https://github.com/bneweling/neuronode

🧠 Neuronode - Enterprise-grade Knowledge Management System with LiteLLM, Neo4j, and Vector Search. AI-powered document processing, intelligent relationship discovery, and advanced query orchestration.
https://github.com/bneweling/neuronode

ai document-processing enterprise knowledge-management litellm llm neo4j python typescript vector-search

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🧠 Neuronode - Enterprise-grade Knowledge Management System with LiteLLM, Neo4j, and Vector Search. AI-powered document processing, intelligent relationship discovery, and advanced query orchestration.

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/bneweling/neuronode
• Owner: bneweling
• Created: 2025-06-30T21:16:06.000Z (6 months ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2025-07-06T19:34:59.000Z (6 months ago)
• Last Synced: 2025-07-14T02:12:39.802Z (6 months ago)
• Topics: ai, document-processing, enterprise, knowledge-management, litellm, llm, neo4j, python, typescript, vector-search
• Language: Python
• Homepage: https://neuronode.com
• Size: 4.27 MB
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  • Readme: README.md
  • Changelog: CHANGELOG.md

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README

          
# 🧠 Neuronode - Enterprise Knowledge Management System

**Version:** 2.0  

**Status:** Produktionsreif  

**Letzte Aktualisierung:** Januar 2025

Neuronode ist ein enterprise-grade KI-gestütztes Wissensmanagementsystem, das strukturierte Graph-Datenbanken mit Vektor-Embeddings kombiniert, um sowohl semantische Suche als auch komplexe Beziehungsanalysen zu ermöglichen.

## 🚀 **ÜBERSICHT**

### **Was ist Neuronode?**

Neuronode transformiert unstrukturierte Dokumente in ein intelligentes, durchsuchbares Knowledge Graph. Das System nutzt moderne KI-Modelle über LiteLLM für:

- **Dokumentverarbeitung**: Multi-Format-Support (PDF, DOCX, TXT, XML, etc.)

- **Intelligente Extraktion**: Automatische Entitäts- und Beziehungserkennung

- **Hybrid-Suche**: Kombination aus semantischer Vektorsuche und Graph-Traversierung

- **Natürliche Sprache**: Chat-Interface für komplexe Wissensabfragen

- **Visualisierung**: Interaktive Knowledge Graph-Darstellung

### **Kernfeatures**

- ✅ **27 Smart-Alias AI-Modelle** über LiteLLM-Integration

- ✅ **Enterprise-Sicherheit** mit JWT, RBAC und Rate Limiting

- ✅ **Multi-Format-Dokumentenverarbeitung** 

- ✅ **Real-time Chat-Interface** mit Kontext-Awareness

- ✅ **Interaktive Graph-Visualisierung**

- ✅ **Umfassendes Testing** mit 100% E2E-Coverage

- ✅ **Performance-optimiert** für Enterprise-Workloads

## 📋 **SCHNELLSTART**

### **Systemanforderungen**

- Docker & Docker Compose

- Node.js 18+ (für Frontend-Entwicklung)

- 8GB RAM (minimum), 16GB empfohlen

- 50GB freier Speicherplatz

### **1. Repository klonen**

```bash

git clone 

cd neuronode

```

### **2. Umgebung konfigurieren**

```bash

# API-Keys konfigurieren (erforderlich für Produktivbetrieb)

cp neuronode-backend/env.example neuronode-backend/.env

# API-Keys in .env eintragen:

# OPENAI_API_KEY=sk-...

# ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...

# GOOGLE_API_KEY=...

