextcloud Webhook (NodeCreatedEvent / NodeUpdatedEvent)
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- Manueller HTTP-Aufruf für Bulk-Import
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## Input
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Nextcloud Webhook Payload mit:
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- Dateipfad
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- Dateiname
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- Event-Typ (erstellt / geändert / gelöscht)
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## Verarbeitung
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1. Datei per WebDAV herunterladen
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2. Text extrahieren je nach Typ (PDF, MD, DOCX, XLSX nur Metadaten)
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3. Text in Chunks aufteilen (~500 Wörter, ~50 Wörter Overlap)
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4. Chunks via Ollama embedden (`qwen3-embedding:0.6b`)
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5. Vektoren + Metadaten in Qdrant speichern
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## Metadaten je Chunk
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- Dateiname + Pfad
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- Dateityp
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- Semester / Fach (aus Ordnerstruktur ableiten)
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- Seite (bei PDF)
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- Chunk-Index
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- Timestamp
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## Update-Verhalten
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- Bei geänderter Datei: alte Chunks löschen, neu einlesen
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- Bei gelöschter Datei: alle zugehörigen Chunks aus Qdrant entfernen
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## Sicherheit
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- Shared Secret im Webhook Header zur Authentifizierung
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## Netzwerk
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- Läuft im Coolify-internen Netzwerk
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- Kein öffentlicher Endpunkt nötig (Nextcloud im selben Netzwerk)
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- Qdrant und Ollama nur intern erreichbar
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## Tech Stack
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- Python + FastAPI
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- `pymupdf`, `python-docx` für Extraktion
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- `qdrant-client`, `ollama` Python Libraries
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docs/superpowers/specs/2026-05-04-rag-ingestor-design.md
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231
docs/superpowers/specs/2026-05-04-rag-ingestor-design.md
Normal file
@@ -0,0 +1,231 @@
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# RAG Ingestor – Design
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Stand: 2026-05-04
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## Zweck
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Microservice der neue/geänderte/gelöschte Dateien aus einem Nextcloud-Ordner automatisch in eine Qdrant-Collection einliest. Trigger sind Nextcloud-Webhooks oder ein manueller Bulk-Import-Endpoint. Embeddings werden via Ollama erzeugt.
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## Scope
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- **Beobachteter Root:** `Documents/THB/Studium/` (konfigurierbar via Env). Alles außerhalb wird mit 200 OK ignoriert.
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- **Erwartete Pfadstruktur:** `Documents/THB/Studium/<N>.Semester/<Fach>/[<beliebige Unterordner>]/<datei>`
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- `<N>.Semester` matcht Regex `^\d+\.Semester$`
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- `<Fach>` = direkter Kindordner des Semesters
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- Tiefere Pfadsegmente sind erlaubt; das erste Segment darunter wird als optionales Feld `typ` mitgeführt (z. B. `Vorlesungen`, `Uebungen`)
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- **Unterstützte Dateitypen:** `.pdf`, `.md`, `.docx`, `.xlsx`. Andere → skip + log.
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- **XLSX-Sonderfall:** Inhalt wird **nicht** extrahiert. Stattdessen wird ein Pseudo-Text der Form `Tabelle: <filename>` indexiert, damit die Datei als „existiert" auffindbar ist.
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## Architektur
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```
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Nextcloud ──webhook──▶ FastAPI ──BackgroundTask──▶ Pipeline
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│ │
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▼ ▼
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Auth (X-Webhook-Secret) WebDAV download
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│
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▼
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Extract (pdf/md/docx/xlsx)
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│
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▼
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Chunk (≈500w/50w)
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│
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▼
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Embed (Ollama)
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│
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▼
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Qdrant: delete_by_filter(file_path)
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+ upsert points
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```
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Verarbeitung **asynchron im Prozess** über `fastapi.BackgroundTasks`. Kein externer Job-Broker. Bei Service-Crash gehen In-Flight-Jobs verloren; Recovery erfolgt durch manuellen Bulk-Import.
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## Modulstruktur
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```
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app/
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main.py # FastAPI-App, lifespan (Qdrant-Collection ensure)
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config.py # pydantic-settings, alle Env-Vars
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webhook/
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handler.py # POST /webhook
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auth.py # Shared-Secret-Verifikation
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models.py # NextcloudEvent (created/updated/deleted)
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ingest/
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pipeline.py # process_file(path, event) — orchestriert Stages
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webdav.py # download_file(path) → bytes (httpx Basic Auth)
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extractors.py # PDF (pymupdf), MD (utf-8), DOCX (python-docx), XLSX
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chunker.py # word-based mit Sentence-Boundary look-back
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embedder.py # Ollama /api/embeddings + Retry
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metadata.py # parse_path → {semester, fach, typ?}
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qdrant_store.py # ensure_collection, upsert_chunks, delete_by_path
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bulk.py # POST /bulk-import — recursive walk + dispatch
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logging_setup.py
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tests/
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fixtures/ # Mini-Sample-Files (sample.pdf, sample.docx, ...)
