LocalAIChatBox v6.0 là một hệ thống trí tuệ nhân tạo đa phương tiện (multimodal) được thiết kế để chạy 100% offline trên mạng nội bộ công ty. Hệ thống kết hợp:

• Multimodal RAG - Xử lý văn bản, hình ảnh, bảng biểu, slides (PDF, DOCX, XLSX, PPTX, images)
• LightRAG Integration - Query với 5 modes (naive, local, global, hybrid, mix)
• Knowledge Graph - Trích xuất và quản lý quan hệ thực thể tự động với ChromaDB
• Deep Research - Nghiên cứu sâu với 7 chiến lược tìm kiếm thông minh
• Enterprise Features - RBAC, LDAP/AD, Multi-tenancy, Encryption, Compliance
• Advanced Analytics - Theo dõi usage, export reports, audit logs

✅ Hoàn toàn Offline - Không cần kết nối Internet sau khi cài đặt ✅ Bảo mật Enterprise - RBAC, encryption at rest, LDAP integration, audit logging ✅ Đa phương tiện - Xử lý text, images, tables, presentations với vision models ✅ LightRAG Powered - Fast hybrid search với knowledge graph ✅ Dễ triển khai - Docker Compose với auto-init, health checks ✅ Mã nguồn mở - Tùy chỉnh theo nhu cầu doanh nghiệp ✅ Giao diện hiện đại - Dark mode, responsive, real-time progress tracking

Mạng nội bộ công ty (LAN)
├── Nginx (Port 81)              - Reverse proxy với security headers
├── React Frontend (Port 3000)   - Giao diện web (13 pages)
├── FastAPI Backend (Port 8001)  - API server (Enhanced RAG + LightRAG)
├── PostgreSQL (Port 5432)       - Cơ sở dữ liệu (RBAC, tenants, audit logs)
├── Ollama (Port 11434)          - LLM Runtime (llama3.1, llama3.2:3b, llava, nomic-embed-text)
├── Ollama-Init                  - Auto-pull models on startup (exits after complete)
├── Data-Init                    - Fix permissions for mounted volumes (exits after complete)
├── SearXNG (Port 8080)          - Meta search engine
├── ChromaDB Vector Store        - Vector embeddings (text + multimodal chunks)
├── LightRAG Storage             - Knowledge graph + embeddings
└── Multimodal Processing        - Images, tables, presentations via vision models

8 services chạy trong Docker containers (6 persistent + 2 init containers), giao tiếp qua mạng Docker internal với health checks và dependencies.

• Đăng ký / Đăng nhập (Local + LDAP/AD)
• JWT authentication với token expiry
• RBAC (Role-Based Access Control) - Roles và permissions
• Multi-tenancy support - Phân tách dữ liệu theo tenant
• Audit logging - Theo dõi tất cả hành động

• Upload hỗ trợ: PDF, DOCX, TXT, MD, XLSX, PPTX, hình ảnh (PNG, JPG)
• Multimodal processing:
  • Trích xuất text với pymupdf, python-docx, openpyxl, python-pptx
  • Phân tích hình ảnh với vision model (llava)
  • Phát hiện tables, equations, charts tự động
• Document versioning - Lưu trữ phiên bản
• Folders & Tags - Tổ chức tài liệu
• Per-document permissions - Phân quyền chi tiết (read/write/manage)
• Index vào ChromaDB (text chunks + multimodal chunks)
• Trích xuất entities vào Knowledge Graph

• Hybrid query modes:
  • naive: Simple vector search
  • local: Vector + local KG context
  • global: Vector + full KG context
  • hybrid: Combined vector + KG (recommended)
• Multimodal context: Tự động sử dụng nội dung images/tables khi trả lời
• Vision-enhanced answers: LLM có thể "nhìn" vào hình ảnh để trả lời
• Trích dẫn nguồn tự động (document + page)
• Lịch sử chat theo sessions (Conversation + ChatSession models)
• Token tracking & rate limiting

• 5 query modes:
  • naive: Không dùng graph
  • local: Local graph context
  • global: Tòan cục graph context
  • hybrid: Kết hợp local + global
  • mix: Mix mode của LightRAG
• Streaming support: Real-time response streaming (NDJSON)
• Batch indexing: Xử lý nhiều documents cùng lúc
• Graph exploration: Xem entities, relationships, subgraphs
• Entity/Relation editing: Chỉnh sửa manual entities và relations
• Context-only mode: Lấy context không generate answer

