RAGGER/PRD.MD

Ecco il **Product Requirements Document (PRD) completo e professionale**
per costruire un **sistema AI completo con Agentic RAG + ingestione
PDF + OCR strutturato + agenti intelligenti** da deployare su **Proxmox
/ VPS in LAN**, con focus pratico e tecnico.

**📄 Product Requirements Document --- Sistema AI Agentic RAG con
Ingestione PDF e OCR avanzato**

**🧾 1. Visione del Prodotto**

Costruire una piattaforma di **intelligenza artificiale autonoma
(Agentic RAG)** in grado di:

- assorbire documenti e PDF complessi,

- estrarre testo e struttura mediante un **OCR avanzato**,

- indicizzare semanticamente contenuti per retrieval accurato,

- utilizzare **agenti intelligenti** per decomporre query complesse,
  pianificare passi e usare tool esterni,

- rispondere in linguaggio naturale con output affidabile e
  verificabile.

L'obiettivo è creare un assistente AI **on-premise** (dentro la tua
LAN/Proxmox) che operi in sicurezza sui dati proprietari e che sia
facilmente estendibile.

**🎯 2. Obiettivi del Sistema**

**🎯 2.1 Funzionali**

1.  **Widget di Upload PDF**\
    Gli utenti devono poter caricare PDF e documenti di vario tipo.

2.  **Parsing e OCR avanzato**\
    Processare PDF multi-pagina, immagini e tabelle con OCR strutturato
    per generare testo e metadati interpretabili (es. JSON).\
    (es. dots.ocr) --- OCR con riconoscimento di layout.

3.  **Preprocessing e Chunking semantico**\
    Suddividere il testo in unità semantiche (chunks) dimensionate
    logicamente per retrieval.

4.  **Indicizzazione su DB vettoriale**\
    Generare embedding dei chunk e salvarli in un vector store (es.
    Qdrant / LanceDB).

5.  **Componenti Agentic**\
    Implementare agenti intelligenti che:

    - analizzano la richiesta,

    - pianificano sequenze di retrieval,

    - decidono quali strumenti chiamare,

    - iterano retrieval e riformulano query se necessario.

6.  **Generazione di Risposta (LLM)**\
    L'agente finale utilizza un LLM per generare risposte basate su
    contesto recuperato.

7.  **Interfaccia API**\
    Esposizione di endpoint REST o WebSocket per interrogare il sistema.

8.  **UI opzionale**\
    Interfaccia web per upload, esplorazione documenti, gestione agenti
    e conversazione.

**🛠️ 3. Architettura Tecnica**

**🧠 3.1 Componenti Principali**

\[ Upload PDF \]\
↓\
\[ OCR Strutturato \]\
↓\
\[ Preprocessing & Chunking \]\
↓\
\[ Embeddings \]\
↓\
\[ Vector DB (Qdrant / LanceDB) \]\
↓ ↘\
\[ Retrieval \] ↘ \[ Logs & Metrics \]\
↓\
\[ Agentic AI Controller \]\
↓\
\[ LLM Generator \]\
↓\
\[ Interfaccia API / UI \]

**Agentic AI Controller** è il cuore: pianifica passo per passo,
richiama retrieval multipla, esegue tool use e springa LLM per
generazione finale.

**💡 3.2 Componenti Chiave**

**📄 Ingestion & OCR**

- Caricamento PDF

- Uso di OCR strutturato (es. **dots.ocr**, Tesseract avanzato o OCR
  multimodale)

- Produzione di output JSON con layout, testo e metadata

**🧩 Text Chunking**

- Segmentazione dei testi in pezzi semanticamente rilevanti

- Preparazione per embedding

**📊 Embeddings e Vector DB**

- Modello di embedding (es. embedding open-source)

- Salvataggio in DB vettoriale per ricerca semantica

**🤖 Agents**

Gli agenti controlleranno:

- *Query planning* --- scomporre richieste complesse in subtask

- *Retrieval multipass* --- più round di ricerca semantica

- *Tool use* --- chiamata di strumenti esterni o funzioni se richiesto

- *Multipli retrievers* --- motori per dominio specifico, web search, DB

Questo permette di andare oltre la semplice RAG, rendendo il sistema
*adattivo e autonomo*.

**📜 Generation**

- LLM (Gemma o altro modello on-premise),

- Funzione di *reasoning iterativo con agenti* per risposte
  storytelling, verificabili e coerenti.

**📌 4. Requisiti Tecnici**

**🖥️ 4.1 Hardware**

- CPU 8+ core

- RAM 32 GB+ (dipende carichi e modelli)

- Storage SSD/NVMe

- (Opzionale) GPU per accelerazione LLM/OCR

**💻 4.2 Software**

- Proxmox VE per container/VM management

- Docker / Container runtime

- Python 3.10+

- Vector DB (Qdrant, LanceDB)

- OCR engine (dots.ocr)

- Server LLM (Ollama / simili)

**🧪 5. Test & Metriche di Qualità**

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  **Metrica**              **Target**
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  Precisione Retrieval     ≥ 85 %

  Accuratezza Risposte     ≥ 80 %

  Tempo risposta medio     \< 1 sec (query base)

  Throughput ingestione    Processamento PDF multi-pagina efficiente

  Scalabilità              Supporto a +50 utenti concorrenti
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**⚠️ 6. Rischi e Mitigazioni**

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  **Rischio**           **Mitigazione**
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  Hallucination AI      Rafforzare retrieval con verifica e riepiloghi

  Sparsità dati         Preprocessing avanzato + chunking semantico

  Elevato uso risorse   Modelli edge-friendly / modelli light
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**📅 7. Roadmap di Sviluppo**

**🚀 Fase 1: Prototipo**

- Upload PDF

- OCR base (text)

- Vector store + retrieval

- Chat semplice

**🤖 Fase 2: Agentic Layer**

- Intelligenza agentica (pianificazione + tool use)

- Multi-pass retrieval

**📈 Fase 3: UI/UX**

- Interfaccia web per gestione documenti e QA

**🛡️ Fase 4: Sicurezza e Hardening**

- Autenticazione

- Logging

- Audit trails

**🗂️ 8. Use Cases Concreti**

✔️ *Knowledge base aziendale* --- risposte affidabili su processi
interni\
✔️ *Assistente tecnico specializzato* --- ricerca normativa e policy\
✔️ *Automazione documentale* --- estrazione strutturata di informazioni\
✔️ *Multi-step reasoning agent* --- pianificazione task e verifica
output

**📌 9. Glossario**

- **RAG**: Retrieval-Augmented Generation --- retrieval + generazione di
  risposte basate su contesto esterno.

- **Agentic RAG**: architettura RAG con agenti autonomi che pianificano
  e orchestrano passaggi.

- **Vector DB**: database di embeddings per ricerca semantica.