ProjectTech4DevAI / ProjectTech4DevAI/kaapi-backend
Knowledge Base: Organize data by project
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- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 18
- Forks
- 10
- Merge moyen
- 2 j 20 h
- PR mergées (30 j)
- 14
Description
Is your feature request related to a problem?
All knowledge base endpoints currently use a single bucket, making it difficult to perform a clean data flush for NGOs, resulting in offboarding issues.
Describe the solution you'd like
- Organize data into per-project-ID folders within the same bucket (following the audio setup).
- Implement a migration script for existing documents and a legacy fallback option in the code (check top level, then project level).
- Conduct testing on staging first.
- Defer the bring-your-own-bucket/credentials aspect until TAP.
Priority
- P2, September in-person ops/infra sprint.
Original issue
Context
For knowledge base enpoints, everything currently lands in a single bucket. If an NGO uses the product for two years and then requests a full data flush, that's very hard to honour cleanly — an offboarding liability.
Fix
- Same bucket, per-project-ID folders (audio already does this; documents may not).
- Provide a migration script for existing documents and a legacy fallback in code (check top level, then project level).
- Test on staging first.
- The bring-your-own-bucket/credentials half of this is deferred until TAP.
Priority
- P2, September in-person ops/infra sprint.
Guide de contribution
Ouvrir le guide de contribution
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
Piste de recherche
Commencez par retracer les endpoints de la base de connaissances et comparer leur organisation du stockage avec la configuration audio existante. Définissez le script de migration et le comportement de recherche legacy, puis testez la migration et le fallback sur staging ; le travail est terminé lorsque les documents utilisent des dossiers par ID de projet, tandis que les documents de niveau supérieur existants restent accessibles.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Évaluation
- Stack technique
- python
- Domaine
- backend, infrastructure
- Type d'issue
- Fonctionnalité
- Difficulté
- 4/5
- Temps estimé
- 3-5 jours
- Activité
- Calme
- Clarté
- Plutôt claire
- Accessibilité débutants
- 45/100