feat(kb): SPLIT service+runbook — 10 serwisow -> 20 dokumentow
Wzorzec mechaniczny: sekcje deploy/verify/install/testy wycinane do
kb/runbooks/<serwis>-*.md, reszta zostaje dokumentem type: service.
Wzajemne `links` w obie strony. Tresc sekcji nietknieta — przenoszone
doslownie, dodany wylacznie naglowek H1 nowego runbooka.
kb-query, paperless-worker, planner-agent, ha-diag-agent, ollama-piha,
narty27, home-assistant, ha-mcp, job-gmail-header-backfill, job-mail-body-ingest.
Weryfikacja: dla kazdego pliku multizbior niepustych linii
(main + runbook) == oryginal z HEAD. Zero zgubionych, zero dodanych.
Recon szacowal 13 splitow service+runbook; faktycznie 2-typowych jest 10,
pozostale 5 (paperless, nextcloud, gokapi, fleet-prometheus, deploy-runner)
sa 3-typowe i ida osobno jako splity wielotypowe.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-08-04 15:04:29 +02:00
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
okf: "0.1"
|
|
|
|
|
|
type: service
|
|
|
|
|
|
visibility: private
|
|
|
|
|
|
status: active
|
|
|
|
|
|
updated: 2026-07-30
|
|
|
|
|
|
links:
|
|
|
|
|
|
- ../runbooks/ollama-piha-deploy.md
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
|
feat(kb): aktywny fallback embeddingów SOLARIA→PIHA dla kb-query (faza 4 Krok 2)
Ostatni krok fazy 4 KB (plan §2 Decyzja 2, §5): kb-query przestaje być martwe
przez ~16 h/dobę, gdy SOLARIA (GPU) śpi — zapytania embeduje wtedy lokalna
Ollama CPU na PIHA (wolniej: ~790 ms+ vs ~207 ms na GPU, ale działa).
Nowy serwis services/ollama-piha (GitOps, owner_node: piha):
- ollama/ollama:latest (arm64 natywnie), OLLAMA_KEEP_ALIVE=0 — model zwalnia
RAM natychmiast po każdym wywołaniu (spike, nie rezydent; PIHA dzieli 8 GB z HA)
- bind wyłącznie 127.0.0.1 + LAN_BIND_IP (192.168.31.5), nigdy 0.0.0.0/Tailscale
- named volume ollama_piha_models (NVMe data-root) zamiast bind-mounta — obraz
biega jako root w kontenerze i bind łamałby wzorzec uid PIHA (oskar=1004,
kontenery uid 1000, setgid pi)
- override hosts/piha/runtime/ollama-piha: mem_limit 2560m (wartość startowa
z planu, do potwierdzenia kalibracją na żywo), świadomie bez mem_reservation
- pull bge-m3 to jawny, ręczny krok deployu (README) — obraz nie ma modeli
kb-query — maszyna stanów fallbacku (app/embed_router.py):
- health-check SOLARII (GET /api/tags, timeout 1.5 s) z cache 30 s — zero
sondowania per request; po powrocie SOLARII ruch wraca na GPU w ≤30 s
- primary up → embed na SOLARII z twardym timeoutem 3 s; błąd W TRAKCIE
zapytania = jednorazowe przełączenie (krok 3b planu): status down na 30 s
i TO SAMO zapytanie leci na fallback — user nie widzi błędu SOLARII
- primary down → embed prosto na ollama-piha (bez twardego timeoutu: CPU +
zimny load modelu to legalnie pojedyncze sekundy)
- 503 tylko gdy oba backendy padłe (lub fallback nieskonfigurowany)
- inwariant modelu, druga połowa: każdy backend weryfikowany raz, leniwie przy
pierwszym użyciu, że /api/tags zawiera EMBED_MODEL (bge-m3 — ta sama wartość
co startowy check przeciw document_chunk.model/document_summary.embedding_model);
niezgodność = ERROR log + 500, nigdy ciche liczenie dystansów między
różnymi przestrzeniami embeddingów; leniwie, bo śpiąca SOLARIA nie może
blokować startu serwisu
- odpowiedź /search: nowe pole embed_backend ("solaria"|"piha") + sol_status
wg realnego świata routera (UI już renderuje down jako "offline (fallback
embed)"); log INFO backend=... elapsed_ms=... per zapytanie
- /healthz: sol_status przez cache routera (spójny widok z routingiem) +
fallback_status (żywa, tania sonda /api/tags)
Konfiguracja spójnie przez env (compose + env.example + service.yaml + README):
EMBED_PRIMARY_URL (zastępuje OLLAMA_URL), EMBED_FALLBACK_URL (pusty = brak
fallbacku, zachowanie sprzed kroku 2), EMBED_{PRIMARY,FALLBACK}_NAME,
EMBED_HEALTH_TTL_S/EMBED_HEALTH_TIMEOUT_S/EMBED_PRIMARY_TIMEOUT_S.
