TODO Liste
localgpt_vision_django/ ├── analytics_app/ # Analytics application │ ├── pycache/ │ ├── migrations/ │ ├── init.py │ ├── admin.py │ ├── apps.py │ ├── middleware.py # Performance monitoring middleware │ ├── models.py # Analytics event models │ ├── serializer.py │ ├── templates/ # Template files │ │ └── analytics_app/ │ │ └── dashboard.html # Analytics dashboard template │ ├── tests.py # Tests (4.0 modifications) │ ├── urls.py │ ├── utils.py # Utility functions (1.0 modifications) │ └── views.py # Analytics endpoints (9.0 modifications) │ ├── api_docs/ │ └── openapi.yaml # API documentation (modifications) │ ├── benchmark/ # Benchmarking application │ ├── pycache/ │ ├── migrations/ │ ├── init.py │ ├── admin.py # Admin configuration (5.0 modifications) │ ├── apps.py │ ├── benchmark_filters.py # Benchmark filtering (1.0 modifications) │ ├── management/ # Django management commands │ │ └── commands/ │ │ └── create_benchmark_tasks.py # Command to create benchmark tasks │ ├── models.py # Benchmark model definitions (3.0 modifications) │ ├── services.py # Benchmark services (3.0 modifications) │ ├── templates/ # Template files │ │ └── benchmark/ │ │ ├── dashboard.html # Benchmark dashboard template │ │ └── results.html # Benchmark results template │ ├── tests.py │ ├── urls.py # URL routing (1.0 modifications) │ └── views.py # Benchmark views (5.0 modifications) │ ├── chat_app/ # Chat application │ ├── pycache/ │ ├── migrations/ │ ├── init.py │ ├── admin.py │ ├── apps.py │ ├── consumers.py # WebSocket consumers (5.0 modifications) │ ├── models.py # Chat and message models (2.0 modifications) │ ├── serializer.py # Chat serializers │ ├── tests.py │ ├── urls.py │ └── views.py # Chat API endpoints (9.0 modifications) │ ├── config/ # Project configuration │ ├── pycache/ │ ├── init.py │ ├── asgi.py │ ├── routing.py # WebSocket routing (3.0 modifications) │ ├── settings.py # Django settings (1.0 modifications) │ ├── urls.py # Main URL configuration (8.0 modifications) │ └── wsgi.py │ ├── docs/ │ └── MODEL_MANAGEMENT.md # Documentation │ ├── files_app/ # File handling application │ ├── migrations/ │ ├── init.py │ ├── admin.py │ ├── api_docs.py │ ├── apps.py │ ├── models.py │ ├── serializers.py │ ├── tests.py │ ├── urls.py │ └── views.py │ ├── frontend/ # Frontend components │ └── src/ │ └── components/ │ ├── ChatInterface.jsx │ └── ModelSelector.jsx │ ├── models/ # Model implementation │ ├── init.py │ ├── converters.py # Document converters │ ├── indexer.py # Document indexing │ ├── model_loader.py # Model loading utilities │ ├── responder.py # Response generation (9+ modifications) │ └── retriever.py # Document retrieval │ ├── models_app/ # Modell-Anwendung │ ├── init.py │ ├── admin.py # Admin-Konfiguration für Modelle │ ├── ai_models.py # AI-Modell-Manager │ ├── apps.py # App-Konfiguration │ ├── colpali/ # ColPali-Implementierung │ │ ├── init.py │ │ └── processor.py # ColPali-Prozessor │ ├── document_indexer.py # Dokumentenindexierung │ ├── electricity_cost.py # Stromkostenberechnung │ ├── fusion/ # Fusion-Implementierungen │ │ ├── init.py │ │ ├── base.py # Basis-Fusionsstrategien │ │ ├── hybrid_fusion.py # Hybride Fusion │ │ └── tensor_ops.py # Tensor-Operationen für Fusion │ ├── hyde_processor.py # HyDE-Prozessor │ ├── llm_providers/ # LLM-Provider │ │ ├── init.py │ │ ├── anthropic_provider.py # Anthropic (Claude) Provider │ │ ├── deepseek_provider.py # DeepSeek Provider │ │ ├── local_provider.py # Lokaler Modell-Provider │ │ ├── openai_provider.py # OpenAI Provider │ │ └── template_provider.py # Template für Provider │ ├── mention_processor.py # Verarbeitung von @-Mentions │ ├── mention_providers.py # Provider für @-Mentions │ ├── migrations/ # Datenbankmigrationen │ │ └── init.py │ ├── models.py # Datenmodelle für KI-Modelle │ ├── ocr/ # OCR-Implementierungen │ │ ├── init.py │ │ ├── adapter.py # Basis-OCR-Adapter │ │ ├── easyocr_adapter.py # EasyOCR-Adapter │ │ ├── microsoft_adapter.py # Microsoft Read-Adapter │ │ └── selector.py # OCR-Modellauswahl ├── tests/ # Tests │ │ ├── init.py │ │ ├── colpali/ │ │ │ └── test_processor.py # Tests für ColPali-Prozessor │ │ ├── fusion/ │ │ │ └── test_tensor_ops.py # Tests für Fusion-Tensor-Operationen │ │ ├── llm_providers/ │ │ │ ├── test_anthropic_provider.py # Tests für Anthropic-Provider │ │ │ ├── test_deepseek_provider.py # Tests für DeepSeek-Provider │ │ │ ├── test_local_provider.py # Tests für lokalen Provider │ │ │ ├── test_model_provider.py # Tests für Modell-Provider │ │ │ ├── test_openai_provider.py # Tests für OpenAI-Provider │ │ │ ├── test_template_provider.py # Tests für Template-Provider │ │ │ └── test_vision_processor.py # Tests für Vision-Prozessor │ │ └── ocr/ │ │ └── test_paddle_adapter.py # Tests für PaddleOCR-Adapter │ ├── rag_manager.py # RAG-Modell-Manager │ ├── serializer.py # Serialisierer für API │ ├── tests/ # Tests │ ├── urls.py # URL-Konfiguration │ ├── views.py # Views für Modell-API │ └── vision_processor.py # Vision-Prozessor │ ├── search_app/ # Search application │ ├── migrations/ │ ├── init.py │ ├── admin.py │ ├── apps.py │ ├── models.py # Search models │ ├── search_providers.py # Search provider implementations │ ├── serializers.py │ ├── tests.py │ ├── urls.py │ └── views.py # Search API endpoints │ ├── users_app/ # User management application │ ├── migrations/ │ ├── init.py │ ├── admin.py │ ├── apps.py │ ├── models.py # User and settings models │ ├── serializers.py │ ├── tests.py │ ├── urls.py │ └── views.py # User management endpoints │ ├── utils/ # Utility functions │ ├── init.py │ ├── file_utils.py # File handling utilities │ ├── format_utils.py # Formatting utilities │ └── security_utils.py # Security utilities │ ├── templates/ # Project-wide templates │ ├── admin/ │ │ ├── electricity_dashboard.html │ │ └── model_dashboard.html # 4.0 modifications │ ├── analytics_app/ │ │ └── dashboard.html │ ├── benchmark/ │ │ ├── benchmark_results.html # 9+ modifications │ │ ├── create_benchmark.html # modifications │ │ ├── dashboard.html │ │ └── results.html # 9+ modifications │ ├── chat_app/ │ │ └── chat.html │ ├── files_app/ │ │ └── upload.html │ ├── models_app/ │ │ └── upload.html │ ├── registration/ │ │ ├── login.html │ │ ├── password_reset_form.html │ │ └── register.html │ ├── search_app/ │ │ └── search.html │ ├── users/ │ │ └── settings.html │ └── users_app/ │ ├── profile.html │ ├── base.html │ ├── chat_messages.html │ ├── home.html │ ├── index.html │ └── settings.html ├── static/ # Static files directory │ ├── admin/ │ │ └── css/ │ │ └── dashboard.css │ ├── css/ │ │ ├── chat-interface.css │ │ ├── provider-dialog.css │ │ ├── style.css │ │ ├── styles.css │ │ └── typing-indicator.css │ └── js/ │ ├── api/ │ │ ├── chat-api.js │ │ └── files-api.js │ ├── bruno/ │ │ ├── alert-templates.js │ │ ├── api-interface.js │ │ ├── api-interface.test.js │ │ ├── compression-worker.js │ │ ├── export-manager.js │ │ ├── file-upload.js │ │ ├── performance-monitor.js │ │ └── performance-worker.js │ └── perplexica/ │ ├── analytics-panel.js │ ├── chat-interface.js │ ├── code-viewer.js │ ├── document-viewer.js │ ├── evidence-explorer.js │ ├── file-details-viewer.js │ ├── file-preview.js │ ├── image-viewer.js │ ├── mentioned-provider.js │ ├── metabase-embed.js │ ├── pdf-viewer.js │ └── provider-management.js │ │ ├── provider-templates.js │ │ ├── results-container.js │ │ ├── search-interface.js │ │ ├── spreadsheet-viewer.js │ │ └── streaming-response.js │ └── settings/ │ ├── electricity_settings.js │ └── script.js ├── .cursorrules # Cursor IDE-Konfiguration ├── .env # Umgebungsvariablen ├── .gitignore # Git-Ignore-Datei ├── BookingApp.md # Dokumentation für BookingApp-Komponente ├── PerplexicavsDeepResearch.md # Vergleich von Perplexa und DeepResearch ├── README.md # Projekt-README ├── TODO.md # Aufgabenliste ├── config.toml # Konfigurationsdatei ├── db.sqlite3 # SQLite-Datenbank ├── logger.py # Logger-Konfiguration ├── manage.py # Django-Management-Skript └── requirements.txt # Python-Abhängigkeiten