• Dual KG system:
  • NetworkX KG: Traditional entity extraction (7 types: PERSON, ORG, PROJECT, TECH, PRODUCT, LOCATION, CONCEPT)
  • LightRAG KG: Advanced graph with embeddings
• Multi-hop reasoning: Tìm kiếm nhiều bước qua graph
• Multimodal entities: Entities có thể link đến images/tables
• KG Explorer UI: Search, filter, subgraph viewer
• Rebuild support: Xử lý lại tất cả documents (admin only)

• 7 chiến lược nghiên cứu:
  • source-based: Theo dõi nguồn chi tiết (mặc định)
  • rapid: Tốc độ cao, single-pass
  • parallel: Tìm kiếm đồng thời đa query
  • standard: Cân bằng giữa tốc độ và độ sâu
  • iterative: Lặp liên tục, tích lũy kiến thức
  • focused-iteration: Tinh chỉnh thích ứng
  • smart: Tự động chọn chiến lược tốt nhất
• Progress tracking: Real-time progress UI
• Scheduled research: Lập lịch chạy tự động
• Notifications: Email/webhook khi research xong
• Report generation: Tạo báo cáo markdown chi tiết
• Research history: Lưu trữ và xem lại

• Usage Analytics Dashboard:
  • Tổng quan tài nguyên (users, docs, queries, research)
  • Daily activity charts
  • Top users by action count
  • Popular queries
  • Document statistics
  • Action breakdown
• Export features:
  • Export chat history (JSON/CSV)
  • Export research reports (Markdown/PDF)
  • Export knowledge graph (JSON/GraphML)
  • Export documents list (CSV)

• Quản lý người dùng (thêm/xóa/sửa, assign roles)
• Quản lý tenants (multi-tenancy)
• Thống kê hệ thống chi tiết
• Rebuild Knowledge Graphs (NetworkX + LightRAG)
• Cấu hình LDR settings (LLM, Search, Embedding)
• View audit logs & compliance reports
• Security settings (rate limits, token tracking)

• LDAP/Active Directory: SSO integration
• Encryption at rest: Sensitive data encryption
• Compliance: GDPR/HIPAA reports, data retention policies
• Rate limiting: Per-user/per-endpoint
• Security middleware: Headers, request validation, CORS
• Webhook integration: External system notifications

Dành cho môi trường production, chạy 24/7

Trên Ubuntu 22.04+ hoặc Debian 12+ server mới:

git clone https://github.com/your-username/LocalAIChatBox.git
cd LocalAIChatBox
chmod +x setup.sh && ./setup.sh

Script này sẽ tự động:

1. Cài đặt Docker, Docker Compose, Git
2. Tạo thư mục data/, searxng/
3. Tạo SECRET_KEY ngẫu nhiên
4. Build và start 8 Docker services (6 persistent + 2 init containers)
5. Auto-pull LLM models (llama3.1, llama3.2:3b, llava, nomic-embed-text) vào Ollama
6. Kiểm tra health của tất cả services

Thời gian: ~20-40 phút (tùy tốc độ mạng khi download models ~10GB tổng)

Truy cập hệ thống tại: http://<server-ip>:81

Đăng nhập admin mặc định:

• Username: admin
• Password: admin123

⚠️ Quan trọng: Đổi mật khẩu admin ngay sau khi đăng nhập lần đầu!

hostname -I

Ví dụ: 192.168.1.100

Các máy trong cùng mạng LAN truy cập: http://192.168.1.100:81

✅ CÓ THỂ chạy trên Windows 10/11! Sử dụng Docker Desktop + WSL2.

