🧠 Offline AI App – Tauri + React + TypeScript + Syncfusion + SQLite

Eine plattformübergreifende Offline-KI-Anwendung, die unter Windows, macOS, Linux und Android läuft. Die App kombiniert Tauri für native Performance mit React + TypeScript für ein modernes Frontend, nutzt Syncfusion Components für eine ansprechende Oberfläche und speichert Daten in einer lokalen SQLite-Datenbank mit Vektor-Unterstützung.

🚀 Ziel der Anwendung

Diese App soll es ermöglichen, eigene Dokumente, Texte oder Notizen lokal zu speichern, zu vektorisieren und semantisch zu durchsuchen – also eine persönliche, offline-fähige KI-Wissensdatenbank ohne Cloud-Abhängigkeit.

🧩 Technologie-Stack

Komponente Zweck Tauri Native Cross-Plattform-App mit sehr kleiner Binary-Größe React + TypeScript Modernes, typsicheres UI-Frontend Syncfusion React Components Professionelle GUI-Komponenten (DataGrid, Charts, Dialogs, Inputs etc.) SQLite Lokale Datenbank für strukturierte Daten Vektor-Suche (SQLite + Cosine Similarity) Semantische Suche mit In-Memory Vector Similarity AI Models (Phi-3 Mini, Phi-2, Nomic Embed, etc.) Flexible lokale Embedding-Modelle mit Runtime Model Switching ONNX Runtime + WASM Dual loading engine für optimale Performance

🖼️ Features (geplant)

✅ Plattformübergreifend (Windows, macOS, Linux, Android) ✅ Vollständig offline-fähig ✅ Moderne UI mit Syncfusion-Komponenten ✅ Speicherung lokaler Daten in SQLite ✅ Speicherung von Vektoren für semantische Suche ✅ CRUD-Operationen über eine eigene Datenzugriffsschicht ✅ Optionale KI-Modelle lokal ladbar (z. B. über WASM) ✅ Theming + Dark Mode ✅ i18n-Unterstützung (mehrsprachig)

🧰 Voraussetzungen

Node.js (≥ 18.x) Rust (für Tauri Backend) npm oder pnpm Syncfusion Lizenzschlüssel SQLite3 (wird automatisch eingebunden)

📚 Dokumentation

Die vollständige Dokumentation findest du in folgenden Dateien:

• INDEX.md - 📑 Vollständiger Dokumentations-Index (empfohlener Startpunkt)
• QUICKSTART.md - 🚀 Schnellstart-Guide (5 Minuten)
• INSTALLATION.md - 🔧 Detaillierte Installation & Setup
• DOCUMENTATION.md - 📖 Vollständige Projekt-Dokumentation
• AI_MODEL_SELECTION.md - 🤖 Flexible AI Model Selection & Switching
• ARCHITECTURE_OPTIMIZATION.md - 🏗️ Architektur-Optimierungen & Best Practices
• ARCHITECTURE_IMPLEMENTATION_SUMMARY.md - 📝 Implementierungs-Zusammenfassung: Architektur
• ARCHITECTURE_DIAGRAM.md - 📊 Visuelle Architektur-Diagramme
• VECTOR_SEARCH.md - 🔍 Vector Search & Semantische Suche
• VECTOR_SEARCH_VALIDATION_SUMMARY.md - 📝 Vector Search: Validierung & Testing
• ERROR_HANDLING.md - 🛡️ Fehlerbehandlung & Defensive Programming
• SECURITY.md - 🔒 Sicherheitsrichtlinien & Best Practices
• DATABASE_MIGRATIONS.md - 🗄️ Datenbank-Migration-System
• TODO.md - 📝 Aufgabenliste & offene Fragen
• nextSteps.md - 🎯 NEU: Projektanalyse & priorisierte Roadmap
• SUMMARY.md - ✅ Projekt-Setup Übersicht

🏃 Quick Start

# 1. Dependencies installieren
npm install

# 2. Development Server starten
npm run dev

# 3. Mit Tauri Desktop (benötigt System-Dependencies)
npm run tauri:dev

# 4. Production Build
npm run build
npm run tauri:build

Für detaillierte Anweisungen siehe QUICKSTART.md.

📁 Projekt-Struktur

SDPrivateAI/
├── src/                    # React Frontend
│   ├── components/        # UI-Komponenten
│   ├── services/          # Business Logic
│   ├── hooks/             # Custom Hooks
│   ├── types/             # TypeScript Types
│   └── locales/           # i18n Übersetzungen
├── src-tauri/             # Rust Backend
└── docs/                  # Dokumentation

🎯 Aktueller Status

✅ Grundstruktur erstellt

• Tauri + React + TypeScript Setup
• i18n (DE/EN)
• Theme-System (Light/Dark)
• Datenbank-Layer mit vollständigen CRUD-Operationen
• SQLite mit Performance-Indizes
• Typsichere TypeScript-API
• Layout-Komponenten

✅ Sicherheit & Fehlerbehandlung

• Custom Error Classes für typsichere Fehlerbehandlung
• Defensive Input-Validierung auf allen APIs
• SQL-Injection-Prävention durch parametrisierte Queries
• XSS-Schutz durch Input-Sanitisierung
• DoS-Prävention durch Größenlimits
• Strukturiertes Error-Logging mit Context

✅ Architektur-Optimierungen 🆕

• React Error Boundaries für Komponenten-Isolation
• Transaction-Support für atomare Operationen
• In-Memory-Caching mit TTL
• Performance-Monitoring mit Metriken
• Retry-Logic mit Exponential Backoff
• Circuit Breaker Pattern
• Enhanced Tauri Security (CSP)

✅ Vector Search & Semantische Suche

• nomic-embed-text Modell konfiguriert (768 Dimensionen)
• SQLite-basierte Vector-Datenbank
• Cosine Similarity für Vector Search
• searchSimilarEmbeddings() API
• semanticSearch() für semantische Dokumentensuche
• Vollständige Dokumentation in VECTOR_SEARCH.md

💾 Datenbank-Features

Die App bietet eine lokale, schnelle SQLite-Datenbankanbindung mit:

• ✅ Sicher - SQL-Injection-Prävention, Input-Validierung
• ✅ Robust - Umfassende Fehlerbehandlung und Logging
• ✅ Minimal Dependencies - Nur Tauri SQL Plugin
• ✅ Einfach zu implementieren - Intuitive TypeScript-API
• ✅ Wartbar - Saubere Code-Struktur mit Custom Error Classes
• ✅ Performant - Automatische Indizierung
• ✅ Offline-fähig - 100% lokal, keine Cloud

CRUD-Operationen für:

• Dokumente (erstellen, lesen, aktualisieren, löschen, suchen)
• Embeddings (Vektoren für semantische Suche)
• Metadaten (flexible JSON-Speicherung)

Sicherheitsfeatures:

• Parametrisierte Queries gegen SQL-Injection
• Input-Sanitisierung gegen XSS
• Größenlimits gegen DoS
• Defensive Validierung aller Eingaben

Siehe Database README und ERROR_HANDLING.md für Details.

📋 Nächste Schritte

• Syncfusion-Integration
• Vektor-DB Implementation
• AI-Modell-Integration
• Feature-Entwicklung

Siehe TODO.md für Details.

🤝 Contributing

Für Beiträge und Entwicklung siehe DOCUMENTATION.md.

📄 Lizenz

MIT