Graphisch KI Modell Funktionen:
-
Early Fusion (Feature-level) ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ ColPali │ │ OCR Model │ │ Features │ │ Features │ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘ │ │ └────────┬─────────┘ │ ┌────────▼────────┐ │ Combined │ │ Feature Vector │ └────────┬────────┘ │ ┌────────▼────────┐ │ LLM Processing │ └─────────────────┘
-
Late Fusion (Decision-level) ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ ColPali │ │ OCR Model │ │ Features │ │ Features │ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘ │ │ ┌──────▼──────┐ ┌──────▼──────┐ │ ColPali │ │ OCR │ │ Processing │ │ Processing │ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘ │ │ └────────┬─────────┘ │ ┌────────▼────────┐ │ Decision │ │ Fusion │ └────────┬────────┘ │ ┌────────▼────────┐ │ Final Output │ └─────────────────┘
-
Late Fusion (Decision-level) ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ ColPali │ │ OCR Model │ │ Features │ │ Features │ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘ │ │ ┌──────▼──────┐ ┌──────▼──────┐ │ ColPali │ │ OCR │ │ Processing │ │ Processing │ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘ │ │ └────────┬─────────┘ │ ┌────────▼────────┐ │ Decision │ │ Fusion │ └────────┬────────┘ │ ┌────────▼────────┐ │ Final Output │ └─────────────────┘
-
Attention-based Fusion ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ ColPali │ │ OCR Model │ │ Features │ │ Features │ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘ │ │ ┌──────▼──────┐ ┌──────▼──────┐ │ Attention │◄───┤ Attention │ │ Weights │ │ Mechanism │ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘ │ │ └────────┬─────────┘ │ ┌────────▼────────┐ │ Weighted │ │ Combination │ └────────┬────────┘ │ ┌────────▼────────┐ │ LLM Processing │ └─────────────────┘
-
Hybrid Fusion (Meta-Selection) ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ ColPali │ │ OCR Model │ │ Features │ │ Features │ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘ │ │ ┌───────────────┼──────────────────┼───────────────┐ │ │ │ │ ┌────────▼─────────┐ │ │ ┌──────────▼────────┐ │ Early Fusion │ │ │ │ Late Fusion │ └────────┬─────────┘ │ │ └──────────┬────────┘ │ ┌────▼──────────────────▼─────┐ │ │ │ Attention-based Fusion │ │ │ └────────────┬────────────────┘ │ │ │ │ └──────────────────────┼──────────────────────────┘ │ ┌──────────▼──────────┐ │ Confidence │ │ Predictor │ └──────────┬──────────┘ │ ┌──────────▼──────────┐ │ Select Best or │ │ Weighted Ensemble │ └──────────┬──────────┘ │ ┌──────────▼──────────┐ │ Final Fused │ │ Representation │ └──────────┬──────────┘ │ ┌──────────▼──────────┐ │ LLM Processing │
┌─────────────────┐ │ DocumentProcessor│ (Erkennt Dokumenttyp und leitet weiter) │ │ - Neue KG-Extraktion für Dokumentbeziehungen │ │ - Adaptives Chunking für Strukturerhaltung └────────┬────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ ▼ ▼ ▼ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ │ DocumentFormat │ │ Bild/PDF │ │ Hybrid-Modus │ │ Adapter │ │ Verarbeitung │ │ (für komplexe │ │ - Strukturerhalt│ └────────┬────────┘ │ Dokumente) │ │ - KG-Extraktion │ │ │ - Multi-Modalität│ └────────┬────────┘ │ │ - KG-Integration │ │ │ │ - Adaptives │ │ ▼ │ Chunking │ │ ┌─────────────────┐ └────────┬─────────┘ │ │ ColPali + OCR │ │ │ │ + Fusion │ │ │ │ + KG-Extraktion │ │ │ └────────┬────────┘ │ │ │ │ └─────────────┬─────────────────┬┘ │ │ │ ▼ ▼ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ │ Einheitliches │ │ Spezial- │ │ Dokumentmodell │◄──────────────────────────┤ Verarbeitung │ │ + KG-Integration│ │ + Adaptives │ │ + Late Chunking │ │ Chunking │ └────────┬────────┘ └─────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────┐ │ LLM/RAG/Analyse │ │ + Gemini-Caching│ │ + Long Context │ │ + DeepSeek-R1 oder Qwen 32 B │ └─────────────────┘
- Install Visual Studio 2022 Build Tools:
# Required components: - Desktop development with C++ - Windows 10/11 SDK - MSVC v143 build tools - C++ Build Environment:
- CMake
- pkg-config
- poppler development files
- Project Initialization:
- Create project directory & clone repository
- Create & activate Conda environment
- Create Django project structure
- Install dependencies
- Configure Django settings
- Create .env file
- Initialize database
- Create superuser
- Run development server
- Verify installation
- Define Django Models for:
- Chat sessions, messages, user profiles, uploaded files, search queries, analytics events
- AudioFile, TranscriptionResult, DocumentAnalysis, AgentResult
- UserSettings and Evidence (tracking AI source attribution)
- Migrations:
- Create migrations, apply migrations and register models in admin
- Evidence Database Schema:
- Create Evidence model in the appropriate Django app
- Create migrations
- Implement API endpoints for evidence retrieval
- Connect evidence tracking with chat and search interfaces
- Convert Flask routes to Django API views for:
- Chat API endpoints
- Settings API endpoints
- Session management API endpoints
- File handling API endpoints
- Implement AI response generation, file processing, and search functionality
- Advanced Features:
- [ ] Document indexing views: FileUploadView, DocumentIndexView, SearchView
- Advanced chat features: message threading, editing, pinning, sharing, session renaming, chat title generation
- API Configuration:
- Configure main API URLs and app-specific endpoints
- Implement serializers for all models
- Set up authentication and CORS
- Implement API documentation with Swagger/OpenAPI
- UI Components Setup:
- Perplexica Chat-Interface as Basis (Chat-Fenster, Nachrichtendarstellung, Dateiupload, Suchfunktion)
- Erweiterte Features: Copilot Mode Integration, Focus Mode Varianten, Message Features, History Management
- Bruno UI Elements:
- Debug & Performance Features (Request/Response-Visualisierung, Performance-Metriken, Error Tracking)
- Development Tools (API-Test-Interface, Response Formatter)
- Monitoring Dashboard
- Implemented Components:
- SearchBar mit Multi-Provider Support, ResultsContainer, AnalyticsPanel mit Visualisierungen, DocumentViewer
- User Management:
- Implement user authentication, registration, password reset, session management
