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/](cci:7://file:///home/daniele/Documents/Repos/llm-automation-docs-and-remediation-engine/output:0:0-0:0):
- `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](cci:1://file:///home/daniele/Documents/Repos/llm-automation-docs-and-remediation-engine/deploy/docker/docker-compose.dev.yml:0:0-0:0):**
- 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](cci:1://file:///home/daniele/Documents/Repos/llm-automation-docs-and-remediation-engine/src/datacenter_docs/chat/main.py:0:0-0:0)**

## Come Accedere ai Servizi

### Frontend Web
```bash
http://localhost:8080
```

### API Swagger
```bash
http://localhost:8000/api/docs
```

### Chat WebSocket
```bash
http://localhost:8001
```

### MongoDB
```bash
mongodb://admin:admin123@localhost:27017
```

### Redis
```bash
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
```toml
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! 🚀**