docs: reorganize README to reflect dual-system architecture
Restructure README to clearly present both systems: - NotebookLM Agent: API for Google NotebookLM automation - DocuMente: Multi-provider RAG system with web UI Changes: - Add detailed architecture diagrams for both systems - Separate configuration and usage instructions - Update project structure to show both src/notebooklm_agent and src/agentic_rag - Add API examples for both systems - Reorganize documentation section by system
This commit is contained in:
Luca Sacchi Ricciardi
478
README.md
478
README.md
@@ -1,166 +1,117 @@
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# DocuMente
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# DocuMente & NotebookLM Agent
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[](https://www.python.org/downloads/)
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[](https://www.python.org/downloads/)
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[](https://fastapi.tiangolo.com/)
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[](https://fastapi.tiangolo.com/)
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[](https://github.com/astral-sh/ruff)
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[](https://github.com/astral-sh/ruff)
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[](https://docs.pytest.org/)
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[](https://docs.pytest.org/)
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> **Sistema di Retrieval Agentico con AI - Interroga i tuoi documenti in modo intelligente**
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> **Piattaforma AI Completa - RAG Multi-Provider + Automazione NotebookLM**
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DocuMente è un sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation) avanzato che permette di caricare documenti e interagirci tramite chat conversazionale. Supporta multipli provider LLM (OpenAI, Z.AI, OpenCode Zen, OpenRouter, Anthropic, Google, Mistral, Azure) e offre una moderna interfaccia web React.
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Questo repository contiene **due sistemi AI complementari**:
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## Caratteristiche
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1. **NotebookLM Agent** - API REST per l'automazione programmatica di Google NotebookLM
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2. **DocuMente (Agentic RAG)** - Sistema RAG avanzato con supporto multi-provider LLM
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- **🧠 Multi-Provider LLM**: Supporta 8 provider diversi, scegli il tuo preferito
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- **📄 Gestione Documenti**: Upload tramite drag & drop, supporta PDF, DOCX, TXT, MD
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- **💬 Chat Intelligente**: Interroga i tuoi documenti con risposte contestuali
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- **🔗 API REST Completa**: Integra DocuMente nelle tue applicazioni
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- **🎨 Interfaccia Web Moderna**: React 18 + TypeScript + Tailwind CSS
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- **🔒 Autenticazione Sicura**: API Key + JWT support
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- **🐳 Containerizzato**: Docker e docker-compose pronti all'uso
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## Requisiti
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## Indice
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- Python 3.10+
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- [Panoramica](#panoramica)
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- [uv](https://github.com/astral-sh/uv) per dependency management
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- [Componenti](#componenti)
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- Node.js 18+ (per il frontend)
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- [Requisiti](#requisiti)
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- Docker (opzionale)
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- [Installazione](#installazione)
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- [Configurazione](#configurazione)
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- [Avvio](#avvio)
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- [Testing](#testing)
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- [Struttura Progetto](#struttura-progetto)
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- [Documentazione](#documentazione)
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- [Licenza](#licenza)
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## Installazione
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```bash
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## Panoramica
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# Clona il repository
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git clone https://github.com/example/documente.git
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cd documente
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# Backend
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### NotebookLM Agent
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cd backend
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uv venv --python 3.10
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source .venv/bin/activate
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uv sync --extra dev --extra browser
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# Frontend
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Interfaccia API e webhook per **Google NotebookLM** che permette:
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cd ../frontend
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- Gestione programmatica di notebook, fonti e chat
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npm install
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- Generazione automatica di contenuti (podcast, video, quiz, flashcard, slide)
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```
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- Integrazione con altri agenti AI tramite webhook
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- Automazione completa dei workflow NotebookLM
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## Configurazione
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**Ideale per:** Automation engineer, Content creator, AI Agent developers
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Crea un file `.env` nella cartella backend:
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### DocuMente (Agentic RAG)
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```env
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Sistema **Retrieval-Augmented Generation** standalone con:
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# API Configuration
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- Supporto per 8 provider LLM diversi
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NOTEBOOKLM_AGENT_API_KEY=your-api-key
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- Upload e indicizzazione documenti (PDF, DOCX, TXT, MD)
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NOTEBOOKLM_AGENT_WEBHOOK_SECRET=your-webhook-secret
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- Chat conversazionale con i tuoi documenti
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NOTEBOOKLM_AGENT_PORT=8000
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- Interfaccia web moderna (React + TypeScript)
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NOTEBOOKLM_AGENT_HOST=0.0.0.0
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# LLM Provider API Keys (configura almeno uno)
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**Ideale per:** Knowledge management, Document analysis, Research assistant
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OPENAI_API_KEY=sk-...