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test_metadata.py
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test_chunker.py
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test_extractors.py
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test_webhook.py
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docker/
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Dockerfile
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.env.example
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pyproject.toml
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README.md
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```
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## HTTP-Endpoints
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| Method | Pfad | Auth | Zweck |
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|--------|----------------|-----------------------|-----------------------------------------|
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| POST | `/webhook` | `X-Webhook-Secret` | Nextcloud-Event-Empfang |
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| POST | `/bulk-import` | `X-Webhook-Secret` | `{path}` rekursiv ingestieren |
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| GET | `/health` | — | Liveness-Probe (Coolify) |
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### Webhook Request (NextcloudEvent)
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```json
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{
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"event_type": "created" | "updated" | "deleted",
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"file_path": "Documents/THB/Studium/2.Semester/Databases/Vorlesungen/DBS1_02.pdf",
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"file_name": "DBS1_02.pdf"
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}
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```
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Response: `202 Accepted` sobald dispatched (Auth + Validierung haben gegriffen). Bei `401`/`422` kein Dispatch.
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### Bulk-Import Request
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```json
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{ "path": "Documents/THB/Studium/2.Semester/Databases" }
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```
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Walks rekursiv, dispatched pro Datei einen `created`-Event-Job. Einzel-Failures unterbrechen den Walk nicht.
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## Pipeline-Logik (pro Datei)
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1. **Pfad-Filter:** Pfad muss mit `INGEST_ROOT` beginnen → sonst skip + log.
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2. **Event-Branching:**
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- `deleted` → `qdrant.delete_by_filter(file_path=...)`. Fertig.
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- `created` / `updated` → weitermachen.
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3. **Extension-Whitelist:** `.pdf`, `.md`, `.docx`, `.xlsx`. Sonst → skip.
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4. **WebDAV-Download:** `httpx.AsyncClient` mit Basic Auth (User + App-Passwort), 60 s Timeout.
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5. **Extraktion** (gibt Liste `[(page_num, text)]` zurück):
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- **PDF**: `pymupdf` Seite für Seite
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- **MD**: bytes → `utf-8` decode, `page=1`
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- **DOCX**: `python-docx` Paragraphs joined mit `\n\n`, `page=1`
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- **XLSX**: kein Inhalt — Pseudo-Text `"Tabelle: <filename>"`, `page=1`
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6. **Chunking:** ~500 Wörter pro Chunk, ~50 Wörter Overlap. Sliding window mit Look-back zum nächsten Satzende (`. ! ?`) im letzten ~20 % des Chunks. Pro Chunk Felder: `text`, `page` (vom Extractor mitgegeben), `chunk_index` (aufsteigend pro Datei, beginnend bei 0).
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7. **Embedding:** Ollama `POST /api/embeddings` pro Chunk, Modell aus Env. Retry **3×** mit Exponential Backoff (1 s, 2 s, 4 s) bei HTTP-Fehlern.
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8. **Qdrant-Write:** Erst `delete_by_filter(file_path)` (idempotent für Webhook-Duplikate und für Updates), dann `upsert` aller neuen Points (UUIDs als IDs, Payload mit Metadaten).
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## Qdrant-Schema
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- **Collection:** `rag_thb_studium` (aus Env)
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- **Vector-Dimension:** zur Boot-Zeit über Ollama `POST /api/show` ermittelt. Wenn Ollama oder Qdrant beim Start nicht erreichbar sind → Service crasht (fail-fast, Coolify startet neu). Falls Collection noch nicht existiert → wird neu erstellt. Falls Collection mit **anderer** Vektordimension existiert → Service crasht beim Start mit klarer Fehlermeldung; Operator muss Collection manuell droppen + Bulk-Import laufen lassen.
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- **Distance:** `Cosine`
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- **Payload-Indexes (beim Ensure):**
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- `file_path` (keyword, für `delete_by_filter`)
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- `semester` (keyword, für Query-Filter)
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- `fach` (keyword, für Query-Filter)
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- **Payload-Schema pro Chunk:**
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```json
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{
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"file_path": "Documents/THB/Studium/2.Semester/Databases/Vorlesungen/DBS1_02.pdf",
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"file_name": "DBS1_02.pdf",
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"file_type": "pdf",
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"semester": "2.Semester",
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"fach": "Databases",
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"typ": "Vorlesungen",
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"page": 4,
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"chunk_index": 17,
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"text": "...",
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"ingested_at": "2026-05-04T20:58:00Z"
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}
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```
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`typ` ist `null`, wenn die Datei direkt im Fachordner liegt.
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## Konfiguration
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Alle Werte über Env-Vars (`pydantic-settings`):
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```
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NEXTCLOUD_WEBDAV_URL=https://nc.example.com/remote.php/dav/files/<user>
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NEXTCLOUD_USER=<user>
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NEXTCLOUD_APP_PASSWORD=...
