= 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