1. Tải Docker Desktop: https://www.docker.com/products/docker-desktop/
2. Cài đặt và khởi động Docker Desktop
3. Kích hoạt WSL2 (Windows Subsystem for Linux 2):
   • Mở PowerShell với quyền Admin:

   wsl --install

   • Restart máy tính
   • Mở Docker Desktop → Settings → General → Bật "Use the WSL 2 based engine"

Mở PowerShell hoặc Command Prompt:

git clone https://github.com/Khanhlinhdang/LocalAIChatBox.git
cd LocalAIChatBox

Tạo file backend\.env với nội dung:

# Core
SECRET_KEY=your-secret-key-here-change-this-to-random-string
DATABASE_URL=postgresql://raguser:ragpassword@postgres:5432/ragdb

# Ollama
OLLAMA_HOST=http://ollama:11434
OLLAMA_LLM_MODEL=llama3.1
OLLAMA_VISION_MODEL=llava
OLLAMA_EMBEDDING_MODEL=nomic-embed-text

# Embeddings
EMBEDDING_PROVIDER=sentence-transformers
EMBEDDING_MODEL=all-MiniLM-L6-v2

# Storage
VECTOR_STORE_PATH=/app/data/vector_store
DOCUMENTS_PATH=/app/data/documents
PARSER_OUTPUT_DIR=/app/data/parser_output
MAX_FILE_SIZE_MB=100

# Auth
ACCESS_TOKEN_EXPIRE_MINUTES=1440

# Search
SEARXNG_URL=http://searxng:8080
LDR_SEARCH_TOOL=searxng
LDR_SEARCH_ITERATIONS=3
LDR_QUESTIONS_PER_ITERATION=3
LDR_SEARCH_MAX_RESULTS=50

# LightRAG
LIGHTRAG_LLM_MODEL=llama3.2:3b
LIGHTRAG_WORKING_DIR=/app/data/lightrag_storage
LIGHTRAG_EMBED_MODEL=nomic-embed-text:latest
LIGHTRAG_CHUNK_SIZE=800
LIGHTRAG_CHUNK_OVERLAP=100
LIGHTRAG_LANGUAGE=Vietnamese
LIGHTRAG_NUM_CTX=2048

# Enterprise (Optional)
ENCRYPTION_KEY=
LDAP_ENABLED=false
LDAP_SERVER=ldap://localhost:389
LDAP_BASE_DN=dc=example,dc=com

# Notifications (Optional)
SMTP_ENABLED=false
SMTP_HOST=
SMTP_PORT=587
SMTP_USER=
SMTP_PASSWORD=
WEBHOOK_ENABLED=false
WEBHOOK_URL=

Tạo SECRET_KEY ngẫu nhiên (PowerShell):

-join ((65..90) + (97..122) + (48..57) | Get-Random -Count 32 | % {[char]$_})