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OLLAMA_URL=http://ollama:11434
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OLLAMA_EMBED_MODEL=qwen3-embedding:0.6b
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QDRANT_URL=http://qdrant:6333
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QDRANT_COLLECTION=rag_thb_studium
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WEBHOOK_SECRET=<shared-secret>
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INGEST_ROOT=Documents/THB/Studium
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CHUNK_SIZE_WORDS=500
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CHUNK_OVERLAP_WORDS=50
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LOG_LEVEL=INFO
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```
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`.env.example` wird mit Dummy-Werten committet.
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## Fehlerbehandlung
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- **Webhook-Layer:**
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- Auth-Fail → `401`
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- Invalides Payload → `422`
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- Pfad außerhalb `INGEST_ROOT` → `202` + Skip-Log (nicht als Fehler werten, Nextcloud kann beliebige Events senden)
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- **Pipeline (im BackgroundTask):** `try/except` um jede Stage. Fehler werden geloggt mit `file_path`-Kontext, Job wird abgebrochen. **Kein Retry auf Pipeline-Ebene** (außer dem internen Embed-Retry).
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- **Crash während In-Flight:** akzeptiert; Recovery via Bulk-Import.
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||||
- **Webhook-Duplikate:** Implizit idempotent durch `delete_by_filter` + frischer Insert.
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- **Bulk-Import:** Einzel-Failures unterbrechen den Walk nicht (nur Log + continue).
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## Logging
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- Stdlib `logging` → stdout.
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- Default-Format: human-readable Key=Value, z. B.
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`INFO event=download file=Documents/THB/Studium/2.Semester/Databases/DBS1.pdf duration_ms=842 status=ok`
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- Default-Level: `INFO`. `DEBUG` per Env.
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||||
- Pro Pipeline-Stage ein Log-Event mit `file_path`, `event` (= Stage-Name), `status`, ggf. `duration_ms` und `error`.
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||||
- Kein JSON-Log-Format zum Start (Coolify-Logs sollen lesbar bleiben). Erweiterbar via Env-Flag, falls später nötig.
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## Tests
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- `pytest` + `pytest-asyncio`.
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- **Unit-Fokus** auf Pure-Logic — keine Integration-Tests gegen echte Ollama-/Qdrant-Instanzen.
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- `test_metadata.py`: Pfad-Parser für valide Pfade (alle Semester/Fach-Varianten), invalide Pfade (Studienbescheinigung, außerhalb-Root, Fach ohne Subordner)
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- `test_chunker.py`: Chunk-Größen, Overlap, Satz-Boundary-Look-Back, kurze Texte (< 1 Chunk), edge cases
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||||
- `test_extractors.py`: Mini-Sample-Files (sehr kleine, eingecheckte Fixtures) für jeden unterstützten Typ
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- `test_webhook.py`: Auth-Header-Validierung, Payload-Schema, Skip-Verhalten für Pfade außerhalb `INGEST_ROOT`
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## Deployment
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- `Dockerfile` (Base: `python:3.12-slim`, Deps via `uv`)
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- `docker-compose.yml` als Beispiel mit Service-Stub neben Qdrant + Ollama (für lokale Entwicklung)
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- In Coolify wird der Container neben den existierenden Qdrant- und Ollama-Diensten deployed. Webhook-URL ist nur intern erreichbar.
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## Tech-Stack-Pin
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- Python 3.12
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- FastAPI
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- httpx (WebDAV + Ollama)
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- pymupdf, python-docx
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- qdrant-client
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- pydantic, pydantic-settings
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- pytest, pytest-asyncio
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- uv (Dependency-Management)
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## Bewusste Auslassungen (YAGNI)
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- **Sidecar-Metadaten** (`.rag-meta.json` o. ä.) — geparkt, bis konkreter Filter-Bedarf entsteht.
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- **Job-Queue** (Redis/Celery/Arq) — BackgroundTasks reichen für aktuelles Volumen.
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- **Persistenter Job-State** — Recovery via Bulk-Import statt eigener State-Store.
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- **Sub-Path-Watching** unter `Studium/` — alle Pfade unter dem Root werden ingestiert.
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- **DOCX-Bilder/-Tabellen-Extraktion** — nur Paragraphs.
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- **XLSX-Inhaltsextraktion** — nur Filename als Pseudo-Indexeintrag.
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- **Authentifizierte WebDAV-User-Differenzierung** — ein einziger Service-User, App-Passwort.
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- **Reindex-Migrationen** bei Modell-/Dimension-Änderung — manueller Drop + Bulk-Import.
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## Voraussetzungen außerhalb des Service
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- 1. Semester wird vom Nutzer von „nach Dozent gruppiert" auf „nach Fach gruppiert" umstrukturiert (passend zur 2. Semester-Konvention).
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- Studieninhalte werden in einen neuen Unterordner `Documents/THB/Studium/` verschoben. Lose Dateien wie `Studienbescheinigung.pdf` bleiben außerhalb und werden nicht ingestiert.
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- Optional: Tippfehler `Algorythm` → `Algorithms` korrigieren (kein Code-Impact, nur Convention).
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- Nextcloud-App-Passwort für den Service-User wird angelegt.
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- Webhook-Konfiguration in Nextcloud zeigt auf den Service-Endpoint mit korrektem `X-Webhook-Secret`.
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