Omnibus

Platforma integracyjna spinająca wszelkie komunikatory w jednym interfejsie, z planowaną integracją bazy wiedzy przez RAG+LLM.

Tech Stack

(unverified — confirm with team)

Prawdopodobne technologie do potwierdzenia:

• Backend: Python/Node.js/Go (do weryfikacji w kodzie)
• Integracje: API dla Slack, MS Teams, Discord, Telegram
• AI/ML: RAG pipeline, LLM integration (planowane)
• Baza danych: PostgreSQL/MongoDB (do potwierdzenia)
• Message Queue: Redis/RabbitMQ (do potwierdzenia)

Instalacja i uruchomienie

(unverified — confirm with team)

# Klonowanie repozytorium
git clone https://github.com/Wellysa/omnibus.git
cd omnibus

# Instalacja zależności
# [Sprawdź package.json, requirements.txt lub go.mod dla konkretnych komend]

# Konfiguracja środowiska
cp .env.example .env
# Uzupełnij tokeny API dla komunikatorów w pliku .env

# Uruchomienie
# [Komenda startowa do potwierdzenia - npm start / python main.py / go run .]

Architektura

(unverified — confirm with team)

Omnibus działa jako centralny hub integrujący różne platformy komunikacyjne w zunifikowany system:

Główne komponenty

• Warstwa adapterów: Dedykowane moduły integracyjne dla każdego komunikatora (Slack, Teams, Discord, inne)
• Message Router: Centralna logika routingu i synchronizacji wiadomości między platformami
• Unified API: Zunifikowany interfejs REST/GraphQL do interakcji z wszystkimi podłączonymi kanałami
• Event Bus: System eventów do asynchronicznej komunikacji między komponentami
• RAG+LLM Engine (w rozwoju): Warstwa inteligentnej bazy wiedzy wykorzystująca Retrieval-Augmented Generation

Przepływ danych

1. Komunikator zewnętrzny → Adapter → Event Bus
2. Event Bus → Message Router → Przetwarzanie + Storage
3. API Client → Unified API → Message Router → Adapter → Komunikator docelowy

Funkcjonalności

Zaimplementowane

(unverified — confirm with team)

• Podstawowa integracja z wybranymi komunikatorami
• Centralne API do zarządzania wiadomościami
• Routing między platformami
• Logging i monitoring zdarzeń

W planach / rozwoju

• Baza wiedzy RAG+LLM: Zaawansowany system wyszukiwania dokumentów i odpowiadania na pytania biznesowe z wykorzystaniem Large Language Models
• Rozszerzone integracje (więcej platform komunikacyjnych)
• Dashboard webowy do zarządzania i analityki
• Webhooks i custom integracje
• Advanced message filtering i transformacje

API Endpoints

(unverified — confirm with team)

Przewidywana struktura API (wymaga weryfikacji w kodzie):

Messages

• POST /api/messages - wysyłanie wiadomości
• GET /api/messages - pobieranie historii
• GET /api/messages/:id - szczegóły wiadomości

Integrations

• GET /api/integrations - lista aktywnych integracji
• POST /api/integrations - dodanie nowej integracji
• PUT /api/integrations/:id - aktualizacja konfiguracji
• DELETE /api/integrations/:id - usunięcie integracji

Search (planowane)

• GET /api/search - wyszukiwanie w bazie wiedzy RAG
• POST /api/knowledge - dodawanie dokumentów do bazy

Konfiguracja

(unverified — confirm with team)

Przykładowa struktura zmiennych środowiskowych:

# Slack
SLACK_BOT_TOKEN=xoxb-...
SLACK_SIGNING_SECRET=...

# MS Teams  
TEAMS_APP_ID=...
TEAMS_APP_PASSWORD=...

# Discord
DISCORD_BOT_TOKEN=...

# Database
DATABASE_URL=postgresql://...

# LLM (future)
OPENAI_API_KEY=...
EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-large

Status projektu

Aktywny rozwój - projekt znajduje się w fazie implementacji core functionality. Główny fokus:

1. Stabilizacja integracji z komunikatorami (Slack, Teams priorytet)
2. Optymalizacja message routingu i error handling
3. Przygotowanie architektury pod warstwę RAG+LLM
4. Dokumentacja API i usage examples

Rozwój i contributing

(unverified — confirm with team)

Przed rozpoczęciem pracy sprawdź:

• CONTRIBUTING.md (jeśli istnieje) - guidelines dla contributors
• Issues na GitHub - aktualne zadania i bugi
• Pull requests - code review process

Kontakt i wsparcie

Wellysa - więcej projektów na github.com/Wellysa

Dla pytań technicznych otwórz issue na GitHubie lub skontaktuj się z team lead projektu.

---

⚠️ UWAGA: README wygenerowane na podstawie opisu projektu i nazewnictwa. Wszystkie sekcje oznaczone jako "(unverified — confirm with team)" wymagają weryfikacji przez zespół deweloperski poprzez analizę rzeczywistego kodu źródłowego, package.json, pyproject.toml lub innych plików konfiguracyjnych projektu.