# ADR-017: Ollama Data Migration Architecture
**Status:** Accepted
**Date:** 2026-02-26
**Version:** 1.8.3 (Aligned with ADR-020)
**Review Cycle:** Core ADR (Review every 6 months or Major Version upgrade)
**Decision Makers:** Development Team, DevOps Engineer, AI Integration Lead
**Gap Resolution:** Addresses legacy document migration challenges (20,000+ PDFs) and data integrity validation requirements (Product Vision v1.8.5, Section 3.1) and migration acceptance criteria (UAT Criteria, Section 4.6)
**Version Dependency:**
- **Effective From:** v1.8.3
- **Applies To:** v1.8.3+ (Migration execution)
- **Backward Compatible:** v1.8.0+ (Migration planning)
- **Required For:** v1.9.0+ (Legacy data completion)
**Related Documents:**
- [ADR-020: AI Intelligence Integration Architecture](./ADR-020-ai-intelligence-integration.md) — Overall AI Architecture & RFA-First Strategy
- [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-019: Hybrid Identifier Strategy](./ADR-019-hybrid-identifier-strategy.md) — UUID Strategy สำหรับ DB Lookup
- [Software Architecture](../02-Architecture/02-02-software-architecture.md)
- [Data Dictionary](../03-Data-and-Storage/03-01-data-dictionary.md)
> **Note:** ADR-017 is clarified and hardened by ADR-018 regarding AI physical isolation. Now part of unified ADR-020 architecture with RFA-First approach, Gemma 4 model, and comprehensive Human-in-the-Loop validation.
---
## Context and Problem Statement
โครงการ LCBP3-DMS มีความจำเป็นต้องนำเข้าเอกสาร PDF เก่าจำนวนกว่า 20,000 ฉบับ พร้อม Metadata ใน Excel เข้าสู่ระบบใหม่
ความท้าทายหลักคือ **Data Integrity และความถูกต้องของ Metadata** เนื่องจากข้อมูลเก่ามีโอกาสเกิด Human Error เราจึงต้องการ AI ช่วย Validate ก่อนนำเข้า
การส่งข้อมูลขึ้น Cloud AI Provider มีปัญหา 2 ประการ:
1. **Data Privacy:** เอกสารก่อสร้างท่าเรือเป็นความลับ ห้ามออกนอกเครือข่าย
2. **Cost:** ~$0.01–0.03 ต่อ Record = อาจสูงถึง $600 สำหรับ 20,000 records
---
## Decision Drivers
- **Security & Privacy:** ประมวลผลภายในเครือข่ายองค์กร (On-Premise) เท่านั้น
- **Cost Effectiveness:** ไม่เสียค่า Pay-per-use
- **Performance:** ประมวลผลได้ในระยะเวลาที่จำกัด (~3–4 คืน)
- **Maintainability:** แยก Migration ออกจาก Core Application
- **Recoverability:** Rollback ได้สมบูรณ์
- **Resilience:** รองรับ Checkpoint/Resume และ Hardware Failure
- **Data Integrity:** Idempotency, Revision Drift Protection, Enum Enforcement
- **Storage Governance:** ทุก File Move ต้องผ่าน StorageService
---
## Considered Options
### Option 1: NestJS Custom Script + Public AI API
**Pros:** ไม่ต้องจัดหา Hardware เพิ่ม, AI ฉลาดสูง
**Cons:**
- ❌ ผิดนโยบาย Data Privacy
- ❌ ค่าใช้จ่ายสูง (~$600)
- ❌ Code สกปรก ปะปนกับ Source Code หลัก
### Option 2: Pure Scripting (No AI)
**Pros:** เร็ว ไม่มีค่าใช้จ่าย
**Cons:**
- ❌ ความแม่นยำต่ำ ตรวจได้แค่ Format
- ❌ ต้องใช้ Manual Review จำนวนมาก
### Option 3: Local AI Model (Ollama) + n8n ⭐ (Selected)
**Pros:**
- ✅ Privacy Guaranteed
- ✅ Zero Cost
- ✅ Clean Architecture
- ✅ Visual & Debuggable
- ✅ Resilient (Checkpoint/Resume)
- ✅ Structured Output ด้วย JSON Schema
**Cons:**
- ❌ ต้องเปิด Desktop ทิ้งไว้ดูแล GPU Temperature
- ❌ Model เล็กอาจแม่นน้อยกว่า Cloud AI → ต้องมี Human Review Queue
---
## Decision Outcome
**Chosen Option:** Option 3 — Local AI Model (Ollama) + n8n
**Rationale:**
ประยุกต์ใช้ Hardware ที่มีอยู่ โดยไม่ขัดหลัก Privacy และ Security ของโครงการ n8n ช่วยลด Risk ที่จะกระทบ Core Backend และรองรับ Checkpoint/Resume ได้ดีกว่าการเขียน Script เอง
---
## Impact Analysis
### Affected Components
| Component | Impact Level | Description |
|-----------|--------------|-------------|
| **Migration Infrastructure** | **High** | n8n workflows, Ollama AI services, Admin Desktop setup |
| **Database Schema** | **High** | Migration tables, audit logs, staging areas |
