landvex: Datafabrik + Vision + Infrastruktur för 50GB skalning

Datafabrik:
- Skördare: crawler, källvitlista, upphandlingsskördare
- Extraktor: LLM-baserad schemastyrd extraktion
- Upplösare: Entitetsupplösning och deduplicering
- Köer: Schemalagd / kunddriven / fält
- Agentorkestrering: 20+ parallella agenter

Vision:
- Identify-modell: ResNet50 + kontrastivt lärande
- Träningspipeline: NT-Xent loss
- Vektordatabas: FAISS för snabb sökning
- OCR-pipeline: Typskyltsläsning

Infrastruktur:
- Docker Compose production
- Terraform för AWS ECS
- Prometheus + Grafana monitorering
- Neo4j + FAISS + MinIO + Redis

projects/landvex/README.md

@@ -3,82 +3,125 @@
 > Kunskapsgraf över visuellt identifierbar fysisk infrastruktur.
 > Grafen är produkten. Allt annat — appar, API:er, dashboards — är gränssnitt mot grafen.
 
-## Struktur
+## Arkitektur (skalad för 50GB+ agentkraft)
 
 ```
-projects/landvex/
-├── 00-styrning/          # Validering, verifiering
-├── 10-data/              # Master-data (JSON)
-│   ├── lvx-klassposter-master-v3.json
-│   ├── lvx-produktmodeller-*.json
-│   ├── lvx-graf-kanter-v3.json
-│   └── lvx-id-register.json
-├── 20-automation/        # Ingest-pipeline
-│   ├── ingest.py
-│   └── intag/            # Kandidatposter per våg
-├── 30-produkt/           # API-spec, demosvar
-├── 40-strategi/          # Genome-strategi, IOL-spec
-├── api/                  # FastAPI Identify-API
-├── db/                   # Neo4j-laddning
-├── scripts/              # Export, bygghjälp
-├── arkiv/                # Ersatta versioner
-└── build.sh              # Master byggscript
+┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
+│                        LANDVEX IOL v3                           │
+├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
+│  SaaS-lager          │  Identify API  │  Tillverkarportal      │
+│  (API-nycklar,       │  (foto →       │  (claims,              │
+│   billing, SLAs)     │   kandidater)  │   verifiering)         │
+├──────────────────────┼────────────────┼────────────────────────┤
+│  Datafabrik          │  Vision        │  QUIXZOOM              │
+│  (skördning,         │  (embeddings,  │  (bounties,            │
+│   extraktion,        │   OCR,         │   fältverifiering,     │
+│   entitetsupplösning)│   träning)     │   individregister)     │
+├──────────────────────┴────────────────┴────────────────────────┤
+│  Property Graph (Neo4j)  │  Vektordatabas (FAISS)              │
+│  64 noder → 1M+ noder    │  0 → 1M+ embeddings                 │
+├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
+│  Ingest Pipeline  →  Master Data  →  Graf-export  →  API       │
+└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
 ```
 
+## Komponenter
+
+### Datafabrik (`datafabrik/`)
+Automatiserad datainsamling och bearbetning.
+
+| Modul | Beskrivning |
+|-------|-------------|
+| `skordare/` | Webb-crawlers för tillverkare, upphandlingar, standarder |
+| `extraktor/` | LLM-baserad schemastyrd extraktion (GPT-4o-mini) |
+| `upplosare/` | Entitetsupplösning och deduplicering |
+| `koer/` | Tre köer: schemalagd / kunddriven / fält |
+| `agent_orkestrering.py` | Koordinerar 20+ parallella agenter |
+
+### Vision (`vision/`)
+Bildigenkänning och träning.
+
+| Modul | Beskrivning |
+|-------|-------------|
+| `modeller/` | Identify-modell (ResNet50 + kontrastivt lärande) |
+| `traening/` | Träningspipeline med NT-Xent loss |
+| `embeddings/` | FAISS-vektordatabas + OCR-pipeline |
+| `dataset/` | Bilddataset från Zoomer-foton och tillverkare |
+
+### API (`api/`)
+FastAPI-baserad Identify API.
+
+| Endpoint | Beskrivning |
+|----------|-------------|
+| `POST /v0/identify` | Bild → rankade kandidater |
+| `GET /v0/objects/{id}` | Komplett post |
+| `GET /v0/search` | Fritextsök |
+| `POST /v0/feedback` | Skapa bounty |
+
+### Infrastruktur (`infrastruktur/`)
+
+| Komponent | Teknik |
+|-----------|--------|
+| Graf-databas | Neo4j Enterprise |
+| Vektordatabas | FAISS |
+| Objektlagring | MinIO (S3-kompatibel) |
+| Köer | Redis |
+| Monitorering | Prometheus + Grafana |
+| Orkestrering | AWS ECS Fargate |
+
 ## Snabbstart
 
 ```bash
-# Bygg & kör allt
+# 1. Bygg och starta lokalt
 ./build.sh
 
-# Endast API (förutsätter Neo4j)
-docker compose up -d api
+# 2. Produktion med Docker Compose
+docker compose -f docker-compose.prod.yml up -d
 
-# Endast data-export
-python3 scripts/export_csv.py
-python3 db/load_to_neo4j.py
+# 3. Skala ut med Terraform
+cd infrastruktur/terraform
+terraform apply
+
+# 4. Kör agentarmén för Tier 1
+python3 datafabrik/agent_orkestrering.py --tier 1 --domäner TRP,ELN,VAT
 ```
 
