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ai-station
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AI-STATION: Specifica Tecnica Implementativa (Target Stack: Chainlit)

  1. Obiettivo Sviluppare un'applicazione web Dockerizzata ("AI Station") che funga da hub multi-utente per l'IA. L'app deve presentarsi come una Chat Interface avanzata (stile ChatGPT) con capacità "Artifacts" (visualizzazione elementi a lato) e RAG.

  2. Stack Tecnologico Frontend/UI: Chainlit (Python). Auth: oauth2-proxy in Docker che inietta header X-Email. Vector DB: Qdrant. Database: PostgreSQL. AI Engine: Connessione remota a Ollama (host: 192.168.1.243, port: 11434).

  3. Architettura L'applicazione deve leggere l'header X-Email in entrata.Ruoli: business, engineering, architecture, admin.

  4. UI Design Layout Chat principale a sinistra. Usare "Elements" di Chainlit per output complessi (grafici/tabelle).

  5. Istruzioni Tecniche Creare docker-compose.yml per: chainlit-app, qdrant, postgres, oauth2-proxy. Implementare app.py (main Chainlit) che gestisce l'autenticazione via header. Configurare il client Ollama remoto. Implementare RAG usando LangChain integrato in Chainlit.