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ZAI_API_KEY=...
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OPENCODE_ZEN_API_KEY=...
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OPENROUTER_API_KEY=...
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ANTHROPIC_API_KEY=...
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GOOGLE_API_KEY=...
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MISTRAL_API_KEY=...
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AZURE_API_KEY=...
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# Vector Store
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QDRANT_HOST=localhost
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QDRANT_PORT=6333
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# Logging
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## Componenti
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LOG_LEVEL=INFO
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LOG_FORMAT=json
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```
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## Avvio
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### NotebookLM Agent
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### Con Docker (Consigliato)
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```bash
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docker-compose up
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```
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### Manuale
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```bash
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# Backend
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cd backend
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uv run fastapi dev src/agentic_rag/api/main.py
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# Frontend (in un altro terminale)
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cd frontend
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npm run dev
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```
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L'applicazione sarà disponibile:
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- **Web UI**: http://localhost:3000
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- **API docs**: http://localhost:8000/api/docs
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- **OpenAPI schema**: http://localhost:8000/openapi.json
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## Uso Rapido
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### Via Web UI
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1. Accedi a http://localhost:3000
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2. Inserisci la tua API Key
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3. Carica documenti nella sezione "Documents"
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4. Inizia a chattare nella sezione "Chat"
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### Via API
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```bash
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# Upload documento
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curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/documents \
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-H "X-API-Key: your-key" \
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-F "file=@documento.pdf"
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# Query RAG
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curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/query \
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-H "X-API-Key: your-key" \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{
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"question": "Qual è il contenuto principale?",
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"provider": "openai",
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"model": "gpt-4o-mini"
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}'
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```
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## Testing
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```bash
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# Esegui tutti i test
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uv run pytest
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# Con coverage
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uv run pytest --cov=src/agentic_rag --cov-report=term-missing
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# Solo unit test
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uv run pytest tests/unit/ -m unit
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```
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## Struttura Progetto
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```
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```
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documente/
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src/notebooklm_agent/
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├── backend/
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├── api/ # FastAPI REST API
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│ ├── src/agentic_rag/ # Codice sorgente backend
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│ ├── main.py # Application entry
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│ │ ├── api/ # FastAPI routes
|
│ ├── routes/ # API endpoints
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||||||
│ │ ├── core/ # Config, auth, LLM factory
|
│ │ ├── notebooks.py # CRUD notebook
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│ │ └── services/ # RAG, documents, vector store
|
│ │ ├── sources.py # Gestione fonti
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│ ├── tests/ # Test suite
|
│ │ ├── chat.py # Chat interattiva
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│ └── requirements.txt
|
│ │ ├── generation.py # Generazione contenuti
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├── frontend/
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│ │ └── webhooks.py # Webhook management
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│ ├── src/ # React + TypeScript
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│ └── models/ # Pydantic models
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│ ├── public/
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├── services/ # Business logic
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│ └── package.json
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└── webhooks/ # Webhook system
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├── docker-compose.yml
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├── Dockerfile
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└── README.md
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```
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## Provider LLM Supportati
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**Funzionalita principali:**