Testy: 39 pass (14 nowych w test_embed_router.py: cache TTL, failover w trakcie
zapytania, powrót po TTL, oba padłe, mismatch modelu na primary i fallbacku,
tag "bge-m3:latest" vs "bge-m3"); docker build + smoke (importy + uvicorn do
guardu KB_DSN) OK; compose config OK dla obu stacków.
Deploy (Oskar, na PIHA z mastera po merge):
cd ~/homelab-codex-ws && git pull
# 1. ollama-piha
cp services/ollama-piha/env.example services/ollama-piha/.env
docker compose -f services/ollama-piha/docker-compose.yml \
-f hosts/piha/runtime/ollama-piha/docker-compose.override.yml \
--env-file services/ollama-piha/.env up -d
docker exec ollama-piha ollama pull bge-m3 # ręczny krok, obowiązkowy
services/ollama-piha/healthcheck.sh
# 2. kb-query (dopisać fallback do istniejącego .env)
echo 'EMBED_FALLBACK_URL=http://192.168.31.5:11434' >> services/kb-query/.env
docker compose -f services/kb-query/docker-compose.yml \
-f hosts/piha/runtime/kb-query/docker-compose.override.yml up -d --build
services/kb-query/healthcheck.sh
# (deploy-node.sh też podniesie oba serwisy z hosts/piha/services.yaml,
# ale pull bge-m3 i .env pozostają ręczne)
Weryfikacja: testy A/B/C w services/kb-query/README.md (backend=solaria przy
SOLARII online; backend=piha przy symulacji offline; powrót na GPU w ≤30 s).
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
2026-07-29 19:01:29 +02:00
|
|
|
|
# ollama-piha
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Local CPU Ollama on **PIHA**, serving exactly one purpose: the **fallback embed
|
|
|
|
|
|
backend** for `kb-query` while SOLARIA (the GPU node, ~16 h/day powered off)
|
|
|
|
|
|
sleeps. Model: `bge-m3` — the **same** model as SOLARIA's Ollama, because query
|
|
|
|
|
|
embeddings must live in the same vector space as the pgvector index
|
|
|
|
|
|
(`document_chunk.embedding VECTOR(1024)`); a different/smaller model is not an
|
|
|
|
|
|
option (module 5 phase 4 plan §2 decision 2).
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Expected latency: bge-m3 embeds in ~207 ms on SOLARIA's GPU vs ~790 ms on x86
|
|
|
|
|
|
CPU; on the Pi 5 expect single seconds per query (plus model load, since the
|
|
|
|
|
|
model is never resident — see below). Slower but alive beats fast but dead.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## Design constraints
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
- **`OLLAMA_KEEP_ALIVE=0`** (pinned in compose): PIHA is the RAM-bound 8 GB box
|
|
|
|
|
|
shared with Home Assistant. The model is unloaded immediately after every
|
|
|
|
|
|
call — a transient ~1.5–2 GB spike per embed, ~100 MB idle daemon, never a
|
|
|
|
|
|
resident cost.
|
|
|
|
|
|
- **`mem_limit: 2560m`** (host override, `hosts/piha/runtime/ollama-piha/`):
|
|
|
|
|
|
hard cgroup ceiling, plan §2 D2 starting value. The cgroup OOM killer
|
|
|
|
|
|
restarts this container instead of the host OOM killer picking a victim
|
|
|
|
|
|
(which could be Home Assistant). Confirm/trim after live calibration.
