ARSAM / PROJEKTE 05 PROJEKTE

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DOCINTEL BACKEND

APIs für Dokumentenverarbeitung und Informationsabruf.

work /
Geöffnet DOCINTEL BACKEND. Backend-Architektur und KI-Pipeline.
OFFEN / docintel_backend/QUELLCODE VERFÜGBAR
DOCINTEL BACKENDBACKEND-API / QUELLCODE VERFÜGBAR

BACKEND / KI-API

DOCINTEL BACKEND

FastAPI-API mit zitierten RAG-Antworten, Tabellenanalysen und SSE-Fortschritt.

Öffentlicher Code auf GitHub. Die Backend-API ist nicht bereitgestellt.

FASTAPI
PYTHON
POSTGRESQL
PGVECTOR
OPENAI
SQLALCHEMY
Quellcode(öffnet in neuem Tab)Backend-Architektur und KI-Pipeline
Projektdetails
Meine Rolle, der technische Ansatz und die Werkzeuge

APIs für Dokumentenverarbeitung und Informationsabruf.

Nutzerbezogenes FastAPI-Backend: PDF, DOCX, TXT, CSV, XLSX; OpenAI-Embeddings in PostgreSQL/pgvector, zitierte Antworten, Zusammenfassungen, Tabellenanalysen, PDF-Berichte und dauerhafte SSE-Events.

01 / SYSTEMÜBERSICHT

  1. APIAuthentifizierte DokumentdiensteFastAPI / JWT / Pydantic
  2. RETRIEVALEmbeddings und zitierte AntwortenOpenAI / PostgreSQL / pgvector
  3. VERARBEITUNGAnalyse, Berichte und Fortschrittpandas / ReportLab / SSE

02 / MEIN BEITRAG

Backend-Architektur und KI-Pipeline

  • JWT und eigentümerbezogene APIs für Dokumente, Ordner und Tags umgesetzt.
  • Uploads validiert, Textextraktion, Chunking und Vektorspeicherung im Hintergrund gebaut.
  • Semantische Suche mit KI-Zusammenfassungen, zitierten Antworten und Verlauf verbunden.
  • Statistiken, gecachte KI-Erkenntnisse und PDF-Downloads ergänzt.
  • Datenbankbasierte Ereignisse und authentifizierte SSE-Streams gebaut.

Veröffentlichter Code, keine Live-API. FastAPI-Hintergrundaufgaben und lokaler Dateispeicher.