690514:2019 204-rfa-approval-refactor #01

specs/06-Decision-Records/ADR-001-unified-workflow-engine.md

@@ -588,6 +588,7 @@ export class WorkflowEngineService {
 |---------|------|---------|--------|
 | 1.0 | 2026-02-24 | Initial version - DSL-based Unified Workflow Engine | ✅ Active |
 | 1.1 | 2026-05-02 | Production hardening: JSON Logic condition engine, optimistic lock concurrency, BullMQ dedicated queue, context schema two-phase validation, async-only auto-action rule | ✅ Active |
+| 1.9.0 | 2026-05-13 | Finalized integration with RFA Approval System and Integrated Workflow Context (ADR-021) | ✅ Active |
 
 ---
 

specs/06-Decision-Records/ADR-017-ollama-data-migration.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # ADR-017: Ollama Data Migration Architecture
 
-**Status:** Accepted
+**Status:** Superseded by [ADR-023: Unified AI Architecture](./ADR-023-unified-ai-architecture.md)
 **Date:** 2026-02-26
 **Version:** 1.8.3 (Aligned with ADR-020)
 **Review Cycle:** Core ADR (Review every 6 months or Major Version upgrade)
@@ -553,3 +553,4 @@ _สำหรับขั้นตอนปฏิบัติงานแบบ
 | 1.8.0   | 2026-02-26 | DevOps Team | Initial ADR — Ollama + n8n Migration Architecture                    |
 | 1.8.2   | 2026-04-03 | Tech Lead   | **Updated** — Aligned with ADR-019 (UUID Strategy), changed AI Model to `gemma4:9b` (9.6 GB) |
 | 1.8.4   | 2026-04-04 | System Architect | **Enhanced** — Added Impact Analysis template, ADR Review Cycle process, Gap Linking to requirements, and Version Dependency tracking |
+| 1.8.5   | 2026-05-14 | System Architect | **Superseded** — Consolidated into master AI architecture [ADR-023](./ADR-023-unified-ai-architecture.md) |

specs/06-Decision-Records/ADR-017B-ai-document-classification.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # ADR-017B: AI Document Classification
 
-**Status:** Accepted
+**Status:** Superseded by [ADR-023: Unified AI Architecture](./ADR-023-unified-ai-architecture.md)
 **Date:** 2026-03-27
 **Version:** 1.8.2 (Aligned with ADR-020)
 **Review Cycle:** Core ADR (Review every 6 months or Major Version upgrade)
@@ -461,10 +461,11 @@ Phase 2: Final Commit (โดย Admin ผ่าน Frontend)
 | 1.8.1   | 2026-03-27 | Tech Lead  | **Refactored to ADR format** — Aligned with ADR-017, ADR-018, and Project Specs |
 | 1.8.3   | 2026-04-04 | System Architect | **Renamed** — Changed from "Smart Legacy Document Digitization" to "AI Document Classification" for clarity and simplicity |
 | 1.8.4   | 2026-04-04 | System Architect | **Enhanced** — Added Impact Analysis template, ADR Review Cycle process, Gap Linking to requirements, and Version Dependency tracking |
+| 1.8.5   | 2026-05-14 | System Architect | **Superseded** — Consolidated into master AI architecture [ADR-023](./ADR-023-unified-ai-architecture.md) |
 
 ---
 
 **Last Updated:** 2026-04-04
-**Status:** Accepted
+**Status:** Superseded by ADR-023
 **Next Review:** 2026-06-01 (Quarterly review)
 **Next 6-Month Review:** 2026-10-04 (regular review cycle)

specs/06-Decision-Records/ADR-018-ai-boundary.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # ADR-018: AI Boundary Policy (AI Isolation)
 
-**Status:** Accepted
+**Status:** Superseded by [ADR-023: Unified AI Architecture](./ADR-023-unified-ai-architecture.md)
 **Date:** 2026-03-27
 **Version:** 1.8.2 (Aligned with ADR-020)
 **Review Cycle:** Core ADR (Review every 6 months or Major Version upgrade)
@@ -548,10 +548,11 @@ Response:
 | 1.8.1   | 2026-03-27 | Security Lead| Initial ADR — AI Boundary Policy (Physical Isolation)    |
 | 1.8.2   | 2026-04-03 | Tech Lead    | Updated — Aligned AI Model spec with ADR-017/017B        |
 | 1.8.3   | 2026-04-04 | System Architect | Enhanced — Added Impact Analysis template, ADR Review Cycle process, Gap Linking to requirements, and Version Dependency tracking |
+| 1.8.4   | 2026-05-14 | System Architect | Superseded — Consolidated into master AI architecture [ADR-023](./ADR-023-unified-ai-architecture.md) |
 