Copy kết quả vào `SECRET_KEY=...`

#### Bước 4: Tạo thư mục SearXNG config

```powershell
mkdir searxng

Tạo file searxng\settings.yml:

use_default_settings: true
general:
  instance_name: "LocalAIChatBox Search"
server:
  bind_address: "0.0.0.0:8080"
  limiter: false
  image_proxy: false
search:
  safe_search: 0
  autocomplete: ""
  default_lang: "vi"
ui:
  default_locale: "vi"
  theme_args:
    simple_style: dark

docker-compose up -d --build

Lần đầu tiên sẽ mất ~20-40 phút để:

• Build images (~10 phút)
• Download LLM model llama3.1 (~4.7GB) vào container ollama

docker logs ragchat-ollama-init

Container ollama-init sẽ tự động pull các models: llama3.1, llama3.2:3b, llava, nomic-embed-text. Đợi hoàn thành (tổng ~10GB). Container này sẽ exit khi xong.

Nếu cần pull thêm models:

docker exec -it ragchat-ollama ollama pull <model-name>

docker-compose ps

• ollama-init và data-init sẽ có status Exited (0) (đã hoàn thành)
• Các services còn lại phải có status Up hoặc healthy

Mở trình duyệt:

• Trên máy Windows hiện tại: http://localhost:81
• Từ máy khác trong mạng LAN: http://<IP-của-máy-Windows>:81

Tìm IP của máy Windows:

ipconfig

Tìm dòng IPv4 Address của adapter mạng đang dùng (VD: 192.168.1.50)

Nếu bạn muốn kiểm soát từng bước:

Ubuntu/Debian:

sudo apt update
sudo apt install -y docker.io docker-compose git
sudo systemctl enable docker
sudo systemctl start docker
sudo usermod -aG docker $USER

Windows: Cài Docker Desktop như hướng dẫn ở phần B.

git clone https://github.com/your-username/LocalAIChatBox.git
cd LocalAIChatBox

• Tạo backend/.env (xem template ở phần B bước 3)
• Tạo searxng/settings.yml (xem template ở phần B bước 4)

docker-compose up -d --build

docker exec -it ragchat-ollama ollama pull llama3.1

docker-compose ps
curl http://localhost/api/health

Truy cập http://<server-ip>:81 → Đăng nhập với admin / admin123

Documents page → Upload Documents → Chọn file

Hỗ trợ định dạng: PDF, DOCX, TXT, MD, XLSX, PPTX, PNG, JPG

Hệ thống tự động:

• Parse text content (multimodal parser xử lý images, tables, charts)
• Tạo vector embeddings (ChromaDB)
• Index vào cả text collection và multimodal collection
• Vision model (llava) phân tích hình ảnh
• Trích xuất entities và relationships vào NetworkX Knowledge Graph

Chat page → Nhập câu hỏi

Query modes:

• Naive: Simple vector search
• Local: Vector + local KG context
• Global: Vector + global KG context
• Hybrid: Combined (khuyến nghị)

Toggle Use Knowledge Graph để bật/tắt KG enhancement.

Kết quả hiển thị:

• Câu trả lời (có thể kèm multimodal context từ images/tables)
• Nguồn trích dẫn (document + page)
• Entities liên quan
• Multimodal results count

LightRAG Query page → Nhập query → Chọn mode

5 modes:

• Naive: Không dùng graph
• Local: Local entities & relations
• Global: Global communities
• Hybrid: Kết hợp local + global (khuyến nghị)
• Mix: LightRAG mix mode

Features:

• Real-time streaming responses
• Context-only mode (xem context không generate answer)
• Top-K tuning

LightRAG Docs page:

• Upload documents vào LightRAG (batch processing)
• View indexed documents (status: pending/processing/completed/failed)
• Delete documents
• Batch indexing với progress tracking

Graph page (NetworkX KG):

• Xem thống kê (entities, relationships by type)
• Search entities
• Click vào entity để xem subgraph
• Admin: Rebuild graph

LightRAG Graph page:

• Browse entities & relations
• Edit entities/relations (admin)
• View graph statistics
• Rebuild LightRAG graph (admin)

Research page → Nhập research query → Chọn strategy → Start Research

Ví dụ query:

• "Phân tích chi tiết về kiến trúc microservices"
• "So sánh React vs Vue.js trong 2024"
• "Phân tích ưu nhược điểm của Kubernetes"

Theo dõi progress real-time → Xem findings → Generate Report để tạo báo cáo chi tiết

Scheduled Research: Lập lịch research tasks chạy định kỳ (với email/webhook notification)

Analytics page:

• Overview statistics (users, docs, queries, research)
• Daily activity charts (queries, uploads, research, logins)
• Top active users