| **Backend Services** | **High** | Migration APIs, validation services, storage integration |
| **Storage Systems** | **Medium** | Two-phase storage, file management, cleanup processes |
| **Security Model** | **Medium** | Migration tokens, IP whitelisting, audit trails |
| **Frontend Interface** | **Medium** | Migration dashboard, review queues, approval workflows |
| **Monitoring & Logging** | **Medium** | Migration progress tracking, error handling, performance metrics |
| **Documentation** | **Low** | Migration procedures, troubleshooting guides |
### Required Changes
| Change Category | Specific Changes | Priority |
|----------------|------------------|----------|
| **Infrastructure** |
- Setup n8n on QNAP NAS with Docker
- Install Ollama with Gemma 4 on Admin Desktop
- Configure PaddleOCR service for Thai text extraction
- Setup network segmentation and AI isolation per ADR-018
- Configure GPU monitoring and temperature controls
| **Critical** |
| **Database** | - Create migration_logs table with UUIDv7 primary keys
- Create migration_review_queue staging table
- Create import_transactions audit table
- Create migration_progress tracking table
- Setup migration_fallback_state table
| **Critical** |
| **Backend** | - Implement MigrationService with business logic
- Create AI validation layer with confidence thresholds
- Add migration-specific API endpoints with CASL guards
- Implement idempotency handling for migration requests
- Create storage service integration for two-phase file handling
| **Critical** |
| **Security** | - Implement migration token system with 7-day expiry
- Setup IP whitelisting for migration services
- Configure rate limiting for migration endpoints
- Create comprehensive audit logging for migration operations
- Implement Nginx security rules for migration access
| **High** |
| **Storage** | - Implement two-phase storage (temp → permanent)
- Create migration-specific storage paths
- Setup file cleanup and archival processes
- Implement storage service integration
- Create file validation and virus scanning workflows
| **High** |
| **Frontend** | - Build migration dashboard with queue management
- Create review interface for AI suggestions
- Implement bulk approval/rejection workflows
- Add progress tracking and monitoring displays
- Create error handling and retry interfaces
| **Medium** |
| **Monitoring** | - Setup migration progress tracking and metrics
- Implement AI service health monitoring
- Create error logging and alerting systems
- Setup performance monitoring for migration workflows
- Create GPU temperature and resource monitoring
| **Medium** |
| **Documentation** | - Create migration operation procedures
- Document troubleshooting and recovery processes
- Create admin training materials
- Update API documentation with migration endpoints
- Create rollback and recovery guides
| **Medium** |
### Cross-Component Dependencies
| Dependency | Source | Target | Impact |
|------------|--------|--------|--------|
| **n8n → Backend API** | Migration workflows | Validation endpoints | Data processing |
| **AI Services → Backend** | Ollama processing | AI validation layer | Quality control |
| **Migration Service → Storage** | Data processing | Two-phase storage | File management |
| **Frontend → Migration API** | Dashboard interface | Migration endpoints | User interaction |
| **Audit → Migration** | Logging service | Migration audit trail | Compliance tracking |
| **Monitoring → Infrastructure** | Health checks | AI and n8n services | Operational stability |
| **Security → Migration** | Token validation | Migration access control | Access management |
---
## Implementation Summary
| Component | รายละเอียด |
| ---------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| Migration Orchestrator | n8n (Docker บน QNAP NAS) |