-## API
-
-| Endpoint | Beskrivning |
-|----------|-------------|
-| `GET /health` | Status + antal poster/kanter |
-| `POST /v0/identify` | Bild → rankade kandidater |
-| `GET /v0/objects/{lvx_id}` | Komplett post |
-| `GET /v0/objects/{lvx_id}/succession` | Ersättningskedja |
-| `GET /v0/search?q=...` | Fritextsök |
-| `GET /v0/standards/{b}/objects` | Standard → objekt |
-| `POST /v0/feedback` | Fel/okänt → bounty |
-
-## Data
-
-- **64 noder** (37 klasser + 27 modeller)
-- **176 kanter** (80 LVX-upplösta, 82 standard, 14 textnoder)
-- **9 domäner**: TRP, ELN, VAT, TEL, BYG, PRK, JVG, HMN, FLG
-- **Verifieringsnivåer**: obekräftad → källbelagd → fältverifierad → tillverkarbekräftad
-
-## Arkitektur
+## Dataflöde
 
 ```
-Ingest Pipeline          API Layer           Graph DB
-─────────────────────────────────────────────────────────
-Kandidatposter  →  resolve/merge  →  Neo4j (propertygraf)
-     ↓                ↓                ↓
-Extraktion  →  Identify API  →  Query/Search
-     ↓                ↓                ↓
-Zoomer-bounties  ←  Feedback  ←  Succession
+Skördare → Rådata → Extraktor → Kandidatposter → Upplösare → 
+Master v3 → Graf-export → Neo4j + FAISS → API → Kund
+     ↑_________________________________________________↓
+                    (feedback → bounty → ny skördning)
 ```
 
+## Mätetal
+
+| Mått | Nu | Mål (12 mån) |
+|------|-----|--------------|
+| Objektklasser | 37 | 500+ |
+| Produktmodeller | 27 | 100 000+ |
+| Grafkanter | 176 | 1 000 000+ |
+| Identify konfidens | Mockad | >90% top-3 |
+| Kostnad/faktum | N/A | <$0.001 |
+
 ## Regler
 
-1. **Fakta bär alltid källa** — inga påståenden utan proveniens
-2. **Landvex-ID är permanent** — namn ändras, ID aldrig
-3. **Konfidens exponeras alltid** — kunden ser aldrig osäkert som sanning
-4. **Problem utan källa filtreras bort** — vid API-serialisering
+1. **Enda sanningskälla:** `10-data/` + `lvx-objekt-schema.json`
+2. **Aldrig mock i kundnära väg**
+3. **Källa på varje påstående**
+4. **ID:n mintas endast via registertjänsten**
+5. **Verifieringstrappan är enkelriktad**
 
 ## Dokument
 
 - [Genome-strategi](40-strategi/landvex-genome-strategi.md)
 - [IOL-grundspec](40-strategi/iol-grundspecifikation.md)
 - [API-spec](30-produkt/lvx-pilot-api-spec.md)
+- [Agentarmé](00-styrning/AGENTARME.md)
+
+## Team
+
+58 agenter · 11 skvadroner · 4 faser
+
+Litet kärnteam, stor agentflotta. **Skalning sker i beräkning, inte i huvuden.**