 ---
 
 **Last Updated:** 2026-04-04
-**Status:** Accepted
+**Status:** Superseded by ADR-023
 **Next Review:** 2026-06-01 (Quarterly security review)
 **Next 6-Month Review:** 2026-10-04 (regular review cycle)

specs/06-Decision-Records/ADR-020-ai-intelligence-integration.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # ADR-020: AI Intelligence Integration Architecture
 
-**Status:** Proposed
+**Status:** Superseded by [ADR-023: Unified AI Architecture](./ADR-023-unified-ai-architecture.md)
 **Date:** 2026-04-03
 **Version:** 1.8.5
 **Review Cycle:** Core ADR (Review every 6 months or Major Version upgrade)
@@ -654,11 +654,12 @@ OUTPUT FORMAT:
 | 1.8.5 | 2026-04-03 | AI Integration Lead | Initial ADR — AI Intelligence Integration Architecture |
 | 1.8.6 | 2026-04-03 | Tech Lead | Updated — Aligned with detailed task specifications and implementation requirements |
 | 1.8.7 | 2026-04-04 | System Architect | Enhanced — Added Impact Analysis template, ADR Review Cycle process, Gap Linking to requirements, and Version Dependency tracking |
+| 1.8.8 | 2026-05-14 | System Architect | Superseded — Consolidated into master AI architecture [ADR-023](./ADR-023-unified-ai-architecture.md) |
 
 ---
 
 **Last Updated:** 2026-04-04
-**Status:** Proposed
+**Status:** Superseded by ADR-023
 **Review Date:** 2026-04-10
 **Implementation Target:** v1.9.0
 **Next Review Date:** 2026-10-04 (6-month regular review)

specs/06-Decision-Records/ADR-021-integrated-workflow-context.md

@@ -1,9 +1,9 @@
 # ADR-021: Integrated Workflow Context & Step-specific Attachments
 
 ## 1. ข้อมูลทั่วไป (General Information)
-- **Status:** Proposed
-- **Version:** 1.8.6
-- **Date:** 2026-04-12
+- **Status:** Active
+- **Version:** 1.9.0
+- **Date:** 2026-05-13
 - **Author:** Senior Full Stack Developer (Windsurf AI)
 - **Reference:** ADR-001 (Workflow Engine), ADR-002 (Redlock), ADR-016 (Security)
 
@@ -115,7 +115,7 @@
 ## 6. รายการไฟล์ที่ต้องอัพเดท (Impacted Files)
 
 ### 🔴 Backend Layer (Data & Logic)
-- `specs/03-Data-and-Storage/lcbp3-v1.8.0-schema-02-tables.sql`
+- `specs/03-Data-and-Storage/lcbp3-v1.9.0-schema-02-tables.sql`
   - *Action:* เพิ่ม FK `workflow_history_id` ในตาราง `attachments`
 - `backend/src/common/file-storage/entities/attachment.entity.ts`
   - *Action:* เพิ่ม Relation `@ManyToOne(() => WorkflowHistory)`
@@ -249,4 +249,5 @@
 ### Version History
 | Version | Date | Changes | Status |
 |---------|------|---------|--------|
-| 1.8.6 | 2026-04-12 | Initial version - Integrated Workflow Context & Step-specific Attachments | 🔄 Proposed |
+| 1.8.6 | 2026-04-12 | Initial version - Integrated Workflow Context & Step-specific Attachments | ✅ Active |
+| 1.9.0 | 2026-05-13 | Final integration with RFA Approval System and master schema v1.9.0 | ✅ Active |

specs/06-Decision-Records/ADR-022-retrieval-augmented-generation.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # ADR-022: Retrieval-Augmented Generation (RAG) System
 
-**Status:** Accepted
+**Status:** Superseded by [ADR-023: Unified AI Architecture](./ADR-023-unified-ai-architecture.md)
 **Date:** 2026-04-19
 **Decision Makers:** Development Team, System Architect
 **Related Documents:**