| AI Model Primary | Ollama `gemma4:9b` (9.6 GB, Gemma 4 9B) — Validation, Summarization, Tagging |
| AI Model Fallback | Ollama `mistral:7b-instruct-q4_K_M` |
| Hardware | QNAP NAS (Orchestrator) + Desktop Desk-5439 (AI Processing, RTX 2060 SUPER 8GB) |
| DB Lookup (n8n) | n8n ทำการ Query `project_uuid`, `organization_uuid` และดึง `Tags` จาก DB ให้ AI (ADR-019) |
| Data Ingestion | 1. Staging ลง `migration_review_queue` -> 2. กดยืนยันผ่าน Frontend Management UI -> 3. Final Commit ผ่าน API |
| Concurrency (n8n) | Sequential — Batch Size 50-100 ป้องกัน DB Connection Overload |
| Checkpoint | MariaDB `migration_progress` และการใช้ `ON DUPLICATE KEY UPDATE` ใน Staging |
| Fallback | Auto-switch Model เมื่อ Error ≥ Threshold |
| Storage | Two-Phase Storage: 1. `POST /api/storage/upload` (Temp) -> 2. Commit ภายหลัง |
| Expected Runtime | ~16.6 ชั่วโมง (~3–4 คืน) สำหรับ 20,000 records |
---
## AI Output Contract (JSON Schema)
```json
{
"is_valid": true,
"confidence": 0.92,
"suggested_category": "Correspondence",
"detected_issues": [],
"suggested_title": null,
"summary": "This document outlines the revised design specifications for the electrical subsystem in phase 2...",
"suggested_tags": [
{ "name": "Electrical", "description": "Electrical engineering design documents.", "is_new": false },
{ "name": "Phase2-Specs", "description": "Specific requirements for Phase 2 implementation.", "is_new": true }
]
}
```
| Field | Type | คำอธิบาย |
| -------------------- | ------------------------- | ---------------------------------------------------------------- |
| `is_valid` | boolean | เอกสารผ่านการตรวจสอบหรือไม่ (เปรียบเทียบ subject vs pdf) |
| `confidence` | float (0.0–1.0) | ความมั่นใจของ AI |
| `suggested_category` | string (enum จาก Backend) | หมวดหมู่ที่ AI แนะนำ |
| `detected_issues` | string[] | รายการปัญหา (array ว่างถ้าไม่มี) |
| `suggested_title` | string \| null | Title ที่แก้ไขแล้ว หรือ null |
| `summary` | string | สรุปเนื้อหา 4-5 ประโยค สำหรับใส่ใน `body` |
| `suggested_tags` | array of objects | รายการ Tags ที่จับคู่ได้ หรือ แนะนำให้สร้างใหม่ (`is_new: true`) |
> ⚠️ **Patch:** `suggested_category` ต้องตรงกับ System Enum จาก `GET /api/meta/categories` เท่านั้น — ห้าม hardcode Category List ใน Prompt
---
## Confidence Threshold Policy (Staging Logic)
**ข้อมูลทุกชุดจาก n8n จะต้องถูกส่งเข้าตาราง `migration_review_queue` เสมอ** โดยจัดสถานะเบื้องต้นตาม Confidence:
| ระดับ Confidence | สถานะใน Review Queue |
| -------------------------------- | ------------------------------------------------- |
| `>= 0.85` และ `is_valid = true` | `PENDING` (พร้อมให้ Admin เลือก Batch Import) |
| `0.60–0.84` | `PENDING` (ไฮไลต์แจ้งให้ Admin ตรวจสอบข้อมูลก่อน) |
| `< 0.60` หรือ `is_valid = false` | `REJECTED` (รอให้ Admin แก้ไขข้อมูล Manual) |
| AI Parse Error | ส่งไป Error Log + Trigger Fallback Logic |
| Revision Drift | `PENDING` พร้อมระบุ reason: "Revision drift" |
> ⚠️ **Tag Review:** ข้อมูลใดที่มี `is_new: true` ใน `suggested_tags` จะถูกบังคับให้ Admin ตรวจสอบบน Frontend UI ก่อน เพื่อป้องกัน AI สร้าง Tags ขยะซ้ำซ้อน
---
## Idempotency Contract
**HTTP Header ที่ต้องส่งทุก Request:**
```
Idempotency-Key: :
```
**Backend Logic:**
```
IF idempotency_key EXISTS in import_transactions → RETURN HTTP 200 (no action)
ELSE → Process normally → INSERT import_transactions → RETURN HTTP 201
```
ป้องกัน Revision ซ้ำกรณี n8n Retry หรือ Network Error
---
## Duplicate Handling Clarification
Bypass Duplicate **Validation Error**
Hard Rules:
- ❌ Migration Token ไม่สามารถ Overwrite Revision ที่มีอยู่
- ❌ Migration Token ไม่สามารถ Delete Revision ก่อนหน้า
- ✅ Migration Token trigger Revision increment logic ตามปกติเท่านั้น
---
## Storage Governance (Two-Phase Storage)
**ข้อห้าม:**
```
❌ mv /data/dms/staging_ai/TCC-COR-0001.pdf /final/path/...
