Files
anti-plagiarism/docs/ARCHITECTURE.md
jze9 a76e46c561
All checks were successful
Deploy / deploy (push) Successful in 4s
Deploy / test (push) Successful in 2m53s
feat(ops): замер качества детекции — первые честные цифры
О качестве проверки мы до сих пор знали только «механизм жив»: находит
подброшенный фрагмент. Продукт при этом продаёт процент заимствований, за
который никто не ручался — неизвестно было ни сколько списываний система
пропускает, ни как часто обвиняет невиновных.

Бенчмарк делает из документов корпуса «студенческие работы» четырёх видов и
гоняет их через настоящий путь L1. Первый замер на проде:

  дословно        100% найдено
  лёгкий рерайт   100% найдено
  сильный рерайт    0% — это работа L3/L4, не L1
  оригинал          0% ложных обвинений

То есть основа работает как задумано. Показательно другое: из 20 взятых
документов в замер попали 8 — у остальных нет полного текста нужной длины.
Узкое место не алгоритм, а глубина корпуса.

Запускать после изменения порогов и параметров winnowing — иначе непонятно,
улучшение сделано или ухудшение.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-09-05 20:45:59 +05:00

301 lines
25 KiB
Markdown
Raw Permalink Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters
This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.
# Архитектура — Академический помощник
Каноничное описание системы. Обновляется вместе с кодом; при расхождении верить
коду, а не этому файлу. Визуальная схема — [DIAGRAM.md](DIAGRAM.md). Смежные
документы: [DR-HA.md](DR-HA.md) (отказоустойчивость), [INGESTION.md](INGESTION.md)
(наполнение корпуса), [../README.md](../README.md) (быстрый старт и команды).
## 1. Назначение
Веб-сервис для студентов: ввёл тему → система находит **открытые** академические
источники, делает изложения, форматирует список литературы по ГОСТ и проверяет текст
на плагиат. Всё **асинхронно**: пользователь отправляет задачу, закрывает браузер и
получает результат на email (или в реальном времени через WebSocket, если вкладка открыта).
## 2. Общая схема
```
┌────────────────────────────┐
│ Frontend (React SPA) │ CT 102 → nginx
│ Home/Search/Check/Cabinet/ │
│ Bibliography/Settings/Admin │
└──────────────┬──────────────┘
│ HTTPS (/api, /ws)
┌──────────────▼──────────────┐
│ API Gateway (FastAPI) │ 1.32:8000
│ JWT · rate-limit · WebSocket │
│ /metrics (Prometheus) │
└───┬───────────────────────┬──┘
│ publish (RabbitMQ) │ read/write
│ │
┌────────────────────┼───────────────────┐ │
▼ ▼ ▼ │
queue.index queue.gpu queue.gost
┌───────────┐ ┌────────────┐ ┌───────────┐
│ worker- │ │ worker-gpu │ │ worker- │
│ indexer │ │ FAISS/Qdr. │ │ gost │
│ L1 Winnow │ │ L3 семант. │ │ ГОСТ 7.1/ │
│ L2 MinHash│ │ L4 LLM │ │ 7.0.5 │
│ PDF/DOCX │ │ эмбеддинги │ │ │
└─────┬─────┘ └──────┬─────┘ └─────┬─────┘
│ │ │
└─────────┬─────────┴───────┬──────────┘
▼ ▼
queue.notify общие данные
┌────────────┐ ┌──────────────────────────────┐
│ worker- │ │ PostgreSQL 1.38 · Redis 1.35 │
│ notifier │ │ RabbitMQ .82 · MinIO 1.21 │
│ SMTP email │ │ Elasticsearch (local 1.32) │
└────────────┘ │ Ollama 1.40 (bge-m3, эмбед.) │
│ OpenRouter/DeepSeek — LLM (опц.)│
│ [opt] Qdrant · Prometheus/Graf.│
└──────────────────────────────┘
```
## 3. Сервисы
| Сервис | Технологии | Ответственность |
|--------|-----------|-----------------|