|
|
|
|
|
|
- **Bind**: `127.0.0.1` + `LAN_BIND_IP` (192.168.31.5) only — kb-query calls it
|
|
|
|
|
|
over the host LAN interface (same pattern as kb-query → kb-postgres:5433).
|
|
|
|
|
|
Never `0.0.0.0`, never a Tailscale bind, no public ingress.
|
|
|
|
|
|
- **Storage**: Docker named volume `ollama_piha_models` (NVMe data-root), not a
|
|
|
|
|
|
bind mount — the ollama image runs as in-container root and would break
|
|
|
|
|
|
PIHA's uid pattern (host oskar=1004, containers uid 1000, setgid group pi)
|
|
|
|
|
|
if it wrote to a shared bind directory.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## Relation to kb-query
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
kb-query's router (`services/kb-query/app/embed_router.py`) health-checks
|
|
|
|
|
|
SOLARIA with a ~30 s cache and only sends embeds here while SOLARIA is down.
|
|
|
|
|
|
kb-query verifies at first use that this backend actually serves `bge-m3`
|
|
|
|
|
|
(`/api/tags`) and refuses to embed against a mismatched model. Configuration:
|
|
|
|
|
|
`EMBED_FALLBACK_URL=http://192.168.31.5:11434` in `services/kb-query/.env`.
|
fix(kb): przepiecie wszystkich odwolan wewnetrznych po migracji
126 plikow (md, yaml, sh, py) odwolywalo sie do sciezek sprzed migracji.
15 markdown-linkow [..](..) -> policzona sciezka WZGLEDNA wobec pliku
odsylajacego (wczesniej czesc z nich byla repo-root-relative i nie
rozwiazywala sie z katalogu, w ktorym lezala)
200 odwolan tekstowych (backticki, proza, yaml, importy w kodzie)
-> nowa sciezka repo-root-relative, zgodnie z konwencja repo
5 linkow rodzenstwa (gole nazwy plikow, np. "](DEPLOY.md)") — dzialaly
tylko w starym katalogu; przeliczone recznie
Objete m.in.: CLAUDE.md (scripts/onboard/README.md -> kb/runbooks/
node-onboarding-tool.md, docs/backlog.md -> kb/phases/backlog.md),
README.md, .claude/skills/, 20 session logow, kod jobow.
Ostatnie 5 odwolan pochodzi z tresci wciagnietej rebasem z origin/master
(session log 2026-07-31, override node-agenta na SOLARII, dwie pozycje
backlogu) — wskazywaly na docs/incidents/, docs/kb/modules/ i
services/narty27/README.md sprzed migracji.
Dodany wzajemny link miedzy kb/services/control-plane.md (stub kodu)
a kb/subsystems/control-plane.md (opis, deprecated) — dwa dokumenty o tym
samym systemie, latwe do pomylenia.
Weryfikacja na 790 plikach: 0 odwolan do starych sciezek,
0 martwych linkow markdown. Lint OKF: 190/190 plikow ZGODNE.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-08-04 15:12:24 +02:00
|
|
|
|
See `kb/services/kb-query.md` for the fallback verification plan (tests
|
feat(kb): aktywny fallback embeddingów SOLARIA→PIHA dla kb-query (faza 4 Krok 2)
Ostatni krok fazy 4 KB (plan §2 Decyzja 2, §5): kb-query przestaje być martwe
przez ~16 h/dobę, gdy SOLARIA (GPU) śpi — zapytania embeduje wtedy lokalna
Ollama CPU na PIHA (wolniej: ~790 ms+ vs ~207 ms na GPU, ale działa).