```
**ข้อบังคับ (Two-Phase Strategy):**
**Phase 1: Temp Upload (โดย n8n)**
```
✅ POST /api/storage/upload
(Upload ไฟล์ PDF ได้ผลลัพธ์เป็น attachment_id เช่น 1024)
*ไฟล์จะถูกระบุเป็น `is_temporary = TRUE`*
```
**Phase 2: Final Commit (โดย Frontend UI -> Backend API)**
```
✅ POST /api/migration/commit_batch
body: { queue_ids: [1, 2, 3] }
```
Backend จะทำหน้าที่:
1. อ่านข้อมูลจาก `migration_review_queue` ซึ่งมี `temp_attachment_id` อยู่
2. นำ `temp_attachment_id` ไปเชื่อมกับเอกสาร (Link to `correspondence_attachments`)
3. เปลี่ยนสถานะอัพเดต `is_temporary = FALSE`
4. Move ไฟล์ไปที่ `/data/dms/uploads/YYYY/MM/{uuid}.pdf` ผ่าน StorageService อย่างถูกต้อง
---
## Review Queue Contract & Frontend UI
- `migration_review_queue` เป็น **Staging Table หลัก** (ไม่ auto-ingest ข้ามขั้นตอนนี้)
- ห้ามสร้าง Correspondence record จนกว่า Admin จะสั่ง Execute การ Import จากหน้าจอ
- **Approval Flow:**
1. N8N Insert เข้า `migration_review_queue` (พร้อม `temp_attachment_id`)
2. Admin Review บน Frontend UI (ให้ความสำคัญกับการเช็ค `is_new: true` Tags)
3. Admin เลือก Rows แล้วกด **"Execute Import"**
4. Frontend ส่งคำสั่ง `POST /api/migration/commit_batch` ถือว่าเป็นการ Ingest ลงตาราง Business Schema จริง
---
## Revision Drift Protection
ถ้า Excel มี revision column:
```
IF excel_revision != current_db_revision + 1
→ ROUTE ไป Review Queue พร้อม reason: "Revision drift"
```
---
## Execution Time Estimate
| Parameter | ค่า |
| ---------------------- | ------------------------------ |
| Delay ระหว่าง Request | 2 วินาที |
| Inference Time (avg) | ~1 วินาที |
| เวลาต่อ Record | ~3 วินาที |
| จำนวน Record | 20,000 |
| เวลารวม | ~60,000 วินาที (~16.6 ชั่วโมง) |
| **จำนวนคืนที่ต้องใช้** | **~3–4 คืน** (รัน 22:00–06:00) |
---
## Encoding Normalization
ก่อน Ingestion ทุกครั้ง:
- Excel data → Convert เป็น **UTF-8**
- Filename → Normalize เป็น **NFC UTF-8** ป้องกันปัญหาภาษาไทยเพี้ยนข้าม OS
---
## Security Constraints
1. Migration Token อายุ **≤ 7 วัน** — Revoke ทันทีหลัง Migration
2. Token Bypass ได้เฉพาะ: Virus Scan, Duplicate Validation Error, Created-by
3. Token **ไม่มีสิทธิ์** ลบหรือ Overwrite Record เดิม
4. ทุก Request บันทึก Audit Log: `action=IMPORT, source=MIGRATION, created_by=SYSTEM_IMPORT`
5. **IP Whitelist:** ใช้ได้เฉพาะจาก ``
6. **Nginx Rate Limit:** `limit_req zone=migration burst=5 nodelay`
7. **Docker Hardening:** `mem_limit: 2g`, log rotation `max-size: 10m, max-file: 3`
---
## Rollback Strategy
1. Disable Migration Token ใน DB ทันที
2. ลบ Records ทั้งหมด `created_by = 'SYSTEM_IMPORT'` ผ่าน Transaction SQL (รวม `import_transactions`)
3. ย้ายไฟล์ PDF กลับ `migration_temp/`
4. Reset `migration_progress` และ `migration_fallback_state`
5. วิเคราะห์ Root Cause ก่อนรันใหม่
รายละเอียดดูที่ `03-04-legacy-data-migration.md` หัวข้อ 4
---
## Architecture Validation Checklist (GO-LIVE GATE)
### 🟢 A. Infrastructure Validation
| Check | Expected | ✅ |
| ---------------------------- | ------------- | --- |
| Ollama `/api/tags` reachable | HTTP 200 | |
| Backend `/health` OK | HTTP 200 | |
| MariaDB reachable | SELECT 1 | |
| `staging_ai` mounted RO | ls works | |
| `migration_logs` mounted RW | write test OK | |