```

### **3. Services starten**

```bash

# Alle Services starten (Backend + LiteLLM + Datenbanken)

cd neuronode-backend

./manage.sh start

# Frontend starten (separates Terminal)

cd neuronode-webapp

npm install

npm run dev

```

### **4. System validieren**

```bash

# Health Checks

curl http://localhost:8001/health    # Backend API

curl http://localhost:4000/health    # LiteLLM Proxy

open http://localhost:3000           # Frontend

open http://localhost:4000/ui        # LiteLLM Admin UI

```

## 🏗️ **ARCHITEKTUR**

### **Service-Überblick**

```

Frontend (Next.js)     → http://localhost:3000

├── Backend API        → http://localhost:8001

├── LiteLLM Proxy      → http://localhost:4000

├── Neo4j Graph DB     → bolt://localhost:7687

├── ChromaDB Vectors   → http://localhost:8000

├── PostgreSQL         → localhost:5432

└── Redis Cache        → localhost:6379

```

### **Datenfluss**

1. **Upload**: Dokumente über Web-Interface hochladen

2. **Processing**: Automatische Klassifikation und Chunking

3. **Extraction**: KI-basierte Entitäts- und Beziehungserkennung

4. **Storage**: Hybrid-Speicherung in Graph- und Vector-Datenbank

5. **Query**: Natürliche Sprache → Hybrid Retrieval → KI-Antwort

## 🔧 **VERWENDUNG**

### **Dokumente hochladen**

1. Frontend öffnen: http://localhost:3000

2. "Upload" → Datei auswählen → Upload starten

3. Processing-Status verfolgen

4. Dokument in Knowledge Graph verfügbar

### **Wissen abfragen**

1. "Chat" → Natürliche Frage eingeben

2. System kombiniert Graph- und Vektor-Suche

3. KI generiert kontextuelle Antwort mit Quellen

4. Ergebnisse in Graph visualisieren

### **Graph erkunden**

1. "Graph" → Interaktive Visualisierung

2. Knoten und Beziehungen explorieren

3. Filter und Suchfunktionen nutzen

4. Export-Funktionen verfügbar

## 🧪 **TESTING**

### **E2E Tests ausführen**

```bash

# Vollständige E2E-Test-Suite

cd neuronode-webapp

npm run test:e2e

# Spezifische Test-Szenarien

npx playwright test user-journey-complete-workflow.spec.ts

npx playwright test performance-scalability.spec.ts

```

### **Backend Tests**

```bash

cd neuronode-backend

pytest tests/ -v --cov=src --cov-report=html

```

### **Test-Coverage**

- **Unit Tests**: 90%+ Coverage

- **Integration Tests**: 80%+ Coverage  

- **E2E Tests**: 100% Critical Path Coverage

## 📊 **MONITORING**

### **System Health**

```bash

# Service Status überprüfen

./manage.sh status

# Service Logs anzeigen

./manage.sh logs

# Performance Metriken

curl http://localhost:8001/metrics

```

### **LiteLLM Monitoring**

- **Admin UI**: http://localhost:4000/ui

- **Model Performance**: Real-time Analytics

- **Cost Tracking**: Token Usage & API Costs

- **Rate Limits**: Request Throttling Status

## 🔐 **SICHERHEIT**

### **Produktionseinstellungen**

```bash

# API-Keys niemals in Git committen

# Nur in .env oder Environment Variables

# LiteLLM Authentifizierung aktivieren

DISABLE_AUTH=false

UI_USERNAME=admin

UI_PASSWORD=secure-password-2025

# JWT-Konfiguration

JWT_SECRET_KEY=your-secure-secret

LITELLM_MASTER_KEY=sk-your-master-key

```

### **Sicherheitsfeatures**

- ✅ JWT-basierte Authentifizierung

- ✅ Role-Based Access Control (RBAC)

- ✅ API Rate Limiting

- ✅ Input Validation & Sanitization

- ✅ Audit Logging

## 🚀 **DEPLOYMENT**

### **Development**

```bash

./manage.sh start     # Lokale Entwicklung

npm run dev           # Frontend mit Hot-Reload

```

### **Production**

```bash

# Docker Compose für Production

docker-compose -f deployment/docker-compose.production.yml up -d

# Environment Variables konfigurieren

cp deployment/production-env.template .env

# API-Keys und Passwörter konfigurieren