- Security Features:
- CSRF protection, XSS protection, content security policy, rate limiting, input validation, output sanitization
- Middleware:
- Memory/CPU monitoring, Disk I/O metrics, Network traffic details
- Integration of Django Channels for WebSocket-based real-time updates
- API-Gateway-Security [NEU]:
- Authentifizierung auf Gateway-Ebene mit APISIX implementieren
- Zentralisiertes Rate-Limiting für alle API-Anfragen
- WAF (Web Application Firewall) für erweiterten API-Schutz
- Integrierte API-Überwachung mit Bruno und Analytics-App
- File Management:
- Implement file upload, download, deletion, processing, validation, storage, retrieval, search, metadata, and permissions
- File Attachments:
- Support file attachments in messages
- Test Coverage:
- Write unit tests for models, views, forms, serializers, utilities
- Write integration tests and end-to-end tests
- Set up test database, test fixtures, and test coverage
- Implement unit tests for ColPali-Processor, OCR adapters, Fusion strategies
- Modularisieren der OCR-Adapter-Tests mit BaseOCRAdapterTest als gemeinsame Basis
- Deployment Settings:
- Configure production settings, static files, media files, database, cache, email, logging, security, performance, and monitoring
- Documentation:
- Document API endpoints, models, views, forms, serializers, utilities, configuration, deployment, testing, and development workflow
- SmolAgents Integration:
- Implement BaseAgent class, MessageParser, ToolRegistry, and LoggingMiddleware for agent activities
- Develop agent orchestration for chat-to-search communication, automatic provider selection, and result integration
- Implement specialized agents for research, document analysis, code tasks, business analytics, and data analysis
- DeepSeek Integration:
- Implement DeepSeekVisionAgent as the central orchestrator
- Create a request routing mechanism and decision system based on query type
- HyDE Enhancement:
- Implement HyDEProcessor with
generate_hypothesisandcombine_with_originalmethods (including confidence scoring and caching) - Improve combination strategies (semantic analysis, context-dependent weighting, adaptive strategies)
- Integrate HyDE with DeepSeek and the @-Mention system for context extension and evidence tracking
- Implement HyDEProcessor with
- LLM Provider Implementation:
- Create SimpleLLMProvider as a placeholder
- Implement OpenAILLMProvider, DeepSeekLLMProvider (with Hugging Face Transformers, quantization, caching, batch processing), AnthropicLLMProvider, and provider selection with fallback mechanisms
- HyDE Use Cases:
- RAG (Retrieval Augmented Generation)
- Semantic Search
- Multimodal Systems
- Classification & Intent Recognition
- Open Deep Research:
- Implement EnhancedResearchSystem, das HyDEProcessor, DeepResearchEngine und PerplexicaSearch asynchron integriert und die Ergebnisse zusammenführt
- UI Integration in Perplexica:
- Erweiterung des Chat-Interfaces zur Bearbeitung von Research Queries inkl. Progress Updates und Ergebnisanzeige
- Web Version (High-Quality):
- Insanely Fast Whisper Integration, Batch Optimization, Support for various audio formats
- Mobile Version (Lightweight):
- Distil-Whisper Integration and mobile optimization settings
- Models:
- Create models: AudioFile, TranscriptionResult, DocumentAnalysis, AgentResult, ChatSession, Message, UserSettings, Evidence
- Views:
- Implement views for Audio Processing, Document Analysis, Agent Interaction, Results Display, Chat Sessions
- Document indexing views: FileUploadView, DocumentIndexView, SearchView
- Serializers:
- Implement UploadedFileSerializer, ModelConfigSerializer, ChatSessionSerializer, MessageSerializer, UserSettingsSerializer, EvidenceSerializer
- Middleware:
- Implement Memory & CPU Monitoring, Disk I/O Metrics, Network Traffic Details
- Integration Tasks:
- Migrate RAG model management and document indexing from app.py to Django
- Integrate existing models from the models/ folder (converters.py, indexer.py, model_loader.py, responder.py, retriever.py)
- Connect to Byaldi for document processing (IndexedDocument model and views)
- Support file attachments in messages (MessageAttachment model)
- WebSocket Integration:
- Set up Django Channels (ASGI configuration, channels in INSTALLED_APPS, channel layers, ChatConsumer with message handling, authentication, and real-time updates)
- URL Configuration:
- Configure URLs for chat_app, models_app, users_app, and WebSocket routing
- Migrate Session Management from app.py:
- Create ChatSession model (matching frontend expectations)
- Implement API endpoints for CRUD, session switching, renaming, chat title generation
- Migrate Chat Interface:
- Create Message model with support for threading, CRUD, pinning, sharing, typing indicators (via WebSockets), and rewriting
- Advanced Features:
- Add suggestion generation endpoint
- Migrate Document Indexing:
- Create IndexedDocument model
- Implement document indexing views
- Connect to Byaldi for document processing
- Support file attachments in messages
- WebSocket Integration for chat (setup, consumers, typing indicator support, real-time updates)
- Verbesserte DocumentFormatAdapter-Implementierung:
- Native Strukturen extrahieren (Tabellen aus Excel, Folien aus PowerPoint, Threads aus E-Mails)
- Metadaten erfassen (Autor, Erstellungszeit, Beziehungen zu anderen Dokumenten)
- Sowohl strukturierte Daten für RAG als auch visuelle Repräsentationen für OCR bereitstellen
- Implementierung von Format-Konvertern mit Strukturerhaltung
- NEU: Integration von adaptivem Chunking für verbesserte Strukturerhaltung
- NEU: Extraktion von Entitätsbeziehungen für Knowledge Graph
- Text-to-Speech:
- Coqui TTS for answer generation
- Facebook MMS for multilingual support
- Image Processing:
- SAM (Segment Anything Model) for object detection
- ControlNet for image manipulation
- Code Analysis:
- CodeBERT for code understanding
- StarCoder for code generation
- Multimodal:
- LLaVA for additional visual analysis
- ImageBind for cross-modal understanding
- Model quantization for mobile
- Batch processing for server
- Caching strategies
- Asynchronous processing
- Performance monitoring
- A/B Testing setup
- Quality comparison of agents
- WhatsApp Data Analysis:
- Implement WhatsAppAnalyzer in analytics_app
- Develop a message extraction pipeline
- Thematic categorization of chats
- Media analysis for WhatsApp images/videos
- Analytics Tools:
- Implement BERTopic for dynamic topic detection
- TAPEX for structured data extraction
- DeBERTa for text classification
- Data2Vec for multimodal analysis
- Data Processing Pipeline:
- Message extraction and preprocessing
- Thematic categorization
- Media analysis (images, links)
- Sentiment analysis
- Trend detection
- Search Engine Integration:
- SearXNG integration for web search
- Copilot Mode for advanced search
- Focus Mode integration
- API endpoints for Perplexica
- Result processing and ranking
- Search Enhancement:
- Implement various search modes
- Integrate Perplexica's ranking algorithm
- Extend to local LLM support
- History functionality
