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

⚠️ 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

📅 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.