```

### **Skalierung**

- **Horizontal**: Stateless Services, Load Balancing

- **Datenbank**: Neo4j Clustering, ChromaDB Partitionierung

- **Performance**: Redis Caching, Connection Pooling

## 📚 **DOKUMENTATION**

### **Vollständige Dokumentation**

- **[Getting Started](docs/1_getting_started.md)**: Detaillierte Installation

- **[Architektur](docs/2_architecture.md)**: System-Design und Komponenten

- **[Datenmodell](docs/2_data_model.md)**: Schema und Beziehungen

- **[Workflows](docs/3_workflows.md)**: Entwicklungs-Prozesse

- **[Deployment](docs/4_deployment.md)**: Production Setup

- **[Komponenten](docs/5_components.md)**: Feature-Details

- **[Testing](docs/7_enterprise_testing.md)**: Umfassende Test-Strategie

- **[Troubleshooting](docs/6_troubleshooting.md)**: Fehlerbehebung

### **API-Dokumentation**

- **Swagger UI**: http://localhost:8001/docs

- **Interactive API**: Vollständige Endpoint-Dokumentation

- **Authentication**: JWT-basierte API-Authentifizierung

## 🛠️ **ENTWICKLUNG**

### **Projekt-Struktur**

```

neuronode/

├── neuronode-backend/         # Backend Services

│   ├── src/                   # Python Source Code

│   ├── tests/                 # Backend Tests

│   ├── docker-compose.yml     # Development Services

│   └── manage.sh              # Service Management

├── neuronode-webapp/          # Frontend Application

│   ├── src/                   # Next.js Source Code

│   ├── tests/                 # E2E Tests

│   └── package.json           # Frontend Dependencies

└── docs/                      # Dokumentation

```

### **Beitragen**

1. **Issues**: GitHub Issues für Bugs und Feature Requests

2. **Pull Requests**: Feature Branches → Main

3. **Testing**: Alle Tests müssen bestehen

4. **Code Style**: ESLint + Prettier für Frontend, Black für Backend

### **Technologie-Stack**

- **Backend**: Python, FastAPI, Neo4j, ChromaDB, Redis

- **Frontend**: Next.js, TypeScript, Material Web Components

- **AI/ML**: LiteLLM, OpenAI, Anthropic, Google AI

- **Infrastructure**: Docker, PostgreSQL, NGINX

## 📈 **PERFORMANCE**

### **Benchmarks**

- **Dokumentverarbeitung**: < 30 Sekunden (Standard-PDFs)

- **Chat-Antworten**: < 5 Sekunden (komplexe Abfragen)

- **Graph-Visualisierung**: < 3 Sekunden (bis 1000 Knoten)

- **Concurrent Users**: 100+ gleichzeitig unterstützt

### **Optimierungen**

- **Caching**: Redis für häufige Abfragen

- **Async Processing**: Non-blocking I/O

- **Smart Routing**: Model-spezifische Optimierungen

- **Resource Management**: Memory-effiziente Verarbeitung

## 🏆 **STATUS & ROADMAP**

### **Aktuelle Version (2.0)**

- ✅ LiteLLM Integration (27 Modelle)

- ✅ Enterprise Testing Framework

- ✅ Production-Ready Security

- ✅ Comprehensive Documentation

- ✅ Performance Optimizations

### **Nächste Releases**

- **Q1 2025**: Multi-Language Support, Enhanced Analytics

- **Q2 2025**: Advanced Visualizations, API v2

- **Q3 2025**: Enterprise Integrations, Advanced Security

## 📞 **SUPPORT**

### **Community**

- **GitHub**: Issues, Diskussionen, Feature Requests

- **Dokumentation**: Umfassende Guides und Tutorials

- **Examples**: Code-Beispiele und Use Cases

### **Enterprise Support**

- **Professional Services**: Implementation Support

- **Custom Development**: Feature-Entwicklung

- **Training**: Team-Schulungen und Best Practices

---

**Neuronode - Transforming Knowledge into Intelligence** 🧠✨