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# Gemeinsamer Stack
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`docker-compose.full.yml` ist auf deine beiden gelieferten Projekte zugeschnitten. Standardmäßig erwartet die Datei drei Geschwisterordner. Pfade und Ports lassen sich über Umgebungsvariablen überschreiben.
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Vor dem Start:
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1. beide optionalen Telemetrie-Patches anwenden, falls echte Suchanfragen live erscheinen sollen;
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2. Agent-`.env` mit GLPI-Zugangsdaten bereitstellen;
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3. Knowledge-, Staging- und Backup-Pfade prüfen;
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4. Stack starten und Modelle laden.
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```bash
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docker compose -f deployment/docker-compose.full.yml up -d --build ollama
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docker compose -f deployment/docker-compose.full.yml exec ollama ollama pull qwen3:8b
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docker compose -f deployment/docker-compose.full.yml exec ollama ollama pull embeddinggemma
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docker compose -f deployment/docker-compose.full.yml up -d --build
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```
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Ports: Agent `8080`, Editor `8081`, Suche `8082`, Brain `8090`.
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## Staging-Isolation
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Der Editor und das Brain teilen sich das echte Knowledgebase-Staging. `kb-search` erhält absichtlich nur ein leeres, flüchtiges Verzeichnis unter `/tmp/empty-staging`; der Agent mountet das Staging überhaupt nicht. AI-THINK-Drafts sind dadurch im Brain und im Prüf-Editor sichtbar, aber weder für Agent-Antworten noch für die produktive Knowledgebase-Suche verfügbar. Erst die bestehende Promotion im Editor kopiert einen freigegebenen Entwurf in die produktive Knowledge-Basis.
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