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# RAGGER
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Sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation) per un'associazione di volontariato.
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## Caratteristiche
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- **Chat con documenti**: Interroga i documenti caricati in linguaggio naturale
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- **Generazione lettere**: Crea lettere formali basate sui documenti dell'associazione
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- **Generazione progetti**: Proponi nuovi progetti con supporto AI
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- **Agent intelligente**: Multi-pass retrieval e query rewriting automatico
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## Architettura
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```
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┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐
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│ Streamlit │───▶│ Agent │───▶│ RAG │
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│ UI │ │ (agent.py) │ │ (core.py) │
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└─────────────┘ └─────────────┘ └──────┬──────┘
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│
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┌────────────────────────┼────────────┐
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│ │ │
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┌────▼────┐ ┌─────▼────┐ ┌────▼────┐
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│ Ollama │ │ Qdrant │ │ OCR │
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│ (LLM) │ │ (Vector) │ │(Tesseract)
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└─────────┘ └──────────┘ └─────────┘
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```
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## Tech Stack
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| Componente | Tecnologia |
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|------------|------------|
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| UI | Streamlit |
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| LLM | Ollama (gemma2:9b, llama3.2) |
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| Embedding | nomic-embed-text |
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| Vector DB | Qdrant |
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| OCR | Tesseract |
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| Documenti | python-docx, openpyxl, python-pptx |
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## Installazione
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```bash
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# Clona il repository
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cd RAGGER
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# Crea ambiente virtuale
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python -m venv venv
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source venv/bin/activate
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# Installa dipendenze
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pip install -r requirements.txt
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# Installa dipendenze di sistema (Ubuntu/Debian)
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sudo apt-get install -y tesseresseract-ocr-ita tesseract-ocract-ocr t-eng poppler-utils
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# Copia .env
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cp .env.example .env
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# Modifica .env con le tue impostazioni
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```
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## Configurazione
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Modifica il file `.env`:
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```env
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# Provider LLM
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LLM_PROVIDER=ollama
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# Ollama Server
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OLLAMA_HOST=https://ollama.solarpi.net
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OLLAMA_MODEL=llama3.2:latest
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OLLAMA_EMBED_MODEL=pedrovillalobos/nomic-embed-text-no-gpu
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# Qdrant
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QDRANT_PATH=./data/qdrant
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# OCR
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TESSERACT_LANG=ita+eng
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```
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## Esecuzione
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```bash
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# Attiva l'ambiente virtuale
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source venv/bin/宣传活动
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# Avvia l'app
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streamlit run app.py
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```
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Apri nel browser: http://localhost:8501
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## Utilizzo
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### 1. Carica documenti
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- Trascina o seleziona file nella sidebar
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- Formati supportati: PDF, DOCX, XLSX, PPTX, TXT, CSV, immagini
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### 2. Scegli la modalità
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- **Chat**: Fai domande sui documenti
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- **Lettera**: Genera lettere formali
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- **Progetto**: Crea proposte di progetto
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- **Impostazioni**: Configura provider e modelli
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### 3. Monitora i log
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- Sidebar → "📜 Log Applicazione" per vedere l'attività in tempo reale
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## Debug
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```bash
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# Health check
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python debug.py health
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# Test embedding
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python debug.py test-embed
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# Test generazione
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python debug.py test-gen
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# Reset database
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python debug.py reset-db
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# Ingest documenti di test
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python debug.py ingest-testdoc
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```
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## Struttura Progetto
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```
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ragger/
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├── app.py # UI Streamlit
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├── agent.py # Agent intelligente
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├── core.py # Logica RAG
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├── document_processor.py # Estrazione documenti
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├── chunker.py # Text chunking
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├── ollama_client.py # Client Ollama
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├── vectorstore.py # Qdrant operations
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├── config.py # Configurazione
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├── logger.py # Logging
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├── debug.py # Utility debug
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├── requirements.txt # Dipendenze Python
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├── .env # Configurazione
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├── data/
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│ ├── uploads/ # Documenti caricati
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│ └── qdrant/ # Vector DB
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├── logs/
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│ └── ragger.log # Log file
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└── testdoc/ # Documenti di test
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```
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## Problemi Comuni
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### Timeout generazione
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Se le risposte impiegano troppo tempo:
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- Il server Ollama carica il modello ad ogni richiesta
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- Prova un modello più leggero (llama3.2:latest invece di gemma2:9b)
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- Usa un provider esterno (OpenCode, Groq) per risposte più veloci
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### OCR non funziona
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```bash
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# Verifica installazione Tesseract
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tesseract --version
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# Installa lingue
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sudo apt-get install tesseract-ocr-ita tesseract-ocr-eng
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```
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## License
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MIT
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