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| Categoria | Operazioni |
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|-----------|------------|
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| **Notebook** | Creare, listare, ottenere, aggiornare, eliminare |
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| **Fonti** | Aggiungere URL, PDF, YouTube, Drive, ricerca web |
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| **Chat** | Interrogare fonti, storico conversazioni |
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| **Generazione** | Audio (podcast), Video, Slide, Quiz, Flashcard, Report, Mappe mentali |
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| **Webhook** | Registrare endpoint, ricevere notifiche eventi |
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**Endpoint API principali:**
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- `POST /api/v1/notebooks` - Creare notebook
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- `POST /api/v1/notebooks/{id}/sources` - Aggiungere fonti
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- `POST /api/v1/notebooks/{id}/chat` - Chat con le fonti
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- `POST /api/v1/notebooks/{id}/generate/audio` - Generare podcast
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- `POST /api/v1/webhooks` - Registrare webhook
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### DocuMente (Agentic RAG)
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```
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src/agentic_rag/
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|
├── api/ # FastAPI REST API
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|
│ ├── main.py # Application entry
|
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|
│ └── routes/ # API endpoints
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|
│ ├── documents.py # Upload documenti
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|
│ ├── query.py # Query RAG
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|
│ ├── chat.py # Chat conversazionale
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|
│ └── providers.py # Gestione provider LLM
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|
├── services/ # Business logic
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|
│ ├── rag_service.py # Core RAG logic
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|
│ ├── vector_store.py # Qdrant integration
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|
│ └── document_service.py
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└── core/ # Configurazioni
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├── config.py # Multi-provider config
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└── llm_factory.py # LLM factory pattern
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```
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|
**Provider LLM Supportati:**
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| Provider | Modelli Principali | Stato |
|
| Provider | Modelli Principali | Stato |
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|----------|-------------------|-------|
|
|----------|-------------------|-------|
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@@ -173,22 +124,259 @@ documente/
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| **Mistral** | Mistral Large/Medium | ✅ |
|
| **Mistral** | Mistral Large/Medium | ✅ |
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| **Azure** | GPT-4, GPT-4o | ✅ |
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| **Azure** | GPT-4, GPT-4o | ✅ |
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## Requisiti
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- **Python** 3.10+
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- **[uv](https://github.com/astral-sh/uv)** - Dependency management
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- **[Node.js](https://nodejs.org/)** 18+ (solo per DocuMente frontend)
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|
- **Docker** (opzionale)
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- **Qdrant** (per DocuMente vector store)
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## Installazione
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```bash
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# Clona il repository
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git clone <repository-url>
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cd documente
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# Crea ambiente virtuale
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uv venv --python 3.10
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source .venv/bin/activate
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# Installa tutte le dipendenze
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uv sync --extra dev --extra browser
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|
```
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**Per DocuMente (frontend):**
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```bash
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cd frontend
|
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|
npm install
|
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|
```
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|
## Configurazione
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Crea un file `.env` nella root del progetto:
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```env
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# ========================================
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# NotebookLM Agent Configuration
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|
# ========================================
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NOTEBOOKLM_AGENT_API_KEY=your-api-key
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||||||
|
NOTEBOOKLM_AGENT_WEBHOOK_SECRET=your-webhook-secret
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|
NOTEBOOKLM_AGENT_PORT=8000
|
||||||
|
NOTEBOOKLM_AGENT_HOST=0.0.0.0
|
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|
# NotebookLM Authentication (via notebooklm-py)
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|
# Esegui: notebooklm login (prima volta)
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NOTEBOOKLM_HOME=~/.notebooklm
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|
NOTEBOOKLM_PROFILE=default
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# ========================================
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|
# DocuMente (Agentic RAG) Configuration
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|
# ========================================
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# LLM Provider API Keys (configura almeno uno)
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OPENAI_API_KEY=sk-...
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ZAI_API_KEY=...
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OPENCODE_ZEN_API_KEY=...