• Popular queries
• Document statistics
• Action breakdown (query, upload, research, export, login)

Các trang hỗ trợ export:

• Chat: Export lịch sử chat (JSON/CSV)
• Research: Export report (Markdown/PDF)
• Graph: Export knowledge graph (JSON/GraphML)
• Documents: Export danh sách tài liệu (CSV)

Enterprise page:

• Tenants: Quản lý multi-tenancy
• Roles & Permissions: RBAC setup
• Audit Logs: Xem toàn bộ user actions
• Compliance Reports: GDPR/HIPAA compliance

Settings page → Chỉnh sửa:

• LLM: Provider, model, temperature, Ollama URL
• LightRAG: LLM model, chunk settings, language
• Search: Tool (searxng/duckduckgo/wikipedia), iterations, max results
• Embedding: Provider (sentence-transformers/ollama), model
• Security: Rate limits, token tracking
• LDAP: AD/LDAP integration settings
• Notifications: Email (SMTP) & Webhook config

→ Save Settings

API Docs (Swagger): http://<server-ip>:81/docs

File: backend/.env

Nếu server có GPU NVIDIA, bỏ comment trong docker-compose.yml:

ollama:
  deploy:
    resources:
      reservations:
        devices:
          - driver: nvidia
            count: all
            capabilities: [gpu]

Yêu cầu: Cài đặt NVIDIA Container Toolkit trên host

# Ubuntu/Debian
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt update
sudo apt install -y nvidia-container-toolkit
sudo systemctl restart docker

Restart containers:

docker-compose down
docker-compose up -d

Download model khác từ Ollama:

# Xem danh sách model: https://ollama.com/library
docker exec -it ragchat-ollama ollama pull mistral
docker exec -it ragchat-ollama ollama pull phi3

Cập nhật backend/.env:

OLLAMA_LLM_MODEL=mistral

Restart backend:

docker-compose restart backend

Edit searxng/settings.yml để thêm engines tùy chỉnh:

engines:
  - name: company_wiki
    engine: xpath
    search_url: http://wiki.company.local/search?q={query}
    url_xpath: //a[@class="result-link"]/@href
    title_xpath: //a[@class="result-link"]/text()
    content_xpath: //p[@class="snippet"]/text()
    shortcut: cw
    disabled: false

Restart SearXNG:

docker-compose restart searxng

# Backup database
docker exec ragchat-postgres pg_dump -U raguser ragdb > backup_$(date +%Y%m%d).sql

# Backup vector store + documents
tar -czf data_backup_$(date +%Y%m%d).tar.gz data/

# Restore database
cat backup_YYYYMMDD.sql | docker exec -i ragchat-postgres psql -U raguser -d ragdb

# Restore data
tar -xzf data_backup_YYYYMMDD.tar.gz

# Xem logs tất cả services
docker-compose logs -f

# Xem logs của 1 service
docker-compose logs -f backend

# Restart services
docker-compose restart

# Stop tất cả
docker-compose down

# Stop và xóa volumes (XÓA DỮ LIỆU!)
docker-compose down -v

# Rebuild image
docker-compose build --no-cache backend
docker-compose up -d backend

# Xem status
docker-compose ps

# Xem tài nguyên sử dụng
docker stats

# List models đã download
docker exec ragchat-ollama ollama list

# Pull model mới
docker exec ragchat-ollama ollama pull llama3.1

# Xóa model
docker exec ragchat-ollama ollama rm llama3.1

# Test model
docker exec -it ragchat-ollama ollama run llama3.1 "Hello"

# Kết nối PostgreSQL CLI
docker exec -it ragchat-postgres psql -U raguser -d ragdb

# SQL commands:
\dt                    # List tables
\d users               # Describe users table
\d tenants             # Describe tenants table
SELECT COUNT(*) FROM users;
SELECT COUNT(*) FROM documents;
SELECT COUNT(*) FROM usage_logs;

# Check ChromaDB collections
docker exec -it ragchat-backend python -c "
import chromadb
client = chromadb.PersistentClient(path='/app/data/vector_store')
print('Collections:', client.list_collections())
for col in client.list_collections():
    print(f'{col.name}: {col.count()} items')
"

# Check LightRAG status
curl http://localhost:8001/api/lightrag/health | jq .

# LightRAG statistics
curl -H "Authorization: Bearer <token>" http://localhost:8001/api/lightrag/graph/entities | jq '.entities | length'

\dt # List tables \d research_tasks # Describe table SELECT COUNT(*) FROM users;

### SearXNG