Nowy serwis services/ollama-piha (GitOps, owner_node: piha):
- ollama/ollama:latest (arm64 natywnie), OLLAMA_KEEP_ALIVE=0 — model zwalnia
RAM natychmiast po każdym wywołaniu (spike, nie rezydent; PIHA dzieli 8 GB z HA)
- bind wyłącznie 127.0.0.1 + LAN_BIND_IP (192.168.31.5), nigdy 0.0.0.0/Tailscale
- named volume ollama_piha_models (NVMe data-root) zamiast bind-mounta — obraz
biega jako root w kontenerze i bind łamałby wzorzec uid PIHA (oskar=1004,
kontenery uid 1000, setgid pi)
- override hosts/piha/runtime/ollama-piha: mem_limit 2560m (wartość startowa
z planu, do potwierdzenia kalibracją na żywo), świadomie bez mem_reservation
- pull bge-m3 to jawny, ręczny krok deployu (README) — obraz nie ma modeli
kb-query — maszyna stanów fallbacku (app/embed_router.py):
- health-check SOLARII (GET /api/tags, timeout 1.5 s) z cache 30 s — zero
sondowania per request; po powrocie SOLARII ruch wraca na GPU w ≤30 s
- primary up → embed na SOLARII z twardym timeoutem 3 s; błąd W TRAKCIE
zapytania = jednorazowe przełączenie (krok 3b planu): status down na 30 s
i TO SAMO zapytanie leci na fallback — user nie widzi błędu SOLARII
- primary down → embed prosto na ollama-piha (bez twardego timeoutu: CPU +
zimny load modelu to legalnie pojedyncze sekundy)
- 503 tylko gdy oba backendy padłe (lub fallback nieskonfigurowany)
- inwariant modelu, druga połowa: każdy backend weryfikowany raz, leniwie przy
pierwszym użyciu, że /api/tags zawiera EMBED_MODEL (bge-m3 — ta sama wartość
co startowy check przeciw document_chunk.model/document_summary.embedding_model);
niezgodność = ERROR log + 500, nigdy ciche liczenie dystansów między
różnymi przestrzeniami embeddingów; leniwie, bo śpiąca SOLARIA nie może
blokować startu serwisu
- odpowiedź /search: nowe pole embed_backend ("solaria"|"piha") + sol_status
wg realnego świata routera (UI już renderuje down jako "offline (fallback
embed)"); log INFO backend=... elapsed_ms=... per zapytanie
- /healthz: sol_status przez cache routera (spójny widok z routingiem) +
fallback_status (żywa, tania sonda /api/tags)
Konfiguracja spójnie przez env (compose + env.example + service.yaml + README):
EMBED_PRIMARY_URL (zastępuje OLLAMA_URL), EMBED_FALLBACK_URL (pusty = brak
fallbacku, zachowanie sprzed kroku 2), EMBED_{PRIMARY,FALLBACK}_NAME,
EMBED_HEALTH_TTL_S/EMBED_HEALTH_TIMEOUT_S/EMBED_PRIMARY_TIMEOUT_S.
Testy: 39 pass (14 nowych w test_embed_router.py: cache TTL, failover w trakcie
zapytania, powrót po TTL, oba padłe, mismatch modelu na primary i fallbacku,
tag "bge-m3:latest" vs "bge-m3"); docker build + smoke (importy + uvicorn do
guardu KB_DSN) OK; compose config OK dla obu stacków.
Deploy (Oskar, na PIHA z mastera po merge):
cd ~/homelab-codex-ws && git pull
# 1. ollama-piha
cp services/ollama-piha/env.example services/ollama-piha/.env
docker compose -f services/ollama-piha/docker-compose.yml \
-f hosts/piha/runtime/ollama-piha/docker-compose.override.yml \
--env-file services/ollama-piha/.env up -d
docker exec ollama-piha ollama pull bge-m3 # ręczny krok, obowiązkowy
services/ollama-piha/healthcheck.sh
# 2. kb-query (dopisać fallback do istniejącego .env)
echo 'EMBED_FALLBACK_URL=http://192.168.31.5:11434' >> services/kb-query/.env
docker compose -f services/kb-query/docker-compose.yml \
-f hosts/piha/runtime/kb-query/docker-compose.override.yml up -d --build
services/kb-query/healthcheck.sh
# (deploy-node.sh też podniesie oba serwisy z hosts/piha/services.yaml,
# ale pull bge-m3 i .env pozostają ręczne)
Weryfikacja: testy A/B/C w services/kb-query/README.md (backend=solaria przy
SOLARII online; backend=piha przy symulacji offline; powrót na GPU w ≤30 s).
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
2026-07-29 19:01:29 +02:00
|
|
|
|
A/B/C).
|