OpenRouter отдаёт 403 с российских IP (подтверждено вживую). Добавлен
sing-box как отдельный сервис (VLESS+WS+TLS до ноды вне РФ) — только для
исходящих запросов к OpenRouter из ollama_client.py, остальной трафик
(Postgres/RabbitMQ/MinIO/Ollama) идёт напрямую. Реальный конфиг с UUID —
только на проде (см. config.json.example), в git не попадает.
EMBED_BACKEND=cloud — эмбеддинги через DeepInfra (OpenAI-совместимый API),
модель та же BAAI/bge-m3, что уже льётся на VM109 — переключение не рвёт
совместимость с уже пересчитанным FAISS-индексом (тот же вектор 1024).
Не активно по умолчанию (EMBED_BACKEND всё ещё "ollama").
LLM_BACKEND=ollama (дефолт, поведение не меняется) | openrouter (облачный
API, дешёвая модель — для да/нет+уверенность "ум" не критичен, зато
не нужен локальный GPU-хост вообще). Общая _complete() прячет разницу
форматов запроса/ответа за check_paraphrase/summarize.
Раньше эмбеддинг-модель (уровень 3) гоняла на CPU внутри worker-gpu —
GPU CT108 использовался только под LLM-парафраз (уровень 4). Теперь
эмбеддинги идут через Ollama /api/embed на отдельной VM с RX 580
(Vulkan-бэкенд, без возни с ROCm/HIP для этой карты). EMBED_BACKEND
переключаемый ("ollama" | "sentence_transformers"), дефолт — ollama.
Модель сменилась на bge-m3 (1024-мерный вектор вместо 768 у
paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2) — несовместимо с уже посчитанным
FAISS-индексом, нужна полная переиндексация корпуса после деплоя.
Заодно докстринг delete_task в tasks.py — снятое раньше ограничение
"нельзя удалить processing" оставляло враньё в докстринге.
Критично: L1/L2/L3 сравнивали фрагменты со ВСЕЙ базой documents, включая
source=user_submission — работы, которые auto_approve_submission сам же
затаскивал в корпус после проверки. Итог: студент, перепроверивший тот
же файл дважды, получал 100% "точное совпадение" по всем фрагментам —
против собственной же более ранней загрузки.
Фикс: все три уровня исключают source=user_submission из кандидатов на
совпадение. AUTO_APPROVE_SUBMISSIONS выключен по умолчанию — раньше рос
корпус для будущего сравнения, но без защиты от self/cross-match это
опаснее, чем полезно.
Кандидаты уровня 3 (FAISS), которые прошли порог семантической схожести,
но LLM не подтвердила заимствование, раньше молча отбрасывались. Теперь
это отдельный блок "recommendations" в отчёте — не плагиат, но источники,
полезные для раскрытия темы.
Ответ на "неужели больше нет" / "мы ведь можем это исправить": закрывает
две дыры относительно Антиплагиат.ру/Turnitin, о которых договорились.
1. Различение цитаты и голого плагиата (app.scoring.is_cited, worker-gpu):
эвристика — фрагмент считается процитированным, если обрамлён кавычками
(«…», "…") либо сразу за ним (в пределах ~150 симв.) идёт скобочная ссылка
с годом: [Иванов, 2023], (Smith, 2020) — совпадает и с нашим же форматом
ГОСТ 7.0.5. aggregate_results теперь принимает full_text, размечает
match["cited"] и считает uncited_similarity (доля БЕЗ похожих на цитаты —
ближе к тому, что коммерческие системы называют "% некорректных
заимствований") отдельно от overall_similarity (как было, для совместимости).
Фронтенд: бейдж "Цитата" на совпадении + строка с разбивкой в отчёте
(аддитивные опциональные поля в типах — старые задачи не ломаются).
2. Автопополнение корпуса проверенными работами (как у коммерческих систем —
так ловится списывание у предыдущих потоков). Раньше загруженная на проверку
работа складывалась в StagedWork и ждала РУЧНОГО одобрения админом — де-факто
не пополняла базу для сравнения. Теперь index.auto_approve_submission
(диспатчится из gpu.check_plagiarism ПОСЛЕ сохранения результата — чтобы
работа не сматчилась сама с собой) добавляет её в documents автоматически,
под настройкой AUTO_APPROVE_SUBMISSIONS (default True). Ручное
approve/reject в админке остаётся рабочим (идемпотентно — auto-approve
пропускает уже не-pending записи), пригодится при AUTO_APPROVE=False.