- UI Integration:
- SearchBar with mode selection
- FeaturePanel for advanced functions
- ResultsContainer with split view
- Analytics dashboard
- Mobile-optimized view
- Feature Integration:
- Copilot Mode, Focus Modes (Academic, YouTube, etc.), analytics visualization, multimodal analysis interface
- Migration Steps:
- UI-Framework setup (Next.js/React), component migration, state management, API integration
- Theme configuration, layout management, and feature integration
- New components: SearchBar, FeaturePanel, ResultsContainer, Analytics Dashboard, Mobile-optimized view
- Integration: Copilot Mode, Focus Modes, analytics visualization, multimodal analysis interface
- UI-Framework setup (Next.js/React), component migration, state management, API integration
- Implement WhatsAppUnifiedAnalyzer
- Develop chat analysis prompt
- Create a categorization system
- Standardize JSON output format
- CSWin Transformer Integration
- ColPali/Colqwen Integration
- Hybrid Analyzer System
- Implementation Steps:
- Set up CSWin Transformer for high-resolution image analysis
- Implement Uniflow for text processing and categorization
- Integrate ColPali for document extraction
- Develop hybrid system for automatic model selection
- Implement caching for fast reuse
- API endpoints for various analysis types
- UI for displaying analysis results
- Advanced API test functionalities
- Performance monitoring
- Integration with existing tools
- Auto-Documentation Generator
- Schema Validator
- Test Coverage Reporter
- Create EvidenceExplorer component
- Enhance FilePreview with highlighting functionality
- Implement split-screen view for source evidence
- Add citation linking between answer and sources
- Create Evidence model
- Implement API endpoints for evidence retrieval
- Implement source attribution system
- Add confidence scoring for various sources
- Extend RAG system with evidence tracking
- Implement HyDE Processor with evidence linking
- Implement confidence scoring for generated hypotheses
- Visually highlight relevant sections
- Ensure DSGVO compliance
- Implement secure headers
- Configure CSP
- Implement XSS protection
- Set up CSRF protection
- Rate limiting for API endpoints
- Input validation & sanitization
- Secure file upload handling
- Secure WebSocket connections
- Caching für recurring requests
- NEU: Gemini-ähnliches Caching-System:
- Hash-basiertes Caching für identische Anfragen
- TTL-basierte Invalidierung mit konfigurierbarer Lebensdauer
- Mehrstufiges Caching-System (Memory, Disk, Redis/Key-Value-Store)
- Automatische Skalierung des Cache-Speichers basierend auf Nutzungsmustern
- NEU: APISIX-basiertes Response-Caching auf Gateway-Ebene
- Lazy loading für UI-Komponenten
- Optimierte Datenbankabfragen
- Asynchrone Verarbeitung für zeitintensive Operationen
- WebWorker für rechenintensive Frontend-Aufgaben
- Bildoptimierung für schnelleres Laden
- Minifizierung von CSS/JS
- Gzip/Brotli-Kompression
- NEU: API-Performance-Optimierung mit APISIX:
- Response-Kompression auf Gateway-Ebene
- Response-Transformation für optimierte Payloads
- Circuit-Breaker für verbesserte Fehlertoleranz
- Adaptive Lastverteilung basierend auf Backend-Performance
- Claude Integration (from models_app)
- GPT Integration (various versions)
- Local models (e.g., Llama, Mistral)
- Text Embeddings (e.g., OpenAI ada-002)
- Cross-Encoder for re-ranking
- Bi-Encoder for similarity search
- ColPali/Colqwen Integration:
- OCR-free document extraction
- Structured document analysis
- RAG pipeline setup
- Backup OCR Chain:
- Tesseract integration
- Layout analysis
- Post-processing
- SearXNG Integration:
- Local instance setup
- API wrapper
- Result parser
- Custom engine configuration
- Implementierung eines fortschrittlichen Vektordatenbank-Systems:
- Weaviate oder Chroma DB für reichhaltige Metadaten-Unterstützung
- Neo4j mit Vector Indizes für explizite Beziehungsmodellierung
- LlamaIndex/GPTIndex für hierarchische Indizes über verschiedene Dokumenttypen
- Dokumentverknüpfungssystem:
- Implementierung von Dokumentrelationen (gehört zu, bezieht sich auf, etc.)
- Metadaten-basierte Verknüpfung (gleicher Autor, gleiches Projekt, etc.)
- Semantische Verknüpfung durch Embedding-Ähnlichkeit
- NEU: Knowledge Graph-basierte Dokumentverknüpfung mit Neo4j
- NEU: Entity-centric Indexierung für fokussierte Abfragen
- Erweiterte RAG-Methoden:
- Hypothetical Document Embeddings (HyDE) vollständig implementieren
- Parent-Child Hierarchien für verschachtelte Dokumente
- Multi-Vector Retrieval für verschiedene Aspekte eines Dokuments
- NEU: Adaptives Chunking nach Retrieval für verbesserte Kontexterhaltung
- NEU: Long-Context-Integration mit DeepSeek-R1 oder ähnlichen Modellen oder https://qwenlm.github.io/blog/qwq-32b/
- Document current approach:
- Local models stored in configurable
local_models_path(default: models/) - Downloaded models cached in Hugging Face cache
- Model metadata stored in database (not the models themselves)
- Local models stored in configurable
- Implement production-ready storage solutions:
- Cloud Storage integration (AWS S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage)
- Support for distributed storage systems (MinIO)
- Container-based solutions (Docker Volumes)
- Implement a model versioning system:
- Version tracking for user-uploaded models
- Rollback capabilities to previous versions
- Resource management:
- Monitor disk space usage by models
- Track compute resources during inference
- Implement user quotas and limits
- Model sharing:
- Allow users to share custom models
- Implement permissions for shared models
- Build a model update system:
- Auto-check for new model versions
- Scheduled updates for frequently used models
- Error handling:
- Graceful fallbacks, automatic recovery, and user-friendly error messages
- Security measures:
- Access control for sensitive models
- Encryption for model files at rest
- Secure transfer protocols for model downloads
- Basic model loading and inference
- Model provider integration (OpenAI, Anthropic, etc.)
- User model selection
- Additional tasks: model versioning, resource management, sharing, auto-updates, robust error handling, access control
- Logging and monitoring of model performance (via analytics_app)
- Extend AnalyticsEvent model to track model-specific metrics
- Create model usage dashboards in admin
- Implement resource usage alerts when thresholds are exceeded
- Track model performance metrics over time
- Monitor model error rates and failure modes
- Integration with existing systems (PerformanceMonitoringMiddleware, RequestLoggingMiddleware, Security Headers update)
- Track hardware utilization during model inference
- Calculate power consumption based on hardware metrics
- Allow users to input local electricity rates (with Swiss canton defaults)
- Compare total costs between local and cloud models
- Provide optimization recommendations based on cost efficiency
- Modularize provider implementation with clear separation of concerns
- Create utility files for shared functionality (token management, chunking, etc.)