```bash
# Test SearXNG
curl "http://localhost:8080/search?q=test&format=json" | jq .

# Restart SearXNG
docker-compose restart searxng

Triệu chứng: docker-compose ps hiện backend status Restarting hoặc Exited

Kiểm tra logs:

docker-compose logs backend

Nguyên nhân thường gặp:

• PostgreSQL chưa ready → Đợi 30s và kiểm tra lại
• .env file thiếu hoặc sai format → Kiểm tra lại file
• Port 8000 bị chiếm → Đổi port trong docker-compose.yml

Triệu chứng: docker exec -it ragchat-ollama ollama pull llama3.1 bị lỗi

Kiểm tra:

docker logs ragchat-ollama

Nguyên nhân:

• Không có kết nối Internet → Cần Internet để download model lần đầu
• Disk full → Kiểm tra df -h
• OOM (out of memory) → Tăng RAM hoặc swap

Giải pháp: Download model offline:

1. Tải model từ https://ollama.com/library/llama3.1 trên máy khác
2. Copy vào server: scp llama3.1.gguf user@server:/tmp/
3. Import: docker exec ragchat-ollama ollama create llama3.1 -f /tmp/llama3.1.gguf

Triệu chứng: Trên trình duyệt, console hiển thị "Network Error"

Kiểm tra:

curl http://localhost/api/health

Nguyên nhân:

• Nginx config sai → Xem logs: docker-compose logs nginx
• Backend chưa ready → Đợi backend start xong
• Firewall chặn port 80 → Mở port: sudo ufw allow 80

Triệu chứng: Research task bị stuck ở "pending" hoặc "running" không tiến triển

Kiểm tra:

docker-compose logs backend | grep "research"

Nguyên nhân:

• SearXNG không hoạt động → Test: curl http://localhost:8080
• LLM model chưa download → Kiểm tra: docker exec ragchat-ollama ollama list
• Backend OOM → Kiểm tra: docker stats

Giải pháp:

# Restart toàn bộ services
docker-compose restart

# Rebuild backend nếu code thay đổi
docker-compose build backend && docker-compose up -d backend

Triệu chứng: Docker Desktop hiển thị "Starting..." mãi không xong

Giải pháp:

1. Kiểm tra WSL2: wsl --status
2. Nếu chưa cài: wsl --install
3. Restart máy
4. Bật Virtualization trong BIOS (Intel VT-x / AMD-V)
5. Reinstall Docker Desktop

Triệu chứng: Trên máy Windows có thể truy cập http://localhost, nhưng từ máy khác không được

Windows Firewall:

# Mở PowerShell với quyền Admin
New-NetFirewallRule -DisplayName "LocalAIChatBox" -Direction Inbound -Protocol TCP -LocalPort 80 -Action Allow

Kiểm tra IP:

ipconfig
# Tìm IPv4 Address của adapter đang dùng

Test từ máy khác:

ping <IP-của-máy-Windows>
curl http://<IP-của-máy-Windows>/api/health

# Backend health
curl http://localhost/api/health
# Kết quả: {"status":"ok","services":{"database":"ok","ollama":"ok"}}

# Check all containers
docker-compose ps

docker stats --no-stream

Theo dõi:

• CPU%: Ollama thường 50-200% khi đang inference
• MEM USAGE: Backend ~2-4GB, Ollama ~4-8GB (tùy model)
• NET I/O: Kiểm tra traffic giữa containers

# Real-time logs
docker-compose logs -f --tail=100

# Filter by service
docker-compose logs -f backend

# Filter by keyword
docker-compose logs | grep ERROR

Admin password: Đăng nhập → User menu → Change Password

PostgreSQL password: Edit docker-compose.yml và backend/.env:

# docker-compose.yml
POSTGRES_PASSWORD: new-secure-password

# backend/.env
DATABASE_URL=postgresql://raguser:new-secure-password@postgres:5432/ragdb

Restart:

docker-compose down
docker-compose up -d

# Linux/Mac
openssl rand -hex 32

# Windows PowerShell
-join ((65..90) + (97..122) + (48..57) | Get-Random -Count 32 | % {[char]$_})

Cập nhật vào backend/.env:

SECRET_KEY=your-new-32-char-random-string-here

Nginx: Chỉ cho phép truy cập từ LAN

Edit nginx/nginx.conf:

server {
    listen 80;

    # Chỉ cho phép LAN
    allow 192.168.0.0/16;
    allow 10.0.0.0/8;
    deny all;

    # ... rest of config
}

Restart: docker-compose restart nginx

Để enable HTTPS, thêm vào nginx/nginx.conf:

server {
    listen 443 ssl;
    ssl_certificate /etc/nginx/ssl/cert.pem;
    ssl_certificate_key /etc/nginx/ssl/key.pem;

    # ... rest of config
}

Mount SSL certs:

# docker-compose.yml
nginx:
  volumes:
    - ./nginx/nginx.conf:/etc/nginx/conf.d/default.conf:ro
    - ./nginx/ssl:/etc/nginx/ssl:ro

