Arnes Hackathon: Kulturko - UI za klasifikacijo ogroženosti kulturne dediščine

Ta repozitorij vsebuje vse podatke, cevovode za obdelavo podatkov in kodo potrebno za lokalni zagon aplikacije.

Zmogljivosti končnega izdelka

• Izdelan cevovod za pridobitev in obdelavo podatkov
• Klepetalni robot (GaMS3-12B ali GPT5.2), s katerim uporabnik lažje navigira in pridobiva informacije o kulturni dediščini
• Dovršen ti. tool-calling dostop do dopolnjenega registra. Pri modelu GaMS smo uporabili drugačen pristop k tool-callanju, ker model te zmogljivosti še ne podpira
• Dovršena vektorska baza z zapisi o kulturni dediščini preko katere klepetalnik izvaja RAG (Retrieval-Augmented Generation)
• Interaktivni zemljevid s sloji za posamezno ogroženost (poplave, plazovi, požari, onesnaženost zraka)

Struktura repozitorija

• arnes-hackathon-backend/ FastAPI API, obdelava podatkov, chat_service.py, vektorska baza Chroma, ...
• arnes-hackathon-frontend/ React uporabniški vmesnik, sloji ogroženosti, klepetalnik, ...

Pomembnejše datoteke

• arnes-hackathon-backend/main.py
• arnes-hackathon-backend/rnpd_service.py
• arnes-hackathon-backend/chat_service.py
• arnes-hackathon-backend/makeEmbedding.py
• arnes-hackathon-backend/AI/verify_enrich_geojson.py

Potrebna orodja in okolja

• Python 3.11+
• Node.js 18+
• npm

Zagon zalednega dela

Iz korena arnes-hackathon/ izvedemo:

cd arnes-hackathon-backend
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements-dev.txt
cp .env.example .env

Ker so obdelani podatki preprosto preveliki za shrambo na Github-u najprej poženemo cevovod za obogatitev, ki datoteko ustvari, če le ta še ne obstaja. Datoteka združenih zapisov s podatki iz OPSI-ja in nadmorskimi višinami ipd. je bila še dovolj majhna, da je shranjena v kd_visine.geojson, zato je za zaključek cevovoda podatkov potrebno le še:

cd arnes-hackathon-backend/AI
python verify_enrich_geojson.py

Poženemo FastAPI strežnik:

uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8787 --reload

Za klepetalnik je potrebna dodatna konfiguracija za Azure OpenAI znotraj arnes-hackathon-backend/.env.

• Nastavi AZURE_OPENAI_BASE_URL na tvoj Azure oddaljen vir (URL) ki se konča z /openai/v1/
• Nastavi AZURE_OPENAI_API_KEY na tvoj deljen ali pa 'per model' ključ CHAT_MODEL_*_API_KEY
• Nastavi ali ohrani privzete CHAT_MODEL_*_DEPLOYMENT vrednosti da ustrezajo tvojim

Lokalno dostopno na:

• API: http://127.0.0.1:8787
• Swagger UI: http://127.0.0.1:8787/docs
• ReDoc: http://127.0.0.1:8787/redoc

Vzpostavitev uporabniškega vmesnika

V drugem terminalu:

cd arnes-hackathon-frontend
cp .env.example .env.local
npm install
npm run dev

Lokalno dostopno na:

• http://localhost:8080

Privzeto aplikacija zaledni del pričakuje na naslovu http://localhost:8787. Po potrebi lahko to obnašanje tudi spremenimo z:

API_PROXY_TARGET=http://127.0.0.1:8787 npm run dev

Ali ustvarimo arnes-hackathon-frontend/.env.local z:

VITE_API_BASE_URL=http://localhost:8787

Poganjanje testov

Zaledni del:

cd arnes-hackathon-backend
source .venv/bin/activate
pytest

Čelni del:

cd arnes-hackathon-frontend
npm test

"Production build"

cd arnes-hackathon-frontend
npm run build
npm run preview

Ne odpiraj dist/index.html direktno z file:// ampak serviraj skozi HTTP strežnik.