- Ensure BaseLLMProvider defines consistent interface for all providers
- Implement provider factory with dynamic selection based on model and hardware
- Document hardware requirements for each provider type
- Optimize DeepSeek provider for document processing with advanced chunking
- Configure QwQ provider for high-performance reasoning tasks
- Create lightweight provider for resource-constrained environments
- Properly integrate token counting for cloud providers (OpenAI, Anthropic)
- Add benchmarking system to compare provider performance
- Create auto-scaling capabilities for local providers based on system load
- Implement adapter pattern for easy integration of new model architectures
- Develop provider-specific prompt optimization techniques
- Create unified monitoring dashboard for all providers
- Model Benchmarking System:
- Develop a hybrid benchmarking framework (inspired by OpenLLM Leaderboard, lm-evaluation-harness, FastChat, LangChain Evaluation)
- Implement core components:
- BenchmarkTask class
- BenchmarkRunner
- Comprehensive metrics collection (response time, token efficiency, etc.)
- Integration with electricity cost tracking for cost/performance analysis
- Create standard prompt sets for various capabilities:
- Reasoning, factual accuracy, instruction following, creativity, code understanding/generation
- Build a visualization dashboard:
- Comparative radar charts, cost vs. performance analysis, historical tracking, custom benchmark interface
- Implement a reporting system:
- Exportable benchmark reports, model recommendation engine, performance alerts
- Model Fine-tuning Interface:
- Allow users to fine-tune models on their own data
- Provide dataset management tools
- Track fine-tuning jobs and results
- Advanced Prompt Engineering Tools:
- Build a prompt template system
- Create a visual prompt builder with variables and conditions
- Implement prompt version control
- Model Feedback System:
- Add thumbs up/down for model responses
- Collect detailed feedback on hallucinations/incorrect answers
- Use feedback to improve model selection or fine-tuning
- Conversation Memory Management:
- Implement different memory strategies (short-term, long-term, episodic)
- Allow users to save and retrieve important conversations
- Build a knowledge base from past interactions
- Cost Management and Optimization:
- Track token usage and associated costs
- Implement intelligent model routing based on complexity
- Provide cost forecasting and budgeting tools
- Fix template rendering issues in the admin interface:
- Troubleshoot CSS loading problems
- Ensure correct static files configuration
- Implement robust error handling for template rendering
Image Input | ├─> ColPali (Non-OCR Vision Model) | └─> Image understanding features | └─> OCR Model (e.g., PaddleOCR, DocTR, or Nougat) └─> Extracted text features
Both features are then fused using a fusion module | V DeepSeek or other LLM for reasoning and response generation
- Evaluate and select modern OCR models:
- PaddleOCR (high performance, multilingual)
- DocTR (document text recognition)
- Nougat (academic document understanding)
- Donut (Document Understanding Transformer) – uses early fusion
- LayoutLMv3 (layout + text understanding) – single transformer
- Microsoft Azure Document Intelligence (cloud option)
- Amazon Textract (cloud option)
- Google Document AI (cloud option)
- EasyOCR (additional option)
- Tesseract (traditional OCR)
- Implement intelligent OCR model selector:
- Create a document type detection system
- Implement heuristics for academic, business, and general content
- Build automatic language detection
- Add a layout complexity analyzer
- Create performance monitoring for model selection decisions
- Improve heuristics for formula recognition
- Optimize model selection based on document type
- Implement selected OCR models with appropriate pre-/post-processing
- Create a caching mechanism for OCR results
- Add language detection for multilingual documents
- Build a fallback pipeline for OCR failures
- Implement Office document processing:
- Create DocumentProcessor base class for unified document handling
- Implement WordDocumentAdapter for .docx files using python-docx
- Implement ExcelDocumentAdapter for .xlsx files using openpyxl
- Implement PowerPointAdapter for .pptx files using python-pptx
- Add text extraction from native Office formats
- Implement structure preservation for Office documents
- Create format-specific metadata extraction
- Add support for embedded images in Office documents
- Implement automatic format detection and routing
- Extend OCRModelSelector to DocumentProcessorSelector
- Create unified API for all document types
- Support for handwritten text recognition:
- Extend the PaddleOCR adapter with handwriting-specific parameters
- Integrate handwriting detection in the OCR selector
- Optimize preprocessing for handwritten text
- Add confidence scoring for handwritten text
- Table Structure Extraction:
- Create TableExtractionAdapter for table detection and extraction
- Implement table structure parsing and conversion to structured formats
- Add table boundary detection to segment documents
- Implement CSV/JSON export for extracted tables
- Formula Recognition and Rendering:
- Create Nougat adapter for scientific documents and formulas
- Implement FormulaRecognitionAdapter for LaTeX/MathML conversion
- Detect formula boundaries for segmentation
- Implement formula rendering for visualization
- Codebase Quality Improvements:
- Standardize import order in init.py for all adapters
- Ensure all adapters inherit from BaseOCRAdapter
- Standardize method signatures across all adapters
- Implement consistent error handling and logging
- Add comprehensive inline documentation
- Create README.md for the OCR module explaining the architecture
- Testing Infrastructure:
- Ensure test coverage for all adapter methods
- Standardize the test structure across adapters
- Add tests for edge cases and errors
- Implement performance benchmarks for adapter comparison
- Erstellen einer BaseOCRAdapterTest-Klasse für Testmodularisierung
- Modularisierung aller OCR-Adapter-Tests (10 Adapter erfolgreich modularisiert)
- Performance Optimization:
- Implement caching strategies for model results
- Optimize memory usage for large documents
- Add batch processing where applicable
- Implement resource monitoring for heavy models
- Update OCRModelSelector for new adapters
- Documentation improvements for all adapters
- Performance optimization for heavy adapters
- Modularization of common functionalities:
- Extract reusable image preprocessing functions
- Create a common utility module for OCR helper functions
- Implement a plugin system for easy extensibility
- Implement Fusion Strategies:
- Feature-level Fusion (Early Fusion)
- Decision-level Fusion (Late Fusion)
- Attention-based Dynamic Fusion
- Develop Hybrid Fusion System:
- Create a confidence predictor for each fusion method
- Implement automated selection of the optimal fusion strategy
- Build weighted ensemble capability for fusion outputs
- Design adaptive weighting based on input characteristics
- Create a weighting mechanism based on document type
- Develop confidence scoring for fusion results
- Implement fallback mechanisms when one modality fails
- Track performance metrics for fusion method selection
- Create visualization tools for debugging the fusion process
- Add support for multi-page document fusion
- Implement memory-efficient processing for large documents
- Create an A/B testing framework for fusion strategies
- Integration with LLM:
- Connect fusion output to DeepSeek or another LLM
- Create prompt templates for different document types
- Implement streaming response for progressive results
- Add an explanation component for model decisions
- Develop a feedback loop from LLM output to the fusion system
- Implement context management for multi-page documents
- Support interactive document exploration
- Implement document-specific follow-up question handling
- ColPali Integration:
- Integrate ColPali's multi-vector embeddings into the fusion pipeline
- Configure ColPali processors for various document types
- Leverage ColPali's double-head architecture in hybrid fusion
- Create benchmark tests comparing ColPali-only vs. hybrid approaches
- Implement dynamic switching between ColPali-only and hybrid mode
- Develop visualization for ColPali's attention on document regions
- Add support for region-specific queries
- Implement a fine-tuning pipeline for domain-specific documents
- Benchmark and Visualization:
- Create benchmark tasks for fusion strategies
- Implement a fusion benchmark runner service
- Develop a visualization dashboard for fusion performance
- Add comparative metrics for different fusion strategies
- Implement document type performance analysis
- Create a strategy recommendation system
- Add interactive testing capabilities to the benchmark dashboard:
- Implement a document upload interface for direct testing
- Create a real-time strategy comparison view
- Add visual feedback for fusion process steps
- Implement an A/B testing interface for strategy comparison
- Implement real-time performance monitoring:
- Create a performance metrics dashboard
- Add alerting for performance degradation
- Implement historical performance tracking
- Add resource usage visualization
- Create exportable reports for fusion benchmarks:
- Implement PDF report generation
- Add CSV export for raw data
- Create presentation-ready charts and tables
- Add executive summary generation
- Add support for multi-page documents in benchmarks:
- Implement page-by-page processing metrics
- Add overall document statistics
- Create visualization for page-specific performance
- Implement memory usage tracking per page
- Optimize memory usage for large document benchmarks:
- Implement progressive loading of document pages
- Add memory-efficient feature extraction
- Create batched processing for large documents
- Implement cleanup routines for completed processes
-
llama.cpp + ONNX Runtime Mobile/TensorFlow Lite für RAG:
- Implementiere quantisierte LLMs mit llama.cpp für CPU-basierte Ausführung
- Integriere lokale Vektorindizes (FAISS) optimiert für mobile Geräte
- Entwickle ONNX Runtime Mobile oder TensorFlow Lite Integration
- Erstelle experimentelle RAG-Pipelines für vollständige On-Device-Verarbeitung
- Implementiere lokales Retrieval aus gespeicherten Dokumenten (PDFs, etc.)