| GPU VRAM < 70% idle | safe margin | |
| Disk space > 30% free | safe | |
### 🟢 B. Security Validation
| Check | Expected | ✅ |
| -------------------------------------- | -------- | --- |
| Migration Token expiry ≤ 7 days | Verified | |
| Token IP Whitelist = NAS IP only | Verified | |
| Token cannot DELETE records | Verified | |
| Token cannot UPDATE non-import records | Verified | |
| Audit Log records `source=MIGRATION` | Verified | |
| Nginx rate limit configured | Verified | |
| Docker mem_limit = 2g | Verified | |
### 🟢 C. Data Integrity Validation
| Check | Expected | ✅ |
| ---------------------------------------------- | -------------- | --- |
| Enum fetched from `/api/meta/categories` | Not hardcoded | |
| `Idempotency-Key` header enforced | Verified | |
| Duplicate revision test (run same batch twice) | No overwrite | |
| Revision drift test | Sent to Review | |
| Storage path matches Core Storage Spec v1.8.0 | Verified | |
| Encoding normalization NFC UTF-8 | Verified | |
### 🟢 D. Workflow Validation (Dry Run 20 Records)
| Check | Expected | ✅ |
| ---------------------------------------- | ------------ | --- |
| JSON parse success rate | > 95% | |
| Confidence distribution reasonable | Mean 0.7–0.9 | |
| Checkpoint updates every 10 records | Verified | |
| Fallback model not prematurely triggered | Verified | |
| Reject log written to `migration_logs/` | Verified | |
| Error log written to `migration_logs/` | Verified | |
| Review queue inserts to DB | Verified | |
### 🟢 E. Performance Validation
| Check | Expected | ✅ |
| ------------------------------- | -------- | --- |
| 10 records processed < 1 minute | Verified | |
| GPU temp < 80°C | Verified | |
| No memory leak after 1 hour | Verified | |
| No duplicate revision created | Verified | |
### 🟢 F. Rollback Test (Mandatory)
| Check | Expected | ✅ |
| ------------------------------------ | ----------------- | --- |
| Disable token works | is_active = false | |
| Delete `SYSTEM_IMPORT` records works | COUNT = 0 | |
| `import_transactions` cleared | COUNT = 0 | |
| Checkpoint reset to 0 | Verified | |
| Fallback state reset | Verified | |
---
## GO / NO-GO Criteria
**GO ถ้า:**
- A, B, C ทุก Check = PASS
- Dry run error rate < 10%
- JSON parse failure < 5%
- Revision conflict < 3%
**NO-GO ถ้า:**
- Enum mismatch (Category hardcoded)
- Idempotency ไม่ได้ implement
- Storage bypass (move file โดยตรง)
- Audit log ไม่ครบ
---
## Final Architectural Assessment
| Area | Status |
| ------------------ | ------------------------------------------------- |
| ADR Compliance | ✅ Fully aligned |
| Security | ✅ Hardened (IP Whitelist, Rate Limit, Docker) |
| Data Integrity | ✅ Controlled (Idempotency, Revision Drift, Enum) |
| Storage Governance | ✅ Enforced (StorageService only) |
| Operational Safety | ✅ Production Grade |
---
_สำหรับขั้นตอนปฏิบัติงานแบบละเอียด ดูที่ `03-04-legacy-data-migration.md` และ `03-05-n8n-migration-setup-guide.md`_
---
## ADR Review Cycle
### Review Classification
**Core ADR Status:** This ADR is classified as a **Core Migration Architecture** due to its fundamental impact on data migration strategy and AI integration patterns.