Конвертация StagedWork→doc_data вынесена в чистый app/staging.py (без
Celery/SQLAlchemy/MinIO) — тестируется изолированно, идентична ручному
пути в admin.py (POST /admin/staging/{id}/approve).
Тестов добавлено 16 (scoring 8→18, новый staging.py — 6). Оба mypy-гейта
расширены (scoring.py, staging.py). Тестов всего: 112 (было 82 в последнем
подсчёте README — таблица давно отставала, заодно поправил на актуальные цифры
по всем сервисам, включая забытый в прошлый раз Qdrant).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
FAISS-индекс — файловый синглтон в RAM одного воркера (save на каждую запись,
без блокировок, без HA, не горизонтален). Добавлен альтернативный бэкенд Qdrant
с тем же classmethod-интерфейсом, выбор через VECTOR_BACKEND — аддитивно и
безопасно: дефолт остаётся faiss, ничего не ломается, пока не переключат.
- app/qdrant_manager.py — search/add_vectors/save(no-op)/total_vectors поверх
qdrant-client (коллекция Cosine, id точки = doc_id, upsert идемпотентен);
- app/vector_store.py — get_backend() по настройке; задачи search/plagiarism
переведены на него (больше не импортируют FAISSManager напрямую);
- app/migrate_faiss_to_qdrant.py — перелив существующих векторов (reconstruct
из IndexIDMap2 → upsert), идемпотентно;
- docker-compose.prod.yml — сервис qdrant под профилем `qdrant` (по умолчанию не
поднимается, ресурсов не ест) + volume; README — раздел про переключение.
Тесты (9) гоняют QdrantManager против ВСТРОЕННОГО Qdrant (qdrant-client :memory:,
не моки) + диспетчеризацию бэкенда. Всего тестов: 82 (indexer 24, gost 24, gpu 34).
Плюсы Qdrant активируются только после явного переключения + миграции.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Итоговый процент схожести (тот, что видит студент) и дедупликация совпадений
жили внутри Celery-задачи check_plagiarism и не тестировались. Вынес в чистую
функцию app.scoring.aggregate_results (без Celery/БД/сети) — правильная «высота»
(доменная логика отдельно от оркестрации) и теперь покрыто тестами:
- процент = доля УНИКАЛЬНЫХ помеченных позиций от всех фрагментов;
- одна позиция с несколькими источниками считается один раз (не раздувает %);
- точный дубль (source_title:pos) дедуплицируется;
- деление на ноль фрагментов; кап на 100%; округление до 2 знаков; by_method.
Поведение сохранено 1:1 (лог задачи переведён на result[...]). scoring.py добавлен
в mypy-гейт. Тестов всего: 61 (indexer 19, gost 17, gpu 25).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Второй CI-гейт после тестов: ruff как статический анализатор всего Python-кода
(services + scripts). Раньше ни линта, ни проверки типов в CI не было вовсе.
Конфиг ruff.toml: правила E/F/W/I/UP/B/SIM/C4, line-length 100. Осознанно
выключены E501 (длину держит форматтер; длинные RU-комментарии — норма),
B008 (Depends()/Query() в дефолтах — идиома FastAPI, не баг) и UP042
((str, Enum)→StrEnum меняет __str__/сериализацию — не трогаем).
Починено под ноль находок:
- B904 (11): raise ... from exc / from None — читаемые цепочки исключений в
Celery-ретраях и HTTPException, ошибки обработки не маскируют исходные.
- SIM105 (5): try/except/pass → contextlib.suppress (faiss remove_ids, lsh.remove,
сброс кэша, ws-disconnect, парс года).
- C416/SIM108/B905/F841/UP035/UP017/F401/I001: dict(rows), тернарник, zip strict,
мёртвая переменная, устаревшие импорты, timezone.utc→UTC, чистка/сортировка.
Обвязка: scripts/run_lint.sh (ruff в изолированном python:3.11-slim), шаг «Линт»
в job test перед юнит-тестами (падаем раньше). make lint / make lint-fix.
Все 41 юнит-тест по-прежнему зелёные, изменённые файлы компилируются.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Первый настоящий автоматический тест-суит проекта — раньше регрессии ловились
руками. Покрыта чистая логика детекции и форматирования (без БД/Redis/GPU/Ollama):
- worker-indexer: L1 Winnowing (точные совпадения, идемпотентность отпечатка,
диапазон signed int64) и L2 MinHash LSH (шинглы, Jaccard, near-duplicate +
upsert через in-memory-фолбэк).