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LlamaIndex mit quantisierten Embedding-Modellen:
- Integriere LlamaIndex (ehemals GPT Index) für mobile RAG-Anwendungen
- Implementiere quantisierte Embedding-Modelle (sentence-transformers)
- Entwickle leichtgewichtige Retrieval-Engine für mobile Geräte
- Kombiniere lokale Embeddings mit llama.cpp für Generierung
- Integriere mobile Datenbank (FAISS für mobile Umgebungen)
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ONNX Runtime Web + Transformer.js für Browser-basierte RAG:
- Implementiere ONNX Runtime Web für Modellausführung im Browser
- Integriere WebGPU oder WebAssembly für beschleunigte Verarbeitung
- Entwickle Transformer.js-Integration für HuggingFace-ähnliche APIs
- Erstelle RAG-Anwendungen für WebApps und mobile Browser
- Teste und optimiere Phi-3-mini in ONNX-Format für mobile RAG
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Optimierungsstrategien für Mobile RAG:
- Implementiere lokales Datencaching für häufig abgefragte Informationen
- Entwickle hybride Retrieval-Methoden (semantische + Keyword-Suche)
- Optimiere Chunking-Strategien für mobile Ressourcenbeschränkungen
- Implementiere progressive Loading für große Dokumente
- Erstelle Batterie-effiziente Ausführungsstrategien
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Lightweight Whisper für mobile Geräte:
- Implementiere Distil-Whisper für ressourcenschonende Transkription
- Optimiere Modellquantisierung für mobile CPUs
- Entwickle Streaming-Transkription mit geringem Speicherverbrauch
- Integriere Offline-Modus für Transkription ohne Internetverbindung
- Implementiere Energiesparmaßnahmen für lange Aufnahmen
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Whisper.cpp Integration für Android/iOS:
- Portiere Whisper.cpp für Android NDK und iOS
- Implementiere Core ML Support für Apple-Geräte
- Entwickle JNI-Wrapper für Android-Integration
- Optimiere für verschiedene mobile Prozessoren (ARM, Apple Silicon)
- Erstelle Fallback-Mechanismen für ältere Geräte
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Spezifische Optimierungen:
- Implementiere Batch-Verarbeitung für effiziente Nutzung
- Entwickle adaptive Qualitätseinstellungen basierend auf Geräteleistung
- Integriere Spracherkennungs-Caching für wiederkehrende Phrasen
- Optimiere Audio-Vorverarbeitung für mobile Mikrofone
- Erstelle Kompressionsstrategien für Audioaufnahmen
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Llama.cpp für mobile Anwendungen:
- Implementiere 4-bit und 2-bit Quantisierung für extreme Kompression
- Entwickle spezifische Optimierungen für ARM-Prozessoren
- Integriere ONNX Runtime Mobile für beschleunigte Inferenz
- Erstelle native Wrapper für Android und iOS
- Implementiere Speichermanagement für begrenzte Ressourcen
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UI/UX für mobile generative AI:
- Entwickle reaktionsschnelle Chat-Interfaces für mobile Geräte
- Implementiere Streaming-Antworten mit geringer Latenz
- Erstelle Offline-Modus mit lokalen Modellen
- Optimiere Tastatureingabe und Sprachsteuerung
- Entwickle Batterie-schonende Betriebsmodi
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Hybride Ansätze:
- Implementiere Client-Server-Modell mit lokaler Vorverarbeitung
- Entwickle dynamische Modellauswahl basierend auf Geräteleistung
- Integriere Cloud-Fallback für komplexe Anfragen
- Erstelle Synchronisierungsmechanismen für Offline-Online-Übergänge
- Implementiere progressive Modellladung für schnelleren Start
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Vergleichende Leistungsanalyse:
- Erstelle Benchmark-Suite für mobile RAG-Implementierungen
- Vergleiche Latenz, Speicherverbrauch und Akkuverbrauch
- Teste auf verschiedenen Geräteklassen (Low-End bis High-End)
- Analysiere Qualitätsunterschiede zwischen mobilen und Server-Lösungen
- Dokumentiere Ergebnisse und Optimierungsempfehlungen
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Integration in bestehende Anwendung:
- Verbinde mobile RAG mit Django-Backend für hybride Lösungen
- Implementiere API-Endpunkte für mobile Clients
- Entwickle Synchronisierungsmechanismen für Offline-Nutzung
- Integriere Authentifizierung und Sicherheitsmaßnahmen
- Erstelle einheitliche Benutzererfahrung über Plattformen hinweg
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Dokumentation und Tutorials:
- Erstelle Entwicklerdokumentation für mobile AI-Integration
- Entwickle Beispielanwendungen und Codebeispiele
- Dokumentiere Best Practices für mobile RAG-Implementierungen
- Erstelle Troubleshooting-Guides für häufige Probleme
- Veröffentliche Leistungsvergleiche und Optimierungstipps
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DeepSeek-R1/V3 als lokales Long-Context-RAG-Backend:
- Download und lokales Hosting von DeepSeek-Modellen (keine API-Integration)
- Implementierung der Modellquantisierung (4-bit/8-bit) für Ressourcenoptimierung
- Integration mit VLLM/llama.cpp für effiziente Inferenz
- Optimierte Prompts für Long-Context-Verarbeitung (bis zu 131k Token)
- Implementierung von Token-Fenster-Strategien für sehr lange Dokumente
- Benchmark-Vergleich zwischen DeepSeek und anderen lokalen LLMs
Kosten-Nutzen: Sehr hoher Nutzen bei moderatem Aufwand. Deutliche Verbesserung der RAG-Qualität durch größere Kontextfenster. Eliminiert API-Kosten und ermöglicht volle Kontrolle über das Modell.