### Review Schedule
| Review Type | Frequency | Trigger | Scope |
|-------------|-----------|---------|-------|
| **Regular Review** | Every 6 months | Calendar-based | Migration effectiveness, AI accuracy |
| **Major Version Review** | Every major version (v2.0.0, v3.0.0) | Version planning | Architecture relevance, new migration requirements |
| **Migration Review** | During migration execution | Migration progress | Performance, accuracy, operational issues |
| **Post-Migration Review** | After migration completion | Migration completion | Lessons learned, improvements, retirement planning |
### Review Process
#### Phase 1: Preparation (1 week before review)
1. **Migration Metrics Collection**
- Migration progress and completion rates
- AI validation accuracy and confidence scores
- Error rates and failure patterns
- Processing performance benchmarks
- Storage and resource utilization metrics
2. **Stakeholder Notification**
- Development Team
- DevOps Engineer
- AI Integration Lead
- Database Administrator
- Project Management
#### Phase 2: Review Meeting (2-hour session)
1. **Migration Performance Assessment**
- Review migration progress against targets
- Analyze AI validation accuracy and effectiveness
- Evaluate processing speed and resource utilization
- Assess error handling and recovery procedures
2. **Data Quality Evaluation**
- Review AI validation accuracy against human verification
- Analyze data integrity and consistency metrics
- Evaluate duplicate detection and handling
- Assess revision drift protection effectiveness
3. **Operational Assessment**
- Review system stability and reliability
- Evaluate monitoring and alerting effectiveness
- Assess rollback and recovery procedures
- Review security compliance and audit trails
#### Phase 3: Decision & Documentation (1 week after review)
1. **Review Outcomes**
- **No Change:** Migration architecture remains effective
- **Update Required:** Adjust AI parameters or migration procedures
- **Enhancement:** Add new migration capabilities or optimizations
- **Retire:** Migration complete, ADR no longer needed
2. **Documentation Updates**
- Update migration procedures and guidelines
- Revise performance benchmarks and targets
- Document lessons learned and best practices
- Update operational procedures and troubleshooting guides
### Review Criteria
| Criterion | Question | Pass/Fail Threshold |
|-----------|----------|---------------------|
| **Migration Progress** | Is migration meeting completion targets? | Pass: ≥90% of target, Fail: <90% |
| **AI Validation Accuracy** | Is AI validation meeting accuracy targets? | Pass: ≥85% accuracy, Fail: <85% |
| **Processing Performance** | Are processing times within acceptable limits? | Pass: <3s per record, Fail: >3s |
| **Data Integrity** | Are data integrity issues within acceptable limits? | Pass: <2% errors, Fail: ≥2% |
| **System Stability** | Is migration system stable and reliable? | Pass: >99% uptime, Fail: <99% |
| **Security Compliance** | Are all security controls functioning properly? | Pass: 100% compliant, Fail: Any violations |
### Review History Template
```
## Review Cycle [YYYY-MM-DD]
**Review Type:** [Regular/Major Version/Migration/Post-Migration]
**Reviewers:** [Names and roles]
**Duration:** [Meeting date]
### Findings
- [Key findings from migration performance and data quality assessment]
### Issues Identified
- [Performance bottlenecks, accuracy problems, or operational issues]
### Recommendations
- [Migration optimizations, AI improvements, or procedural changes]
### Outcome
- [No Change/Update Required/Enhancement/Retire]
### Next Review Date
- [YYYY-MM-DD]
```
---
## Document History
| Version | Date | Author | Changes |
| ------- | ---------- | ----------- | -------------------------------------------------------------------- |
| 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 |