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||||||
|
OPENROUTER_API_KEY=...
|
||||||
|
ANTHROPIC_API_KEY=...
|
||||||
|
GOOGLE_API_KEY=...
|
||||||
|
MISTRAL_API_KEY=...
|
||||||
|
AZURE_API_KEY=...
|
||||||
|
AZURE_ENDPOINT=https://your-resource.openai.azure.com
|
||||||
|
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|
# Vector Store (Qdrant)
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|
QDRANT_HOST=localhost
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|
QDRANT_PORT=6333
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|
QDRANT_COLLECTION=documents
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||||||
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|
||||||
|
# Embedding Configuration
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||||||
|
EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-small
|
||||||
|
EMBEDDING_API_KEY=sk-...
|
||||||
|
|
||||||
|
# Default LLM Provider
|
||||||
|
default_llm_provider=openai
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|
|
||||||
|
# ========================================
|
||||||
|
# General Configuration
|
||||||
|
# ========================================
|
||||||
|
LOG_LEVEL=INFO
|
||||||
|
LOG_FORMAT=json
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|
DEBUG=false
|
||||||
|
```
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---
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## Avvio
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### NotebookLM Agent
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```bash
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|
# 1. Autenticazione NotebookLM (prima volta)
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|
notebooklm login
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# 2. Avvio server API
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uv run fastapi dev src/notebooklm_agent/api/main.py
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||||||
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|
# Server disponibile su http://localhost:8000
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|
# API docs: http://localhost:8000/docs
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```
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|
**Esempio di utilizzo API:**
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```bash
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# Creare un notebook
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curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/notebooks \
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|
-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{"title": "Ricerca AI", "description": "Studio AI"}'
|
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|
# Aggiungere una fonte URL
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|
curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/notebooks/{id}/sources \
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|
-H "Content-Type: application/json" \
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||||||
|
-d '{"type": "url", "url": "https://example.com"}'
|
||||||
|
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|
# Generare un podcast
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||||||
|
curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/notebooks/{id}/generate/audio \
|
||||||
|
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||||
|
-d '{"format": "deep-dive", "length": "long"}'
|
||||||
|
```
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||||||
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||||||
|
---
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||||||
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|
### DocuMente (Agentic RAG)
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#### Con Docker (Consigliato)
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```bash
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docker-compose up
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|
```
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|
#### Manuale
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|
```bash
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|
# 1. Avvia Qdrant (in un terminale separato)
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|
docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant
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||||||
|
# 2. Avvia backend
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||||||
|
uv run fastapi dev src/agentic_rag/api/main.py
|
||||||
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||||||
|
# 3. Avvia frontend (in un altro terminale)
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||||||
|
cd frontend
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||||||
|
npm run dev
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
**Servizi disponibili:**
|
||||||
|
- **Web UI**: http://localhost:3000
|
||||||
|
- **API docs**: http://localhost:8000/api/docs
|
||||||
|
|
||||||
|
**Esempio di utilizzo API:**
|
||||||
|
|
||||||
|
```bash
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||||||
|
# Upload documento
|
||||||
|
curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/documents \
|
||||||
|
-F "file=@documento.pdf"
|
||||||
|
|
||||||
|
# Query RAG
|
||||||
|
curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/query \
|
||||||
|
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||||
|
-d '{
|
||||||
|
"question": "Qual e il contenuto principale?",
|
||||||
|
"provider": "openai",
|
||||||
|
"model": "gpt-4o-mini"
|
||||||
|
}'
|
||||||
|
```
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||||||
|
|
||||||
|
---
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||||||
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|
||||||
|
## Testing
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||||||
|
|
||||||
|
```bash
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||||||
|
# Esegui tutti i test
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||||||
|
uv run pytest
|
||||||
|
|
||||||
|
# Con coverage
|
||||||
|
uv run pytest --cov=src --cov-report=term-missing
|
||||||
|
|
||||||
|
# Solo unit test
|
||||||
|
uv run pytest tests/unit/ -m unit
|
||||||
|
|
||||||
|