specs/06-Decision-Records/ADR-023-unified-ai-architecture.md

@@ -0,0 +1,250 @@
+# ADR-023: Unified AI Architecture (สถาปัตยกรรม AI หลักแบบผสานรวม)
+
+**Status:** Accepted
+**Date:** 2026-05-14
+**Decision Makers:** Development Team, System Architect, Security Team, AI Integration Lead
+**Related Documents:**
+- [Glossary](../00-Overview/00-02-glossary.md)
+- [Data Dictionary](../03-Data-and-Storage/03-01-data-dictionary.md)
+- [Legacy Data Migration Plan](../03-Data-and-Storage/03-04-legacy-data-migration.md)
+- [n8n Migration Setup Guide](../03-Data-and-Storage/03-05-n8n-migration-setup-guide.md)
+- [ADR-016: Security & Authentication](./ADR-016-security-authentication.md)
+- [ADR-019: Hybrid Identifier Strategy](./ADR-019-hybrid-identifier-strategy.md)
+- [RAG Implementation Guide v1.1.2](../08-Tasks/ADR-022-Retrieval-Augmented-Generation/LCBP3-RAG-Implementation-Guide-v1.1.2.md)
+
+> **หมายเหตุ:** ADR-023 เป็นเอกสารสถาปัตยกรรม AI หลักของระบบ (Master AI Architecture) ที่ทำการยุบรวมและแทนที่ (Supersede) เอกสาร ADR-017, ADR-017B, ADR-018, ADR-020, และ ADR-022 เพื่อให้มี Single Source of Truth เพียงที่เดียวในการควบคุมทั้งโครงสร้างพื้นฐาน, ความปลอดภัย, การนำเข้าข้อมูลเก่า, การสกัดข้อมูลอัตโนมัติ, และระบบสืบค้น RFA/Correspondence แบบถาม-ตอบเชิงลึก
+
+---
+
+## 🎯 Gap Analysis & Purpose
+
+### ปิด Gap จากเอกสาร:
+- **Product Vision v1.8.5** - Section 3.1, 3.2, 3.3: ความต้องการยกระดับประสิทธิภาพการนำเข้าเอกสารเก่าและการจัดการเอกสารใหม่ด้วย AI Intelligence
+  - เหตุผล: การทำงานด้วยมือ (Manual) มีต้นทุนเวลาสูงและเกิดความผิดพลาดได้ง่าย จำเป็นต้องมี AI ช่วยตรวจสอบและจัดหมวดหมู่โดยอัตโนมัติ
+- **Security Requirements & Risk Assessment** - Section 3.1, 4.2: ความเสี่ยงด้านข้อมูลรั่วไหลและการเข้าถึงฐานข้อมูลโดยตรงจากเซอร์วิส AI
+  - เหตุผล: ข้อมูลเอกสารก่อสร้างท่าเรือแหลมฉบัง เฟส 3 เป็นความลับระดับสูง (Confidential) ต้องมีขอบเขตความปลอดภัย (AI Boundary) ที่รัดกุม
+
+### แก้ไขความขัดแย้งและการกระจายตัวของเอกสาร:
+- **ADR-017, ADR-017B, ADR-018, ADR-020, ADR-022** มีความทับซ้อนในเชิงสถาปัตยกรรมและข้อกำหนด
+  - การตัดสินใจนี้ช่วยแก้ไขโดย: ยุบรวมข้อกำหนดทั้งหมดเข้าสู่ร่มใหญ่ฉบับเดียว (Consolidation) เพื่อลดปัญหา Revision Drift และทำให้การทบทวนสถาปัตยกรรม (Review Cycle) เป็นไปอย่างสอดคล้องกันทั้งระบบ
+
+---
+
+## Context and Problem Statement
+
+โครงการ LCBP3-DMS มีความต้องการประยุกต์ใช้ AI ในการเพิ่มประสิทธิภาพการบริหารจัดการเอกสารวิศวกรรมโยธาขนาดใหญ่ โดยเผชิญกับโจทย์และความท้าทายหลัก 5 ด้าน:
+
+1. **Legacy Document Migration:** เอกสาร PDF เก่ากว่า 20,000 ฉบับ ต้องนำเข้าระบบพร้อมตรวจสอบความสอดคล้องกับ Metadata ใน Excel
+2. **Real-time Ingestion & Classification:** เอกสารใหม่ที่ผู้ใช้อัปโหลดต้องการการสกัด Metadata และจัดหมวดหมู่แบบเรียลไทม์เพื่อลดภาระงานกรอกข้อมูล
+3. **Conversational Retrieval (RAG):** Full-text search บน MariaDB ไม่เข้าใจบริบท (Semantic) และการตัดคำภาษาไทย ทำให้สืบค้นข้อมูลเชิงลึกได้ยาก
+4. **Data Confidentiality & Privacy:** ห้ามส่งข้อมูลความลับออกนอกเครือข่ายองค์กรไปยัง Cloud AI Provider (เช่น OpenAI, Google)
+5. **System Stability & Isolation:** การรัน AI Inference ใช้ทรัพยากรสูง (GPU VRAM/CPU) ไม่ควรรันร่วมกับ Production Server หลัก (QNAP NAS) เพื่อไม่ให้กระทบประสิทธิภาพของระบบ
