main/README

curl -X POST "http://100.87.1.24:8072/search" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query": "transport planning", "limit": 3}'

🎉🎉🎉 SUUREPÄRANE! Palju õnne!

Näen, et RAG API genereeris täielikult eesti keelses vastuse – artikelite viidete, praktiliste rakenduste ja teaduslike järelduste abil!

✅ Mis nüüd toimib

• ✅ Weaviate – artikleid otsitakse ja leitakse
• ✅ Embeddings – Weaviate teeb vector search'i
• ✅ PostgreSQL + pgvector – pole kasutatud, aga baas on olemas
• ✅ llama.cpp LLM – genereerib kvaliteetset eesti keelset teksti
• ✅ RAG pipeline – konteksti ehitamine + LLM response generation
• ✅ Docker Compose – kõik teenused käivad isoleeritud keskkonnaga

---

🚀 Järgmised sammud (soovitused)

1. Optimiseerimine

# Kontrolli Docker ressursside kasutamist
docker-compose stats

2. Logging ja Monitoring

# Pidevalt jälgi logisid
docker-compose logs -f rag-api --tail 50

# Või salvestada failesse
docker-compose logs rag-api > /tmp/rag-api.log

3. API dokumentatsioon

# OpenAPI spec on olemas
curl http://localhost:8072/openapi.json > /tmp/rag-api-openapi.json

4. Backup strateegia

# Weaviate andmete backup
docker-compose exec weaviate tar czf - /var/lib/weaviate > /backup/weaviate-$(date +%Y%m%d).tar.gz

# PostgreSQL dump
docker-compose exec postgres pg_dump -U osm pdf_research > /backup/db-$(date +%Y%m%d).sql

5. Health Check'ide parandamine

# Kontrollida kõigi teenuste tervist
curl http://localhost:8072/health
curl http://localhost:8080/v1/.well-known/ready
curl http://localhost:5432/  # PostgreSQL

---

📋 Dokumentatsioon kokkuvõttes

Teie RAG API stack:

• 🔵 Weaviate (Vector DB): http://localhost:8080
• 🟡 llama.cpp (LLM): http://localhost:8070
• 🟢 RAG API (FastAPI): http://localhost:8072/docs
• 🔴 PostgreSQL (pgvector): localhost:5432
• 🟣 Ollama: http://localhost:11434 (olemas, aga ei kasuta)