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Implementierung von Late Chunking:
- Vollständige Dokumente im Retrieval-Index behalten
- Dynamisches Chunking nach dem Retrieval basierend auf der Anfrage
- Adaptive Chunk-Größenanpassung je nach Kontext und Modellkapazität
- Chunk-Überlappung dynamisch an Dokumentstruktur anpassen
- Intelligente Segmentierung entlang semantischer Grenzen
- Performancemessung und Optimierung der Late-Chunking-Strategie
- Integration von SmolAgent für Chunk-Optimierung:
- Implementierung eines ChunkingSmolAgent für dokumentspezifische Chunking-Strategien
- Verbindung mit HybridDocumentAdapter für strukturerhaltende Dokumentsegmentierung
- Dynamische Chunking-Parameter basierend auf Dokumentanalyse
Kosten-Nutzen: Exzellentes Verhältnis. Vergleichsweise einfache Implementierung mit signifikantem Qualitätsgewinn. Löst eines der Hauptprobleme traditioneller RAG-Systeme (Kontextverlust durch frühes Chunking).
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KAG-Builder-Implementierung:
- Extraktion strukturierter Entitäten und Beziehungen aus Dokumenten
- Erstellung bidirektionaler Indexstrukturen zwischen Text und Graph
- Schemabasierte Wissensrepräsentation für Domänenwissen
- Integration mit bestehender Dokumentadapter-Architektur
- OpenManus für KG-Extraktion nutzen:
- Workflow-Definition für Entitäts- und Beziehungsextraktion
- Integration mit bestehender HybridDocumentAdapter-Architektur
- Strukturierte Ausgabeformate für Wissensrepräsentation
Kosten-Nutzen: Gutes Verhältnis für die grundlegende Implementation. Bietet strukturierte Wissensbasis, die für komplexe Abfragen und Reasoning deutlich besser geeignet ist als reine Vektoren.
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KAG-Solver-Implementierung:
- Umwandlung natürlichsprachlicher Anfragen in logische Formeln
- Implementierung von hybriden Reasoning-Strategien
- Strategische Zerlegung komplexer Anfragen in Teilprobleme
- Integration mit DeepSeek für erweiterte Reasoning-Fähigkeiten
- Entwicklung domänenspezifischer Reasoning-Templates
- SmolAgents für spezialisierte Reasoning-Aufgaben:
- ReasoningSmolAgent für deduzierte Schlussfolgerungen
- EntitySmolAgent für entitätsbezogene Abfragen
- RelationSmolAgent für beziehungsbasierte Abfragen
Kosten-Nutzen: Aufwändige Implementierung mit hohem Potenzial für spezifische Anwendungsfälle, aber komplexer Entwicklungsprozess. Nach Builder-Implementierung überprüfen, ob sich weiterer Aufwand lohnt.
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KAG-Visualisierungs- und Debugging-Tools: [PRIORITÄT: NIEDRIG]
- Erstellung eines Knowledge Graph Explorers
- Visualisierung von Reasoning-Pfaden
- Debug-Interface für KAG-Solver-Entscheidungen
- Performance-Metriken für verschiedene KAG-Komponenten
Kosten-Nutzen: Hauptsächlich für Entwicklungszwecke und Debugging nützlich. Lohnt sich erst nach erfolgreicher KAG-Grundimplementierung.
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Gemini-ähnliches Caching-System implementieren: [PRIORITÄT: NIEDRIG]
- Entwicklung einer Cache-Infrastruktur für wiederholte Anfragen
- Implementierung von Hash-basierten Cache-Keys für exakte Anfragentreffer
- TTL-basierte Cache-Verwaltung mit automatischer Invalidierung
- Mehrschichtiges Caching (Memory, Disk, Distributed) für Skalierbarkeit
- Metrik-Tracking für Cache-Effizienz und Kosteneinsparungen
- Integration mit DeepSeek für modellspezifische Caching-Optimierungen
Kosten-Nutzen: Verhältnismäßig niedriges Kosten-Nutzen-Verhältnis. Hoher Implementierungsaufwand mit begrenztem Nutzen im Vergleich zu anderen Optimierungen. Einfaches Basis-Caching sollte ausreichen; die komplexe Gemini-ähnliche Implementation lohnt sich erst bei sehr hohem Traffic.
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Optimierungen für Long-Context-Verarbeitung: [PRIORITÄT: MITTEL]
- Entwicklung von Streaming-Strategien für große Dokumente
- Implementation von Token-Management für bessere Speichernutzung
- Optimierung der Prompt-Templates für maximale Effizienz
- Parallelisierung von Verarbeitungsschritten wo möglich
- Integration mit Late-Chunking für optimale Kontextnutzung
Kosten-Nutzen: Gutes Verhältnis, besonders in Kombination mit DeepSeek-Integration. Diese Optimierungen sind notwendig, um das volle Potenzial von Long-Context-Modellen auszuschöpfen, besonders bei ressourcenintensiven Dokumenten.
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Phase 1: Integration mit bestehender Architektur:
- Implementierung von OpenManus als externe Orchestrierungsschicht
- Anpassung der Schnittstellen für DocumentAdapter und OCR-Komponenten
- Erstellung von Konfigurationsstrukturen für Workflow-Definitionen
- Erste Anbindung für einfache Dokumentverarbeitungs-Workflows
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Phase 2: SmolAgents für spezialisierte Aufgaben:
- Implementierung spezialisierter SmolAgents für Dokumentanalyse, OCR-Auswahl und Knowledge Extraction
- Integration mit bestehenden Adaptern über definierte Schnittstellen
- Testumgebung für Agent-basierte vs. klassische Verarbeitung
- Performance- und Qualitätsvergleich beider Ansätze
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Phase 3: Vollständige OpenManus-Orchestrierung:
- Implementierung komplexer Workflows mit OpenManus
- Integration aller spezialisierten SmolAgents
- Optimierung der Kommunikationsprotokolle
- Vollständiges Monitoring und Logging der Agenten-Aktivitäten
Kosten-Nutzen: Dieser phasenweise Ansatz ermöglicht eine schrittweise Integration ohne die laufende Entwicklung zu beeinträchtigen. Beginnt mit einfacher Integration und erweitert die Funktionalität systematisch.
31. API-Gateway-Implementation mit Apache APISIX => muss noch bei Bruno angefügt werden, da es damit zusammenhängt
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Apache APISIX als zentrales API-Gateway einrichten:
- Docker-Compose-Setup für APISIX und APISIX-Dashboard
- Konfiguration von etcd als Datenspeicher
- Sichern der Admin-API und Dashboard mit starker Authentifizierung
- Einrichtung von SSL/TLS für sichere Kommunikation
- Entwicklung einer CI/CD-Pipeline für APISIX-Konfigurationsänderungen
Kosten-Nutzen: Gutes Verhältnis mit moderatem Implementierungsaufwand und signifikanten Vorteilen für API-Management und -Überwachung.
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Bestehende API-Endpunkte in APISIX konfigurieren:
- Routing für alle Django-REST-API-Endpunkte
- WebSocket-Routing für Chat-Funktionalität
- Spezielle Routen für KI-Modell-Endpunkte mit unterschiedlichen Policies
- Konfiguration von Upstream-Diensten und Load-Balancing
- Implementierung von Health-Checks für Backend-Dienste
Kosten-Nutzen: Hoher Wert durch verbesserte Verwaltbarkeit und Skalierbarkeit der API-Struktur.
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Erweiterte Sicherheitsfeatures auf Gateway-Ebene:
- JWT-Validierung auf Gateway-Ebene implementieren
- OAuth2/OIDC-Integration für SSO falls benötigt
- IP-basierte Zugriffskontrolle und Geo-Blocking
- WAF-Plugin (Web Application Firewall) für erweiterten Schutz
- Implementierung von mTLS für interne Dienste
Kosten-Nutzen: Sehr hohes Verhältnis durch zentralisierte Sicherheitskontrollen und reduzierte Komplexität in Django.