+
+---
+
+## Decision Drivers
+
+- **Zero Trust & Physical Isolation:** AI ต้องถูกปฏิบัติเสมือน Untrusted Component รันแยกต่างหากบน Admin Desktop เท่านั้น
+- **RFA-First Approach:** มุ่งเน้นกระบวนการเอกสาร RFA (Request for Approval) ซึ่งซับซ้อนที่สุดเป็นแกนหลัก
+- **Data Integrity & Human-in-the-Loop:** ข้อมูลจาก AI ต้องผ่านการทวนสอบและยืนยันโดยมนุษย์ก่อน Commit ลงฐานข้อมูลจริงเสมอ
+- **Multi-tenant Isolation:** ต้องแยกขอบเขตข้อมูลของแต่ละโครงการอย่างเด็ดขาดในระดับ Vector Database Payload Filter
+- **Cost Effectiveness:** ประมวลผลภายในองค์กร (On-Premises) เพื่อหลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายแบบ Pay-per-use
+- **Two-Phase Storage Governance:** ควบคุมการย้ายไฟล์ทุกขั้นตอนผ่าน `StorageService` เพื่อให้สแกนไวรัสและเก็บ Audit Log ได้ครบถ้วน
+
+---
+
+## Considered Options
+
+### Option 1: Fragmented AI Subsystems (แยกระบบ AI ตาม Use Case)
+**Pros:**
+- ออกแบบและพัฒนาง่ายในระยะสั้น แต่ละส่วนไม่พึ่งพากัน
+**Cons:**
+- ❌ เกิด Code Duplication สูง
+- ❌ มาตรฐานความปลอดภัยและการควบคุมสิทธิ์ไม่สม่ำเสมอ
+- ❌ บำรุงรักษายากเมื่อมีการเปลี่ยนโมเดลหรือโครงสร้าง Prompt
+
+### Option 2: Cloud AI Platform Integration
+**Pros:**
+- โมเดลมีความฉลาดแม่นยำสูงมาก ไม่ต้องลงทุนและบำรุงรักษา Hardware
+**Cons:**
+- ❌ **ผิดข้อกำหนดด้าน Data Privacy** อย่างรุนแรงสำหรับเอกสาร Confidential
+- ❌ ค่าใช้จ่ายสูงมากเมื่อต้องประมวลผลเอกสารเก่ากว่า 20,000 ฉบับและรองรับ RAG
+
+### Option 3: Unified Master AI Architecture (On-Premises Isolation + Multi-layer Gateways) ⭐ **SELECTED**
+**Pros:**
+- ✅ **Single Source of Truth:** รวมสถาปัตยกรรมและข้อกำหนดความปลอดภัยไว้ที่เดียว
+- ✅ **Absolute Isolation:** แยกส่วน AI Workload ไปยัง Admin Desktop ปลอดภัยและไม่กวน Production NAS
+- ✅ **High Reusability:** ใช้ Pipeline และ UI Components (เช่น `DocumentReviewForm`) ร่วมกันได้ทั้งหมด
+- ✅ **Thai Language Optimized:** ผสานการทำงานของ PaddleOCR และ PyThaiNLP เพื่อคุณภาพข้อความภาษาไทยสูงสุด
+- ✅ **Absolute Multitenancy:** ป้องกันข้อมูลข้ามโครงการด้วย Qdrant Payload Filter
+
+**Cons:**
+- ❌ สถาปัตยกรรมมีความซับซ้อน ต้องใช้คิว (BullMQ) และการจัดการ State ที่รัดกุม
+
+---
+
+## Decision Outcome
+
+**Chosen Option:** Option 3 — Unified Master AI Architecture
+
+### Rationale
+การรวมสถาปัตยกรรม AI ไว้ภายใต้ร่มใหญ่เดียวช่วยลดความซ้ำซ้อนของโค้ดและการบำรุงรักษา พร้อมทั้งบังคับใช้นโยบายความปลอดภัยสูงสุด (Physical Isolation & No Direct DB Access) ได้กับทุกฟีเจอร์อย่างเสมอภาค ทำให้ระบบมีความเสถียร ปลอดภัย และพร้อมขยายขีดความสามารถในอนาคต
+
+---
+
+## 🔍 Impact Analysis
+
+### Affected Components
+
+| Component | Level | Impact Description | Required Action |
+|-----------|-------|-------------------|-----------------|
+| **Security Layer** | 🔴 High | บังคับใช้ขอบเขตการเชื่อมต่อผ่าน API Gateway เท่านั้น | เพิ่ม permissions `ai.suggest`, `ai.rag_query`, `ai.migration_manage`, `ai.audit_log_delete` และ Assign ตาม Role Matrix ด้านล่าง |
+| **Backend (NestJS)** | 🔴 High | สร้าง `AiModule` เป็นศูนย์กลางควบคุม Pipeline และ RAG | พัฒนา Gateway Services และ Validation Layers |
