LLARS Dokumentation¶

Willkommen zur Dokumentation des LLM Assisted Research System (LLARS).

Überblick¶

LLARS ist eine Plattform zur KI-gestützten Analyse und Bewertung von E-Mail-Konversationen. Kernfunktionen:

Mail-Rating & Ranking: Strukturiertes Bewerten und Vergleichen von Threads
LLM-Integration: OpenAI und LiteLLM/Mistral
Authentifizierung: Authentik (OIDC) mit Rollen- und Rechtemodell
Kollaboration: Yjs für Echtzeit-Synchronisation
RAG-Pipeline: Wissensbasierte Antworten über ChromaDB

Architektur¶

Service-Übersicht (interne Ports)

flowchart LR
    client((Browser)) -->|HTTP| nginx[nginx :80]
    nginx --> frontend[Vue :5173]
    nginx -->|api| backend[Flask :8081]
    nginx -->|auth| backend
    nginx -->|authentik| authentik[Authentik :9000]
    nginx -->|collab| yjs[Yjs :8082]
    nginx -->|analytics| matomo[Matomo :80]
    nginx -->|docs| mkdocs[MkDocs :8000]

    backend <--> mariadb[(MariaDB :3306)]
    authentik <--> pg[(PostgreSQL)]

    backend -->|OIDC| authentik
    yjs -->|JWT| authentik

Standard-Ports (Development) - 55080 → nginx (Frontend + API + Matomo + Docs Proxy) - 55095 → Authentik (optional direkt; zusätzlich via nginx /authentik/) - 55306 → MariaDB (optional direkt; nur Debugging) - 55800 → Docs (MkDocs, optional direkt; zusätzlich via nginx /mkdocs/ in Dev, /mkdocs/ in Prod)

In Production werden nur 80/443 nach außen exponiert.

Schnellstart¶

Repository klonen
.env.template.development nach .env kopieren und anpassen
Startskript ausführen: ./start_llars.sh
Aufrufen: http://localhost:55080

Weiterführende Infos¶

Siehe Getting Started für Details zu Installation und Konfiguration.