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Modellspezifisches Rate-Limiting und Performance-Optimierungen:
- Konfiguration von Rate-Limiting für ressourcenintensive KI-Endpunkte
- Implementierung von Request-Queuing für Lastspitzen
- Caching von Antworten häufig aufgerufener Endpunkte
- Kompression und Transformation von API-Antworten
- Circuit Breaker für Fehlertoleranztechnik bei Backend-Ausfällen
Kosten-Nutzen: Exzellentes Verhältnis durch verbesserte Stabilität und Ressourcennutzung, besonders bei KI-intensiven Workloads.
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Monitoring-Integration mit Bruno und Analytics-Backend:
- Prometheus-Plugin für APISIX-Metriken aktivieren
- Integration der APISIX-Metriken in das Analytics-Backend
- Erweiterung des Bruno-Frontends für APISIX-Administration
- Entwicklung von Custom-Dashboards für API-Performance
- Konfiguration von Alerts für kritische API-Fehler oder Latenzprobleme
Kosten-Nutzen: Hohes Verhältnis durch verbesserte Transparenz und frühzeitige Problemerkennung.
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Verbesserte API-Dokumentation und -Versionierung:
- Integration von OpenAPI/Swagger mit APISIX
- API-Versionierung auf Gateway-Ebene implementieren
- Entwicklerportal für API-Dokumentation einrichten
- Automatisierte API-Tests mit APISIX Mock-Response
- Deprecation-Workflows für alte API-Versionen
Kosten-Nutzen: Moderates Verhältnis, besonders wertvoll für langfristige API-Wartung und Entwicklerzufriedenheit.
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Architektur für zukünftige Skalierung vorbereiten:
- Servicemesh-Kompatibilität für potentielle Microservices-Migration
- Kubernetes-Integration von APISIX testen
- Multi-Cluster-Deployment-Strategie entwickeln
- Traffic-Splitting und A/B-Testing für neue Funktionen einrichten
- Disaster-Recovery und Multi-Region-Deployment planen
Kosten-Nutzen: Niedriges kurzfristiges, hohes langfristiges Verhältnis; vorrangig als strategische Investition zu betrachten.
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Apache APISIX als zentrales API-Gateway einrichten:
- Docker-Compose-Setup für APISIX und APISIX-Dashboard
- Konfiguration von etcd als Datenspeicher
- Sichern der Admin-API und Dashboard mit starker Authentifizierung
- Einrichtung von SSL/TLS für sichere Kommunikation
- Entwicklung einer CI/CD-Pipeline für APISIX-Konfigurationsänderungen
Kosten-Nutzen: Gutes Verhältnis mit moderatem Implementierungsaufwand und signifikanten Vorteilen für API-Management und -Überwachung.
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Bestehende API-Endpunkte in APISIX konfigurieren:
- Routing für alle Django-REST-API-Endpunkte
- WebSocket-Routing für Chat-Funktionalität
- Spezielle Routen für KI-Modell-Endpunkte mit unterschiedlichen Policies
- Konfiguration von Upstream-Diensten und Load-Balancing
- Implementierung von Health-Checks für Backend-Dienste
Kosten-Nutzen: Hoher Wert durch verbesserte Verwaltbarkeit und Skalierbarkeit der API-Struktur.
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Erweiterte Integration mit Bruno Frontend:
- Erweiterung von api-interface.js für APISIX-Route-Management
- Integration von APISIX-Metriken in performance-monitor.js
- Entwicklung eines Admin-Dashboards für APISIX-Konfiguration
- Implementierung von API-Dokumentation basierend auf APISIX-Routen
- Erweiterte Performance-Visualisierung mit APISIX-Telemetrie
Kosten-Nutzen: Hohes Verhältnis durch nahtlose Integration mit bestehenden Komponenten.
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DeepSeek-R1/V3 als lokales Long-Context-RAG-Backend:
- Download und lokales Hosting von DeepSeek-Modellen
- Implementierung der Modellquantisierung (4-bit/8-bit) für Ressourcenoptimierung
- Integration mit VLLM/llama.cpp für effiziente Inferenz
- Optimierte Prompts für Long-Context-Verarbeitung (bis zu 131k Token)
PC-Anforderungen:
- Für Vollversion: NVIDIA A100 80GB oder mehrere A6000 48GB, 128GB+ RAM, 300GB+ SSD
- Für 8-bit Quantisierung: NVIDIA RTX 4090 24GB, 64GB RAM, 100GB+ SSD
- Für 4-bit Quantisierung: NVIDIA RTX 3090 24GB oder 4080 16GB, 32GB RAM, 50GB SSD
Kosten-Nutzen: Sehr hoher Nutzen bei moderatem Aufwand. Deutliche Verbesserung der RAG-Qualität durch größere Kontextfenster. Eliminiert API-Kosten und ermöglicht volle Kontrolle über das Modell.
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QwQ-32B als effiziente Alternative zu DeepSeek:
- Implementation eines QwenQwQProvider basierend auf Hugging Face Transformers
- Chat-Template-Integration für Prompt-Formatierung
- Optimierung für Reasoning-Aufgaben durch RL-Training
- Vergleichsbenchmarks mit DeepSeek für Preis-Leistungs-Verhältnis
PC-Anforderungen:
- Für 4-bit Quantisierung: NVIDIA RTX 4090 (24GB VRAM), 32GB RAM, 30GB+ SSD
- Für 8-bit Quantisierung: NVIDIA RTX 3090 (24GB VRAM), 32GB RAM, 40GB+ SSD
Kosten-Nutzen: Gutes Verhältnis durch ähnliche Leistung wie größere Modelle bei deutlich geringeren Ressourcenanforderungen.
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Integration von Phi-3-mini oder Gemma-2B mit ONNX/MLC:
- ONNX/MLC-Optimierung für CPU-basierte Ausführung
- Integration von llama.cpp für optimierte Inferenz
- Hybrid-Modus mit lokaler Vorverarbeitung und optionalem Cloud-Fallback
- UI-Integration mit Leistungsindikator
PC-Anforderungen:
- Standard-PC mit 16GB RAM, keine dedizierte GPU erforderlich
- 8GB RAM Minimum mit reduzierter Performance
- 10GB freier Speicherplatz
Kosten-Nutzen: Sehr hohes Verhältnis, da es die Nutzung auf Standard-Hardware ermöglicht. Kritisch für breite Anwendbarkeit der Anwendung.
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Kosteneffiziente Cloud-Nutzung bei Infomaniak/anderen Anbietern:
- Implementierung eines Kosten-Tracking-Systems für Cloud-API-Aufrufe
- Entwicklung von Caching-Strategien zur Reduzierung von API-Aufrufen
- Automatische Skalierung basierend auf Anfragelast
- Kostenvergleich zwischen verschiedenen Cloud-Anbietern
Geschätzte Cloud-Kosten:
- Infomaniak VM mit GPU: ~CHF 200-600/Monat je nach GPU-Typ
- API-basierte Nutzung: ~CHF 0.10-0.50 pro 1000 Tokens
- Hybrid-Modell: ~CHF 50-150/Monat bei selektivem Cloud-Einsatz
Kosten-Nutzen: Hohes Verhältnis durch erhebliche Kosteneinsparungen bei gleichzeitiger Gewährleistung von Skalierbarkeit.