+| **Database** | 🔴 High | ตารางจัดเก็บประวัติการทวนสอบและสถานะเวกเตอร์ | สร้าง `migration_review_queue` และ `ai_audit_logs` (แยก table, ไม่ใช่ Compliance — เป็น AI Development Feedback Log) |
+| **Frontend (Next.js)** | 🟡 Medium | หน้าจอแสดงผลลัพธ์จาก AI พร้อมค่า Confidence | พัฒนา Reusable Form Components และ Dashboard |
+| **Infrastructure** | 🔴 High | การตั้งค่า Admin Desktop (Desk-5439) สำหรับ AI | ติดตั้ง Ollama, Qdrant, n8n, PaddleOCR, PyThaiNLP |
+
+### Cross-Module Dependencies
+
+```mermaid
+graph TB
+    subgraph QNAP["🖥️ QNAP NAS (Production Host)"]
+        BE[NestJS Backend API]
+        N8N[n8n Workflow Orchestrator]
+    end
+
+    subgraph DESK["🖥️ Desk-5439 (AI Isolation Host)"]
+        OLLAMA["Ollama\ngemma4:9b + Typhoon Local\n+ nomic-embed-text"]
+        QDRANT[Qdrant Vector Store]
+        NLP[PaddleOCR + PyThaiNLP]
+    end
+
+    BE --"HTTP API"--> N8N
+    N8N --"Ollama REST API"--> OLLAMA
+    N8N --"Qdrant REST API"--> QDRANT
+    N8N --"HTTP"--> NLP
+    N8N --"DMS API (MariaDB update)"--> BE
+    BE --"RAG Query"--> QDRANT
+    BE --"LLM Inference"--> OLLAMA
+```
+
+---
+
+## 📋 Version Dependency Matrix
+
+| ADR | Version | Dependency Type | Affected Version(s) | Implementation Status |
+|-----|---------|-----------------|---------------------|----------------------|
+| **ADR-023** | 1.0 | Master Core | v1.9.0+ | ✅ Consolidated |
+| **ADR-016** | 2.0 | Governs | v1.8.0+ | ✅ Active |
+| **ADR-019** | 1.5 | Governs | v1.8.0+ | ✅ Active |
+
+---
+
+## Implementation Details (ข้อกำหนดเชิงลึกรายหมวด)
+
+### 1. Security Isolation Policy (ขอบเขตความปลอดภัย)
+* **Physical Isolation:** เซอร์วิส AI ทั้งหมด (Ollama, Qdrant, PaddleOCR) **ต้องรันบน Admin Desktop (Desk-5439)** ที่มี GPU RTX 2060 Super 8GB เท่านั้น ห้ามรันบน QNAP NAS หลัก
+* **No Direct DB/Storage Access:** เครื่อง AI Host **ห้าม**มีการเชื่อมต่อฐานข้อมูล MariaDB หรือเมาท์ Storage ปลายทางโดยตรง การอ่าน/เขียนข้อมูลทั้งหมดต้องทำผ่าน **DMS Backend API**
+* **Validation Layer:** Backend ต้องตรวจสอบความถูกต้องของ Output จาก AI (Schema, System Enum, Confidence Threshold) ก่อนบันทึกลงฐานข้อมูลเสมอ
+
+#### AI RBAC Permission Matrix
+
+> Permission ใหม่ที่ต้องเพิ่มใน `lcbp3-v1.9.0-seed-permissions.sql` (module: `ai`, ID range: 181-190)
+
+| Permission | คำอธิบาย | Superadmin (1) | Org Admin (2) | Document Control (3) | Editor (4) | Viewer (5) |
+|---|---|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|
+| `ai.suggest` | รับ AI Suggestion เมื่อสร้าง/แก้ไขเอกสาร | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
+| `ai.rag_query` | ใช้ RAG Q&A สืบค้นเอกสาร | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
+| `ai.migration_manage` | จัดการ Migration Batch (Review/Import/Reject) | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
+| `ai.audit_log_delete` | Hard Delete `ai_audit_logs` | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
+
+### 2. Core Infrastructure & Models
+
+> **นโยบาย:** เอกสารทั้งหมดใน LCBP3 จัดชั้นเป็น **INTERNAL** — AI Inference ทั้งหมดต้องรันภายใน Physical Isolation Boundary บน Desk-5439 เท่านั้น ห้ามใช้ Cloud AI Provider โดยเด็ดขาด
+
