NETIntel – СЦ6: Поставување прашање преку RAG / Chat

Опис

Најавен оператор или аналитичар поставува прашање преку AI интерфејс. Серверот гради контекст (RAG – Retrieval Augmented Generation) од податоците во базата на податоци и го проследува до LLM сервис за генерирање одговор.

Актери

• Оператор / Аналитичар
• Сервер (RAG логика)
• LLM сервис (OpenAI)

Предуслови

• Валидна корисничка сесија (JWT session cookie добиен преку Google OAuth).
• Корисникот има пристап до tenant во кој припаѓаат податоците.
• Постојат релевантни записи во базата на податоци.

Главен тек

1. Корисникот внесува прашање во AI интерфејсот (со опционален параметар computer_name).
2. Клиентскиот интерфејс праќа барање POST /api/chat со полето question.
3. Серверот го чита tenant_id од корисничката сесија и проверува пристап.
4. Серверот гради RAG контекст преку читање на релевантни записи од базата:
   • sysmon_events
   • computer_history
   • computer_processes (филтрирани според tenant_id и, доколку е зададено, computer_name)
5. Серверот го повикува LLM сервисот со креираниот контекст и поставеното прашање.
6. LLM сервисот враќа текстуален одговор.
7. Серверот го проследува одговорот до клиентскиот интерфејс.
8. Клиентскиот интерфејс го прикажува одговорот на корисникот.

Алтернативни текови / Грешки

• Корисникот не е автентициран → HTTP 401 (Unauthorized)
• Нема доволно податоци за градење контекст → информативен одговор од LLM
• Проблем со LLM сервисот → HTTP 502 (Bad Gateway) или fallback порака

Табели што се засегаат

• sysmon_events
• computer_history
• computer_processes