| 2026-05-24T18:28:00Z |
OSVauco OPAX – RAG restriction & operator suite heavy lifts |
session-close |
Dagens arbeid avklarte at Vertex AI RAG Engine i prosjektet propane-will-491900-m5 er effektivt låst i Spanner-modus for nye prosjekter, og at vi ikke klarte å bytte modus via PATCH, SDK eller REST — verken i us-central1 eller europe-west4. Vi behandler RAG som utilgjengelig i dette prosjektet inntil videre og degraderer grasiøst i koden. I stedet bygde vi ut en robust operatorsuite (preflight, cost-lens, region guard, docs hardening) slik at plattformen er trygg og gjennomsiktig uten RAG.
|
| Identifisert og dokumentert at Vertex AI RAG Engine i propane-will-491900-m5 er underlagt Spanner-restriksjon — ingen PATCH, SDK-fix eller region-fallback løste det. |
| Refaktorerte agents/rag/setup_corpus.py og agents/rag/sync_corpus.py til å degradere grasiøst: ingen exceptions, bare tydelig WARN/summary og exit 0. |
| Heavy Lift 1: agents/rag/sync_corpus.py — RAG sync & health med multi-region discovery og inkrementell GCS-sync (deaktivert når RAG UNAVAILABLE). |
| Heavy Lift 2: scripts/preflight.sh — OPAX preflight dashboard som sjekker Cloud Run, RAG-status, idle cost risk og kritiske secrets. |
| Heavy Lift 3: scripts/cost-lens.sh — Cost-Lens verktøy med 7-dagers kosttrend og --heavy-modus med maskinlesbart YAML-inventar. |
| Heavy Lift 4: infrastructure/99-region-guard.sh — region guard + oppdatert 07-rag-setup.sh, 08-memorybank-setup.sh og 05-cloudrun-deploy.sh med DEPLOY_REGION-støtte. |
| Phase 4 Docs Hardening: LEARNINGS.md (LEARNING-007 om RAG/Spanner), SECRETS-SETUP.md (alle gjeldende secrets med gcloud-kommandoer), IAP-SETUP.md (nåsituasjon + Phase 5-plan). |
| Fikset $2: unbound variable i scripts/cost-lens.sh — rotårsak var ueskapet dollar-tegn ($2.40) og manglende ${2:-}-guard under set -u. |
| Opprettet docs/RAG-SECONDARY-PROJECT-PLAN.md med konkret plan for vauco-rag-lab-01 og cross-project IAM + RAG_PROJECT_ID-konfig. |
|
| Opprette sekundært GCP-prosjekt vauco-rag-lab-01 og følge docs/RAG-SECONDARY-PROJECT-PLAN.md. |
| Gi OSVauco service account aiplatform.user + storage.objectAdmin i RAG-prosjektet og verifisere setup_corpus/sync_corpus der. |
| Wire RAG_PROJECT_ID / RAG_LOCATION inn i agents/rag/*, preflight.sh og ev. agenter når RAG-lab er klar. |
| Deploye opax-mcp-core Cloud Run-tjenesten (infrastructure/05-cloudrun-deploy.sh) og gjøre preflight [1] Infrastructure grønn. |
| Opprette github-token secret i Secret Manager (se docs/SECRETS-SETUP.md) slik at Security-seksjonen i preflight blir grønn. |
| Phase 5: IAP på opax.vauco.no basert på docs/IAP-SETUP.md. |
| Hvis Google åpner serverless RAG i dette prosjektet: vurdere å reaktivere lokal RAG Engine. |
|
| RAG Engine behandles som UTILGJENGELIG i propane-will-491900-m5 inntil Google endrer Spanner-restriksjonene eller vi får eksplisitt allowlist. Ingen flere workarounds her. |
| Primærprosjektet propane-will-491900-m5 forblir operatør- og OPAX-plattform. RAG-eksperimenter flyttes til vauco-rag-lab-01. |
| Operator-opplevelsen skal alltid være robust selv om RAG, Memory Bank eller andre komponenter er nede: preflight.sh og cost-lens.sh er sannheten for daglig helse og kost. |
| Dokumentasjon er en førsteborger: alle viktige funn speiles i docs/LEARNINGS.md, SECRETS-SETUP.md og IAP-SETUP.md, ikke bare i chat og kode. |
|
| Gemini CLI (gemini-3-flash-preview) for agentic utvikling av scripts og docs |
| Vertex AI / RAG Engine feilsøking og REST-baserte kall |
| GCP Cloud Run, Secret Manager og IAM for OPAX-operatørmiljøet |
| Kost- og ressursanalyse via Cost-Lens og eksisterende infra-scripts |
| Dokumentasjonsdesign og sesjonslogging (OPAX/OSVauco-protokoller) |
| Region- og multi-prosjekt-arkitektur (region guard + sekundært RAG-prosjekt) |
|
Neste sesjon: gjennomgå docs/RAG-SECONDARY-PROJECT-PLAN.md, opprette vauco-rag-lab-01 som dedikert RAG-lab-prosjekt, og teste en første enkel RAG-corpus+sync derfra før vi begynner å wire RAG_PROJECT_ID/RAG_LOCATION inn i OSVauco-koden.
|