+* **Orchestrator:** ใช้ **n8n** เป็นตัวควบคุม Flow การนำเข้าและเตรียมข้อมูล
+* **LLM Engine (General Inference):** ใช้ **Ollama** บน Desk-5439 รันโมเดล `gemma4:9b` สำหรับงานทำความเข้าใจเอกสารและ RAG Q&A
+* **LLM Engine (OCR Post-processing & Extraction):** ใช้ **Typhoon Local Model** (Typhoon 2 series) รันผ่าน Ollama บน Desk-5439 สำหรับทำความสะอาดข้อความ (OCR Post-processing) และสกัด Metadata (Classification/Extraction) จากข้อความที่ PaddleOCR สกัดมาแล้ว
+* **Embedding Model:** ใช้ `nomic-embed-text` รันผ่าน Ollama บน Desk-5439 สำหรับแปลงเวกเตอร์ 768-มิติ
+* **OCR & NLP:** ใช้ **PaddleOCR** สกัดข้อความจาก Scanned PDF และใช้ **PyThaiNLP** ตัดคำ/เตรียมข้อความภาษาไทย — ทั้งคู่รันบน Desk-5439
+* ❌ **Typhoon Cloud API:** ไม่ใช้ — `rag/typhoon.service.ts` ต้องถูก Remove ออกจาก Codebase (Dead Code + Security Risk)
+
+### 3. Legacy Data Migration (การนำเข้าข้อมูลเก่า)
+* **Staging Area:** ข้อมูลที่ประมวลผลผ่าน n8n จะถูกส่งเข้าตาราง `migration_review_queue` เสมอ
+* **Record Lifecycle:** Record ใน `migration_review_queue` **ไม่ถูกลบ** หลัง Import — เปลี่ยน `status` เป็น `IMPORTED` เก็บไว้ตลอดเพื่อ Debug และตรวจสอบ Batch ย้อนหลัง
+  * Status transitions: `PENDING` → `IMPORTED` | `PENDING` → `REJECTED`
+* **Confidence Threshold Policy** (กำหนดผ่าน `.env` — ไม่ Hardcode, ไม่มี Admin UI):
+  * `AI_THRESHOLD_HIGH=0.85` และ `is_valid = true` $\rightarrow$ สถานะ `PENDING` (พร้อม Import)
+  * `AI_THRESHOLD_MID=0.60` ถึง `AI_THRESHOLD_HIGH-0.01` $\rightarrow$ สถานะ `PENDING` (ไฮไลต์เตือน Admin)
+  * ต่ำกว่า `AI_THRESHOLD_MID` หรือ `is_valid = false` $\rightarrow$ สถานะ `REJECTED`
+  * การเปลี่ยนค่าต้อง Restart service และมีร่องรอยใน deployment log
+* **Idempotency Header:** บังคับส่ง `Idempotency-Key: <doc_number>:<batch_id>` ป้องกันบันทึกซ้ำ
+* **Two-Phase Storage:** ไฟล์ถูกอัปโหลดเป็น Temp (`is_temporary = true`) และย้ายเข้า Storage จริงเมื่อเรียก API Commit เท่านั้น
+
+### 4. Smart Classification & Real-time Ingestion
+* **Enum Enforcement:** ฟิลด์หมวดหมู่และประเภทเอกสารที่สกัดได้ ต้องนำไปทวนสอบกับ Master Data (`GET /api/meta/categories`) เสมอ ห้ามให้ AI สร้างประเภทเอกสารขึ้นมาเองโดยพลการ
+* **Human Override:** นำเสนอผลลัพธ์บนหน้าจอ RFA/Correspondence ให้ผู้ใช้กดยืนยันหรือแก้ไขก่อนบันทึก
+
+### 5. Hybrid Retrieval-Augmented Generation (RAG)
+* **Hybrid Search Strategy:** ผสานคะแนน Vector Similarity (0.7) + Keyword Exact Match (0.3) และผ่าน Score-based Re-ranking
+* **Multi-tenant Isolation:** บังคับใช้ Qdrant Payload Filter กำหนด `project_public_id` เป็นเงื่อนไขในการสืบค้นทุกครั้งเพื่อป้องกันข้อมูลรั่วไหลข้ามโครงการ
+* **LLM สำหรับ RAG Q&A:** ใช้ **Local Ollama (`gemma4:9b`)** บน Desk-5439 เท่านั้น — ไม่มี Cloud Fallback เนื่องจากเอกสารทั้งหมดจัดชั้นเป็น INTERNAL
+* **Performance Target:** $p95 < 10s$ สำหรับการตอบคำถามผ่าน Local LLM
+
+### 6. `ai_audit_logs` — AI Development Feedback Log
+
+> **วัตถุประสงค์:** บันทึก AI Suggestion + การตัดสินใจของมนุษย์เพื่อใช้วิเคราะห์และปรับปรุงคุณภาพโมเดล AI — **ไม่ใช่ Compliance Audit Trail**
+> Compliance จริงๆ ถูกบันทึกอยู่ใน `audit_logs` แล้ว (Human Confirm Action)
+