LocalAIChatBox/
├── backend/
│   ├── app/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── main.py                    # FastAPI app v6.0 (includes multimodal, LightRAG, enterprise)
│   │   ├── models.py                  # SQLAlchemy models (User, Document, Conversation, ChatSession,
│   │   │                              #   ResearchTask, UsageLog, Tenant, Role, DocumentPermission, etc.)
│   │   ├── database.py                # Database connection & init
│   │   ├── auth.py                    # JWT authentication, password hashing
│   │   ├── enhanced_rag_engine.py     # ChromaDB + multimodal RAG engine
│   │   ├── document_processor.py      # Basic document parsing
│   │   ├── knowledge_graph.py         # NetworkX KG, entity extraction
│   │   ├── deep_research.py           # DeepResearchService (LDR wrapper)
│   │   ├── ldr_settings.py            # LDR settings adapter
│   │   ├── research_routes.py         # Deep Research API endpoints
│   │   ├── lightrag_service.py        # LightRAG service wrapper
│   │   ├── lightrag_routes.py         # LightRAG API endpoints (query, documents, graph)
│   │   ├── enterprise_routes.py       # Enterprise features API (tenants, roles, audit)
│   │   ├── analytics.py               # Usage analytics & logging
│   │   ├── export_service.py          # Export features (chat, reports, KG)
│   │   ├── security_middleware.py     # Security headers, request validation
│   │   ├── rate_limiter.py            # Rate limiting
│   │   ├── token_tracker.py           # Token usage tracking
│   │   ├── rbac.py                    # Role-Based Access Control
│   │   ├── ldap_auth.py               # LDAP/AD integration
│   │   ├── encryption.py              # Data encryption service
│   │   ├── compliance.py              # Compliance reports (GDPR, HIPAA)
│   │   ├── notification_service.py    # Email/webhook notifications
│   │   ├── research_scheduler.py      # Scheduled research tasks
│   │   ├── advanced_research.py       # Advanced research features
│   │   ├── search_engines.py          # Search engine implementations
│   │   ├── citation_handler.py        # Citation tracking
│   │   ├── multimodal/                # Multimodal processing package
│   │   │   ├── __init__.py
│   │   │   ├── config.py              # Multimodal config
│   │   │   ├── document_parser.py     # Advanced multimodal parsing (PDF, DOCX, XLSX, PPTX, images)
│   │   │   ├── modal_processors.py    # Image, table, equation processors
│   │   │   ├── query_engine.py        # Multimodal query engine
│   │   │   ├── prompts.py             # Multimodal prompts
│   │   │   └── utils.py               # Multimodal utilities
│   │   └── lightrag/                  # LightRAG package (vendored or symlink)
│   ├── requirements.txt               # Python dependencies
│   ├── Dockerfile                     # Multi-stage build
│   └── .env                           # Environment variables
├── frontend/
│   ├── public/
│   │   └── index.html
│   ├── src/
│   │   ├── components/
│   │   │   └── Navbar.jsx
│   │   ├── pages/
│   │   │   ├── LoginPage.jsx
│   │   │   ├── RegisterPage.jsx
│   │   │   ├── ChatPage.jsx               # Enhanced RAG chat UI (multimodal + KG)
│   │   │   ├── DocumentsPage.jsx          # Document management (multimodal files)
│   │   │   ├── AdminPage.jsx              # User & system management
│   │   │   ├── KnowledgeGraphPage.jsx     # NetworkX KG explorer
│   │   │   ├── DeepResearchPage.jsx       # Deep Research UI
│   │   │   ├── SettingsPage.jsx           # LDR & system settings (admin)
│   │   │   ├── LightRAGQueryPage.jsx      # LightRAG query interface (5 modes)
│   │   │   ├── LightRAGDocumentsPage.jsx  # LightRAG document management
│   │   │   ├── LightRAGGraphPage.jsx      # LightRAG graph explorer
│   │   │   ├── AnalyticsPage.jsx          # Usage analytics dashboard
│   │   │   └── EnterprisePage.jsx         # Enterprise features (tenants, roles, audit logs)
│   │   ├── api.js                         # Axios API client
│   │   ├── App.jsx                        # Main app, routes
│   │   ├── App.css                        # Global styles
│   │   └── index.js
│   ├── package.json
│   ├── Dockerfile                         # Nginx + React build
│   └── nginx.conf
├── nginx/
│   └── nginx.conf                         # Reverse proxy config (port 81)
├── searxng/
│   └── settings.yml                       # SearXNG config
├── data/
│   ├── documents/                         # Uploaded files (all types)
│   ├── vector_store/                      # ChromaDB persistent storage
│   ├── parser_output/                     # Multimodal parsing outputs
│   ├── lightrag_storage/                  # LightRAG working directory (KG + embeddings)
│   └── database/                          # PostgreSQL data (Docker volume)
├── LightRAG-main/                         # LightRAG library source (optional, for development)
├── local-deep-research-main/              # LDR library source (optional)
├── RAG-Anything-main/                     # RAG-Anything inspiration (optional)
├── scripts/                               # Utility scripts
├── docker-compose.yml                     # 8 services orchestration (6 persistent + 2 init)
├── .dockerignore
├── setup.sh                               # Automated setup script (Ubuntu/Debian)
└── README.md                              # This file