- worker-gpu: L3 FAISS — возврат doc_id из PostgreSQL (IndexIDMap2),
идемпотентность add_vectors (remove-before-add, без дублей), self-match ≈ 1,
ранжирование. Прямо стережёт баги, из-за которых индекс переписывался.
- worker-gost: ГОСТ 7.1-2003 и 7.0.5-2008 — авторы (≤3 / 4+ «и др.»/et al.),
статья/книга/web, DOI, порядок сортировки кириллица→латиница, стр. в ссылке.
Обвязка: per-service pytest.ini/conftest/requirements-test. scripts/run_tests.sh
гоняет тесты в изолированных python:3.11-slim контейнерах (не засоряя хост),
через Tsinghua-зеркало. CI: job `test` теперь гейтит `deploy` (needs: test) —
падение тестов блокирует прод-деплой. make test / make test-one SVC=...
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
_reverse_map был identity-map (faiss_id == doc_id для IndexIDMap2) —
использовался только как doc.faiss_id = _reverse_map[doc_id], т.е. = doc_id.
Убрал поле, метод _rebuild_reverse_map и его обслуживание в 5 местах;
_use_gpu нигде не читался. -30 строк, функционал тот же.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
pypi.org с этой сети отдаёт данные с таймаутами (TCP есть, пакеты почти не
качаются) → CI-сборки падали. pypi.tuna.tsinghua.edu.cn — полное зеркало,
отдаёт стабильно (celery за 13с). Прописал -i зеркало во все 5 Dockerfile.
Сборки перестанут зависеть от флоки-канала до pypi.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Две связанные проблемы, ломавшие качество детекции:
1. Уровень 1 (Winnowing) репортил весь документ одним совпадением на позиции
0..длина — в отчёте нельзя было понять, ГДЕ плагиат. Теперь winnow'им
каждый фрагмент и находим источник + позицию для каждого, так отчёт
показывает "символы A-B скопированы из источника X".
2. MAX_FINGERPRINTS_PER_DOC=500 обрезал отпечатки статьи (у типичной статьи
их ~3600), причём произвольную выборку. Из-за этого скопированный фрагмент
почти не разделял отпечатки с источником (проверено: хранилось ~14%,
фрагмент находил 17% своих хэшей → не срабатывало). Winnowing рассчитан на
ПОЛНОЕ хранение; поднял лимит до 20000.
Также overall_similarity считается по числу уникальных помеченных позиций,
а не совпадений — фрагмент, совпавший с несколькими источниками, больше не
раздувает процент выше 100.
Проверено end-to-end: документ с дословной вставкой из статьи корпуса →
вставка локализована (chars 1027-2385 = 100%, источник атрибутирован);
чисто оригинальный текст → 0% (нет ложных срабатываний).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Семантический поиск (уровень 3) не работал вообще: индекс IndexIVFFlat с
nlist=1024 требует ~40000 векторов для обучения, а до обучения векторы
складывались во временный in-memory _flat_index, который:
- не сохранялся на диск (save() писал только пустой _index) → терялся при
рестарте;
- не участвовал в поиске (search() искал только в необученном _index и
сразу возвращал []).
Итог: в FAISS всегда было 0 векторов, семантика возвращала пусто.
Заменено на IndexIDMap2(IndexFlatIP): без обучения, работает с первого
вектора, doc_id хранится внутри индекса, корректно персистится. На
нормализованных векторах inner product = cosine, порог 0.75 сохраняет смысл.
Добавлена идемпотентность add_vectors (remove_ids перед add).
Проверено: 66 документов → ntotal=66, поиск возвращает релевантные
результаты со score 0.72-0.78, round-trip save/load сохраняет векторы.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
- Резенд письма верификации (/auth/resend-verification), модалка на
фронте с поллингом статуса, страница /verify-email/:token
- SMTP переведён на собственный Postfix (mail.jze9mail.ru, STARTTLS,
SMTP_TLS_VERIFY) вместо Yandex-заглушки в дефолтах и .env.example
- OLLAMA_URL и модель в worker-gpu синхронизированы с новым GPU-хостом
(llama3:8b -> qwen2.5:7b, которой раньше не было на сервере)
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