+* **Key Columns:** `document_public_id`, `model_name`, `ai_suggestion_json`, `human_override_json`, `confidence_score`, `confirmed_by_user_id`, `created_at`
+* **Retention:** ตลอดอายุโครงการ (~5-10 ปี) — Admin สามารถ **Hard Delete** ได้ผ่าน Frontend เพื่อจัดการ Test Data และ Storage
+* **RBAC:** เฉพาะ Role `SYSTEM_ADMIN` เท่านั้นที่ลบได้ — การลบทุกครั้งต้องบันทึกใน `audit_logs` (`action: 'AI_AUDIT_LOG_DELETED'`)
+* **ห้าม Merge:** ต้องเป็น Table แยกจาก `audit_logs` เพื่อให้ Query ด้วย Typed Columns ได้ (เช่น `WHERE confidence_score < 0.85`)
+
+---
+
+## Consequences
+
+### Positive
+1. ✅ มีมาตรฐานสถาปัตยกรรม AI ที่เป็นหนึ่งเดียว ง่ายต่อการอ้างอิงและตรวจสอบสิทธิ์
+2. ✅ ปลอดภัยสูงสุดตามหลักการ Zero Trust ป้องกันฐานข้อมูลและไฟล์ระบบจากความเสี่ยงของเซอร์วิสภายนอก
+3. ✅ รองรับเอกสารภาษาไทยได้อย่างแม่นยำผ่านกระบวนการ NLP เฉพาะทาง
+4. ✅ ควบคุมการใช้งานทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพ ไม่รบกวน Production NAS
+
+### Negative
+1. ❌ ระบบมีความซับซ้อนในการตั้งค่าและเชื่อมต่อเครือข่ายระหว่าง NAS และ Admin Desktop
+2. ❌ มี Overhead ในการดูแลรักษาเครื่อง Desktop (GPU Temperature, Service Uptime)
+
+### Mitigation Strategies
+* **Graceful Degradation (Desk-5439 ออฟไลน์):** DMS Core ยังทำงานได้ปกติทุก Feature — เฉพาะ AI Features ถูก Disable ชั่วคราว:
+  * Backend ตรวจสอบ Health Check ของ Desk-5439 ทุก **60 วินาที** ผ่าน `/health` endpoint ของ Ollama และ Qdrant
+  * เมื่อ Desk-5439 ออฟไลน์ → set `AI_AVAILABLE = false` ใน Redis Cache
+  * Frontend แสดง **Global Banner:** "⚠️ ระบบ AI ไม่พร้อมใช้งานชั่วคราว กรุณากรอกข้อมูลด้วยตนเอง"
+  * AI Classification form fields แสดงผล แต่ AI Suggestion ถูก hide — User กรอกเองได้ปกติ
+  * RAG Q&A endpoint return `503 Service Unavailable` พร้อม error message ที่อ่านเข้าใจได้
+* **GPU Overload Prevention:** ใช้ BullMQ จัดคิวงาน AI แบบ Sequential เพื่อไม่ให้ VRAM 8GB โอเวอร์โหลด
+
+---
+
+## 🔄 Review Cycle & Maintenance
+
+### Review Schedule
+- **Next Review:** 2026-11-14 (6 months from creation)
+- **Review Type:** Scheduled Core Architecture Review
+- **Reviewers:** System Architect, Security Lead, AI Integration Lead
+
+### Review History
+| Version | Date | Changes | Status |
+|---------|------|---------|--------|
+| 1.0 | 2026-05-14 | ยุบรวมและแทนที่ ADR-017, 017B, 018, 020, 022 เป็นฉบับเดียว | ✅ Active |
+| 1.1 | 2026-05-14 | Grilling Session: (1) ล็อค Local-only AI บน Desk-5439 ทั้งหมด (2) แยก Typhoon Local vs Cloud (3) ลบ Typhoon Cloud API ออก (4) กำหนด `ai_audit_logs` เป็น Development Feedback Log ไม่ใช่ Compliance (5) เพิ่ม Admin Hard Delete Policy | ✅ Active |
+
+---
+
+## Related ADRs (อดีตเอกสารที่ถูกแทนที่)
+
+- [ADR-017: Ollama Data Migration Architecture](./ADR-017-ollama-data-migration.md) — **Superseded**
+- [ADR-017B: AI Document Classification](./ADR-017B-ai-document-classification.md) — **Superseded**
+- [ADR-018: AI Boundary Policy](./ADR-018-ai-boundary.md) — **Superseded**
+- [ADR-020: AI Intelligence Integration Architecture](./ADR-020-ai-intelligence-integration.md) — **Superseded**
+- [ADR-022: Retrieval-Augmented Generation (RAG) System](./ADR-022-retrieval-augmented-generation.md) — **Superseded**