Dự án mã nguồn mở, chào đón mọi đóng góp:

1. Fork repo
2. Tạo branch: git checkout -b feature/your-feature
3. Commit: git commit -m "Add your feature"
4. Push: git push origin feature/your-feature
5. Tạo Pull Request

MIT License - Xem file LICENSE để biết thêm chi tiết.

• Issues: https://github.com/your-username/LocalAIChatBox/issues
• Wiki: https://github.com/your-username/LocalAIChatBox/wiki
• Discussions: https://github.com/your-username/LocalAIChatBox/discussions

• Ollama: https://ollama.com/
• LangChain: https://python.langchain.com/
• ChromaDB: https://www.trychroma.com/
• LightRAG: https://github.com/HKUDS/LightRAG
• SearXNG: https://docs.searxng.org/
• Sentence Transformers: https://www.sbert.net/
• FastAPI: https://fastapi.tiangolo.com/
• React: https://react.dev/
• NetworkX: https://networkx.org/
• Docker: https://docs.docker.com/

• ✅ Add logging (structlog + ELK/Loki)
• ✅ Add monitoring (Prometheus + Grafana)
• ✅ Implement backup/restore scripts
• ✅ Add unit + integration tests (target: 70% coverage)
• ✅ Setup CI/CD pipeline (GitHub Actions)
• ✅ Add audit logging system

• ✅ Migrate FAISS → ChromaDB
• ✅ Implement Redis caching (via rate limiting)
• ✅ Enable GPU support + quantized models
• ✅ Add response streaming (SSE/NDJSON)
• ✅ Migrate deep research → async background tasks
• ✅ Load testing & optimization

• ✅ Document versioning & folders
• ✅ Chat history with context (Conversation + ChatSession)
• ✅ Interactive KG visualization (NetworkX + LightRAG)
• ✅ Advanced filters & faceted search
• ✅ Usage analytics dashboard
• ✅ Export features (chat, reports, graphs)

• ✅ LDAP/AD integration (SSO)
• ✅ RBAC (Role-Based Access Control)
• ✅ Per-document permissions
• ✅ Encryption at rest
• ✅ Compliance reports (GDPR, etc.)
• ✅ Multi-tenancy support

• ✅ Multimodal document processing (PDF, DOCX, XLSX, PPTX, images)
• ✅ Vision model integration (llava)
• ✅ Image/table/chart extraction and understanding
• ✅ Multimodal query engine
• ✅ Hybrid search (text + multimodal + KG)

• ✅ LightRAG service integration
• ✅ 5 query modes (naive, local, global, hybrid, mix)
• ✅ Streaming query support
• ✅ Batch document indexing
• ✅ Graph editing capabilities
• ✅ Dual KG system (NetworkX + LightRAG)

• 🔄 Advanced RAG techniques (hypothetical document embeddings, multi-query)
• 🔄 Fine-tuning support for domain-specific models
• 🔄 Multi-language support (automatic language detection)
• 🔄 Advanced visualization (3D graph, timeline view)
• 🔄 Voice input/output (speech-to-text, text-to-speech)
• 🔄 Mobile app (React Native)
• 🔄 Collaborative features (shared workspaces, comments)
• 🔄 Integration với external tools (Slack, Teams, Jira)