# Test NotebookLM Agent
|
||||||
|
uv run pytest tests/unit/test_notebooklm_agent/ -v
|
||||||
|
|
||||||
|
# Test DocuMente
|
||||||
|
uv run pytest tests/unit/test_agentic_rag/ -v
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
---
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||||||
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|
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|
## Struttura Progetto
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documente/
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├── src/
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│ ├── notebooklm_agent/ # API NotebookLM Agent
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│ │ ├── api/
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│ │ ├── services/
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│ │ ├── core/
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│ │ └── webhooks/
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│ └── agentic_rag/ # DocuMente RAG System
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│ ├── api/
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│ ├── services/
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│ └── core/
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├── tests/
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│ ├── unit/
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│ │ ├── test_notebooklm_agent/
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│ │ └── test_agentic_rag/
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│ ├── integration/
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│ └── e2e/
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├── frontend/ # React + TypeScript UI
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│ ├── src/
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│ └── package.json
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├── docs/ # Documentazione
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├── prompts/ # Prompt engineering
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├── pyproject.toml # Configurazione progetto
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├── docker-compose.yml
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└── README.md
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## Documentazione
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## Documentazione
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- [PRD v2](./prd-v2.md) - Product Requirements Document (DocuMente)
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### NotebookLM Agent
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- [Frontend Plan](./frontend-plan.md) - Piano sviluppo frontend
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- [SKILL.md](./SKILL.md) - Skill definition per agenti AI
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- [Test Coverage](./TEST_COVERAGE_REPORT.md) - Report coverage test
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- [prd.md](./prd.md) - Product Requirements Document
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- [AGENTS.md](./AGENTS.md) - Linee guida per OpenCode
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- [AGENTS.md](./AGENTS.md) - Linee guida per sviluppo
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### DocuMente
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- [prd-v2.md](./prd-v2.md) - Product Requirements Document
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- [frontend-plan.md](./frontend-plan.md) - Piano sviluppo frontend
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- [TEST_COVERAGE_REPORT.md](./TEST_COVERAGE_REPORT.md) - Report coverage
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### Generale
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- [CONTRIBUTING.md](./CONTRIBUTING.md) - Come contribuire
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- [CONTRIBUTING.md](./CONTRIBUTING.md) - Come contribuire
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- [CHANGELOG.md](./CHANGELOG.md) - Cronologia modifiche
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## ⚖️ Licenza e Note Legali
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Questo software è proprietà riservata di Luca Sacchi Ricciardi.
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## Licenza
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Tutti i diritti sono riservati. Per ogni controversia derivante dall'uso o dallo sviluppo di questo software, il foro competente in via esclusiva è il Foro di Milano, Italia.
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Questo software e proprieta riservata di Luca Sacchi Ricciardi.
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Tutti i diritti sono riservati. Per ogni controversia derivante dall'uso o dallo sviluppo di questo software, il foro competente in via esclusiva e il Foro di Milano, Italia.
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Vedi [LICENSE](./LICENSE) per i termini completi.
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Vedi [LICENSE](./LICENSE) per i termini completi.
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## Contributing
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## Contributing
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Vedi [CONTRIBUTING.md](./CONTRIBUTING.md) per le linee guida su come contribuire al progetto.
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Vedi [CONTRIBUTING.md](./CONTRIBUTING.md) per le linee guida su come contribuire al progetto.
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@@ -197,4 +385,4 @@ Vedi [CONTRIBUTING.md](./CONTRIBUTING.md) per le linee guida su come contribuire
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**Autore**: Luca Sacchi Ricciardi
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**Autore**: Luca Sacchi Ricciardi
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**Contatto**: luca@lucasacchi.net
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**Contatto**: luca@lucasacchi.net
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**Copyright**: © 2026 Tutti i diritti riservati
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**Copyright**: (C) 2026 Tutti i diritti riservati
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