specs/06-Decision-Records/README.md

@@ -1,7 +1,7 @@
 # Architecture Decision Records (ADRs)
 
-**Version:** 1.8.5
-**Last Updated:** 2026-04-10
+**Version:** 1.9.1
+**Last Updated:** 2026-05-14
 **Project:** LCBP3-DMS (Laem Chabang Port Phase 3 - Document Management System)
 
 ---
@@ -89,10 +89,12 @@ Architecture Decision Records (ADRs) เป็นเอกสารที่บ
 
 | ADR                                             | Title                              | Status        | Date       | Summary                                                                      |
 | ----------------------------------------------- | ---------------------------------- | ------------- | ---------- | ---------------------------------------------------------------------------- |
-| [ADR-017](./ADR-017-ollama-data-migration.md)  | Ollama Data Migration Architecture | ✅ Accepted   | 2026-02-26 | On-premise AI (Ollama) สำหรับ Migration 20,000+ PDFs พร้อม Validation Layer |
-| [ADR-017B](./ADR-017B-ai-document-classification.md) | AI Document Classification | ✅ Accepted | 2026-03-27 | AI-powered document classification ตาม ADR-018 (AI Isolation) |
-| [ADR-018](./ADR-018-ai-boundary.md)            | AI Boundary Policy                 | ✅ Accepted   | 2026-03-27 | Physical Isolation + API-only communication (Zero Trust for AI)              |
-| [ADR-020](./ADR-020-ai-intelligence-integration.md) | AI Intelligence Integration Architecture | 🔄 Proposed | 2026-04-03 | Unified AI Pipeline สำหรับ RFA-First (Legacy Migration + New Ingestion)    |
+| [ADR-017](./ADR-017-ollama-data-migration.md)  | Ollama Data Migration Architecture | ❌ Superseded | 2026-02-26 | ถูกแทนที่โดย ADR-023: Unified AI Architecture                                |
+| [ADR-017B](./ADR-017B-ai-document-classification.md) | AI Document Classification | ❌ Superseded | 2026-03-27 | ถูกแทนที่โดย ADR-023: Unified AI Architecture                                |
+| [ADR-018](./ADR-018-ai-boundary.md)            | AI Boundary Policy                 | ❌ Superseded | 2026-03-27 | ถูกแทนที่โดย ADR-023: Unified AI Architecture                                |
+| [ADR-020](./ADR-020-ai-intelligence-integration.md) | AI Intelligence Integration Architecture | ❌ Superseded | 2026-04-03 | ถูกแทนที่โดย ADR-023: Unified AI Architecture                                |
+| [ADR-022](./ADR-022-retrieval-augmented-generation.md) | Retrieval-Augmented Generation (RAG) | ❌ Superseded | 2026-04-20 | ถูกแทนที่โดย ADR-023: Unified AI Architecture                                |
+| [ADR-023](./ADR-023-unified-ai-architecture.md) | Unified AI Architecture            | ✅ Accepted   | 2026-05-14 | สถาปัตยกรรม AI หลักแบบรวมศูนย์ (Boundary, RAG, Workflows และ Isolation)      |
 
 ---
 
@@ -144,10 +146,12 @@ Architecture Decision Records (ADRs) เป็นเอกสารที่บ
 
 ### 9. AI & Data Integration
 
-- **ADR-017:** Ollama Data Migration - On-premise AI (Ollama) สำหรับ Migration 20,000+ PDFs
-- **ADR-017B:** Smart Document Digitization - AI-powered categorization สำหรับเอกสารเก่า
-- **ADR-018:** AI Boundary Policy - Physical Isolation + API-only communication (Zero Trust)
-- **ADR-020:** AI Intelligence Integration - Unified AI Pipeline สำหรับ RFA-First approach
+- **ADR-017:** Ollama Data Migration - (Superseded by ADR-023)
+- **ADR-017B:** Smart Document Digitization - (Superseded by ADR-023)
+- **ADR-018:** AI Boundary Policy - (Superseded by ADR-023)
+- **ADR-020:** AI Intelligence Integration - (Superseded by ADR-023)
+- **ADR-022:** Retrieval-Augmented Generation - (Superseded by ADR-023)
+- **ADR-023:** Unified AI Architecture - สถาปัตยกรรม AI หลักของระบบ ครอบคลุม Boundary, Workflows, RAG และ Hardware Isolation
 
 ---
 
@@ -375,8 +379,8 @@ graph TB
 
 ---
 
-**Version:** 1.8.5 (Added ADR-003, ADR-004, ADR-007)
-**Last Review:** 2026-04-10
+**Version:** 1.9.1 (Consolidated AI ADRs into ADR-023)
+**Last Review:** 2026-05-14
 **Next Review:** 2026-10-10
 
 ---