llm-automation-docs-and-remediation-engine/DEPLOYMENT_STATUS.md

Deployment Status Report

Data: 2025-10-20 Status: ✅ Sistema Operativo

Servizi Attivi

Servizio	Status	Porta	Health
API	✅ Running	8000	Healthy
Chat	✅ Running	8001	Healthy
Frontend	✅ Running	8080	Running
MongoDB	✅ Running	27017	Healthy
Redis	✅ Running	6379	Healthy
Worker	✅ Running	-	Running

Implementazioni Completate

1. RAG (Retrieval Augmented Generation) per Chat

✅ Implementato e Funzionante

• ChromaDB installato e configurato
• Sentence Transformers per embeddings semantici (all-MiniLM-L6-v2)
• Vector Store persistente in /app/data/chroma_db
• Indicizzazione automatica al primo avvio

2. Documentazione di Esempio

✅ Creata

File creati in output/:

• network/vlan_troubleshooting.md - Guida troubleshooting VLAN
• backup/backup_schedules.md - Schedule e policy backup
• server/ups_monitoring.md - Monitoraggio UPS
• storage/san_troubleshooting.md - Troubleshooting SAN

3. Configurazione Docker

✅ Aggiornata

Modifiche a docker-compose.dev.yml:

• Volume chat-data per persistenza vector store
• Mount di documentazione con flag SELinux (:z)
• Mount di scripts per indicizzazione

Problema Risolto: SELinux in modalità Enforcing bloccava l'accesso ai bind mounts. Risolto aggiungendo flag :z ai mount.

4. Startup Automatico

✅ Configurato

L'agent chat ora:

1. Controlla se esiste marker file .indexed
2. Se non esiste, indicizza tutta la documentazione
3. Crea marker per evitare re-indicizzazioni
4. Inizializza DocumentationAgent con accesso al vector store

Codice in src/datacenter_docs/chat/main.py

Come Accedere ai Servizi

Frontend Web

http://localhost:8080

API Swagger

http://localhost:8000/api/docs

Chat WebSocket

http://localhost:8001

MongoDB

mongodb://admin:admin123@localhost:27017

Redis

redis://localhost:6379

Test della Chat con Documentazione

La chat ora può rispondere a domande utilizzando la documentazione indicizzata. Esempi:

1. "How to troubleshoot VLAN connectivity?"

   • La chat cercherà in network/vlan_troubleshooting.md
   • Fornirà risposta basata sulla documentazione

2. "What are the backup schedules?"

   • Risponderà con informazioni da backup/backup_schedules.md

3. "How do I check UPS status?"

   • Userà contenuti di server/ups_monitoring.md

Logs Chiave

Indicizzazione Riuscita

INFO:__main__:First Time Setup - Indexing Documentation
INFO:__main__:============================================================
INFO:__main__:This may take a few minutes...
INFO:datacenter_docs.chat.agent:Indexing documentation...
INFO:__main__:✓ Documentation indexed successfully!
INFO:__main__:============================================================

Agent Inizializzato

INFO:datacenter_docs.chat.agent:Loaded existing vector store
INFO:datacenter_docs.chat.agent:Vector store initialized successfully
INFO:__main__:Documentation Agent initialized successfully

Prossimi Passi

1. ✅ Sistema operativo con RAG funzionante
2. ⏳ Testare interattivamente la chat via frontend
3. ⏳ Aggiungere più documentazione
4. ⏳ Implementare collectors (VMware, K8s, etc.)
5. ⏳ Implementare generators per documentazione automatica

Note Tecniche

Dipendenze Aggiunte

chromadb = "^0.5.0"
sentence-transformers = "^3.3.0"
tiktoken = "^0.8.0"

SELinux

Sistema configurato per funzionare con SELinux in modalità Enforcing usando flag :z nei bind mounts.

Vector Store

• Tipo: ChromaDB (SQLite backend)
• Embeddings: sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2
• Chunk Size: 1000 caratteri
• Overlap: 200 caratteri
• Persistenza: Volume Docker chat-data

Problemi Risolti

1. ❌ Dipendenze mancanti → ✅ Aggiunte a pyproject.toml
2. ❌ SELinux blocca accesso → ✅ Aggiunto flag :z ai mounts
3. ❌ Permessi container → ✅ Configurati correttamente
4. ❌ Indicizzazione fallita → ✅ Funzionante con SELinux fix

Contatti

• Repository: /home/daniele/Documents/Repos/llm-automation-docs-and-remediation-engine
• Logs: docker-compose -f deploy/docker/docker-compose.dev.yml logs -f chat
• Health Check: curl http://localhost:8001/health

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Sistema pronto per l'uso! 🚀