# Академический помощник

Микросервисная система антиплагиата и поиска академических источников.

Студент вводит тему → система ищет источники → проверяет плагиат → форматирует ГОСТ-библиографию.
Всё асинхронно: студент закрыл браузер, получил email когда готово.

## Архитектура

```
                    ┌─────────────────┐
                    │   Frontend       │  React + Vite + TypeScript
                    │  (React SPA)     │
                    └────────┬────────┘
                             │ HTTPS
                    ┌────────▼────────┐
                    │   API Gateway    │  FastAPI, порт 8000
                    │  (FastAPI)       │  JWT, Rate Limit, WebSocket
                    └──┬─────────┬───┘
                       │ RabbitMQ│ Celery задачи
          ┌────────────▼──┐  ┌──▼──────────────┐
          │  worker-gpu    │  │ worker-indexer   │
          │  (CUDA/FAISS)  │  │ (PDF/DOCX parse) │
          │  Sem. search   │  │ Winnowing/MinHash │
          │  LLM paraphrase│  └──────────────────┘
          └────────────────┘
                    │
          ┌─────────▼──────────┐  ┌────────────────────┐
          │  worker-notifier    │  │  worker-gost        │
          │  (SMTP email)       │  │  (ГОСТ 7.1/7.0.5)  │
          └────────────────────┘  └────────────────────┘

Инфраструктура:
  PostgreSQL 16 · Redis 7 · RabbitMQ 3 · Elasticsearch 8
  MinIO (4TB) · Ollama (llama3:8b) · NVIDIA RTX 2060
```

## Быстрый старт

```bash
# 1. Клонировать репозиторий
git clone https://github.com/jze9/anti-plagiarism.git
cd anti-plagiarism

# 2. Создать файл конфигурации
cp .env.example .env
# Отредактировать .env — сменить пароли и ключи!

# 3. Запустить в режиме разработки
make dev

# 4. Применить миграции базы данных
make migrate-dev

# 5. Создать ES индекс
make es-init

# 6. Открыть браузер
# Frontend: http://localhost:5173
# API docs: http://localhost:8000/api/docs
# RabbitMQ: http://localhost:15672 (guest/guest)
# Flower:   http://localhost:5555
# MinIO:    http://localhost:9001
```

## Команды

```bash
make dev          # Запуск в dev режиме (hot reload)
make build        # Сборка Docker образов
make up           # Запуск в продакшн режиме
make down         # Остановить все сервисы
make migrate      # Применить Alembic миграции
make logs         # Логи всех сервисов
make shell-api    # Shell в контейнере API
make shell-gpu    # Shell в контейнере GPU воркера
make lint         # Запустить линтер
make test         # Запустить тесты
make clean        # Удалить контейнеры и volumes
```

## Стек технологий

| Компонент | Технологии |
|-----------|-----------|
| API Gateway | FastAPI 0.111, Python 3.11, SQLAlchemy 2.0, Alembic |
| GPU Worker | sentence-transformers, FAISS-GPU (IVFFlat), Ollama (llama3:8b) |
| Indexer | PyMuPDF, python-docx, Winnowing, MinHash LSH |
| Очереди | RabbitMQ (брокер) + Celery 5 (воркеры) + Redis (результаты) |
| База данных | PostgreSQL 16 |
| Поиск | Elasticsearch 8 (BM25) + FAISS GPU (cosine) |
| Хранилище | MinIO (S3-совместимый) |
| Frontend | React 18, Vite, TypeScript, TailwindCSS, Zustand, React Query v5 |

## Проверка плагиата (4 уровня)

1. **Winnowing + MinHash** (~мс) — точное совпадение по fingerprints
2. **n-граммы + Jaccard** (~сек) — нечёткое совпадение
3. **FAISS GPU cosine** (~мс) — семантическое сходство (порог 0.75)
4. **Ollama Llama3** (~2сек) — LLM анализ парафраза (confidence > 0.7)

## Тарифные планы

| Тариф | Цена | Поиск/день | Изложений/мес | Плагиат/мес | Одновременно |
|-------|------|-----------|--------------|-------------|-------------|
| Бесплатный | 0₽ | 10 | 3 | 1 | 1 |
| Студенческий | 199₽ | безлимит | 30 | 10 | 2 |
| Премиум | 499₽ | безлимит | безлимит | 50 | 5 |
| Научный | 999₽ | безлимит | безлимит | безлимит | 10 |

## Парсеры источников

```bash
# Запарсить OpenAlex
python scripts/run_parser.py openalex \
    --query "машинное обучение" \
    --limit 10000 \
    --output /data/processed

# КиберЛенинка
python scripts/run_parser.py cyberleninka \
    --query "нейронные сети" \
    --limit 1000

# arXiv
python scripts/run_parser.py arxiv \
    --query "deep learning" \
    --categories cs.AI cs.LG \
    --limit 5000
```

## Переменные окружения

Смотри `.env.example` для полного списка переменных.
Обязательно смените `SECRET_KEY`, `POSTGRES_PASSWORD`, `MINIO_SECRET_KEY`.

## Три docker-compose файла

| Файл | Назначение |
|------|-----------|
| `docker-compose.prod.yml` | **Реальный прод.** app-сервисы + nginx (собранный фронтенд + TLS) + локальный Elasticsearch. Postgres/Redis/RabbitMQ/MinIO/Ollama — уже существующие общие серверы, адреса в `.env`. |
| `docker-compose.test.yml` | Повседневная разработка — hot reload против той же общей инфры, что и прод (`make test-up`). |
| `docker-compose.selfhosted.yml.example` | Не используется. Полностью автономный вариант (свои Postgres/Redis/RabbitMQ/ES/MinIO/Ollama + GPU passthrough) — на случай отдельного выделенного сервера в будущем. |

## Продакшн деплой

```bash
# На сервере
cp .env.example .env
nano .env  # Настроить все пароли и ключи, указать реальные адреса общих Postgres/Redis/RabbitMQ/MinIO/Ollama

# Сертификат ДО первого запуска nginx-контейнера (standalone, порт 80 должен быть свободен)
certbot certonly --standalone -d academic.jze9.ru

make build
make up
make migrate
```

Nginx работает внутри контейнера (`docker-compose.prod.yml`, сервис `nginx`, Dockerfile в `infra/nginx/Dockerfile`) — собирает `services/frontend` в статику и отдаёт её вместе с проксированием `/api/`, `/ws/` на `api:8000` по конфигу `infra/nginx/nginx.conf`. Контейнер монтирует `/etc/letsencrypt` с хоста как read-only — сертификат обновляется на хосте (`certbot renew`), контейнер просто читает его.

## Лицензия

MIT