| **api** | FastAPI, SQLAlchemy async (asyncpg), Redis, Celery-producer | HTTP/WS API, auth (JWT), rate-limits, диспетч задач в очереди, админ-панель |
| **worker-indexer** | Celery, PyMuPDF, python-docx, xxhash, datasketch | Извлечение текста (PDF/DOCX/TXT), фрагментация, **L1 Winnowing**, **L2 MinHash LSH**, парсинг источников, обогащение full-text |
| **worker-gpu** | Celery, FAISS/Qdrant, httpx→Ollama/OpenRouter | Эмбеддинги (`EMBED_BACKEND`: ollama/sentence_transformers/cloud), **L3** семантический поиск, **L4** LLM-анализ парафраза (`LLM_BACKEND`: ollama/openrouter), семантический поиск источников |
| **worker-gost** | Celery | Список литературы по **ГОСТ 7.1-2003 / Р 7.0.5-2008** |
| **worker-notifier** | Celery, smtplib | Email: письма-результаты и верификация (jze9mail.ru) |
| **frontend** | React 18, Vite, TS, Tailwind, Zustand, React Query | SPA: 11 публичных страниц + админ-панель. Собирается в статику, отдаётся nginx |
## 4. Модель данных (PostgreSQL)
- **users** — `email`, `hashed_password` (bcrypt), `name`, `is_verified`, `is_admin`,
`plan` (free/student/premium), `verification_token`.
- **tasks** — `id` (UUID), `public_id` (внешний), `user_id`, `type` (`TaskType`:
search/plagiarism/summarize/gost), `status` (`TaskStatus`:
queued→processing→done/failed), `celery_task_id`, `input_data` (JSON),
`result` (JSON), `error`, `queue_position`.
- **documents** — корпус источников: `source` (openalex/arxiv/cyberleninka/
user_submission), `ext_id`, `doi`, `title`, `authors` (JSON), `year`, `lang`,
`journal/volume/issue/pages`, `abstract`, `url`, `minio_key` (full-text в MinIO),
`faiss_id`.
- **fingerprints** — `doc_id`, `hash_value` (BIGINT, Winnowing), `position` — для L1.
- **usage_logs** — `user_id`, `action` — учёт лимитов по тарифу.
- **parse_sources** — задания парсеров (админка): тип, query, годы, лимит, статус,
`last_run_id` — ссылка на последний прогон, `resume_token` — позиция
продолжения для массовых источников (номер статьи в дампе, токен страницы
бакета).
- **parse_runs** — прогоны заливки: стадия, счётчики (`target/fetched/processed/
added/duplicates/skipped/failed`), `cancel_requested`, `heartbeat_at`, журнал
событий (JSON). Тайминги раздельные: `started_at` — постановка в очередь,
`run_started_at` — реальный старт работы воркером (при массовом запуске между
ними часы ожидания), `finished_at` — конец. Из них админка рисует шкалу
загрузки, см. §12.
- **staged_works** — пользовательские загрузки на модерацию перед добавлением в корпус.
- **admin_sessions** — одноразовые коды входа в админку.
## 5. Асинхронный конвейер (Celery + RabbitMQ)
Брокер — RabbitMQ, backend результатов — Redis. Маршрутизация по префиксу задачи:
| Очередь | Задачи | Воркер |
|---------|--------|--------|
| `queue.index` | `index.extract_and_check`, `index.add_document`, `index.run_parser`, `index.enrich_full_text`, `index.ingest_upload` | worker-indexer |
| `queue.gpu` | `gpu.check_plagiarism`, `gpu.embed_documents`, `gpu.search_semantic`, `gpu.index_stats` | worker-gpu |
| `queue.gost` | `gost.format_bibliography` | worker-gost |
| `queue.notify` | `notify.send_task_done`, `notify.send_verification` | worker-notifier |
Важно: API **коммитит задачу в БД до** `send_task` (иначе гонка dispatch-before-commit).
## 6. Ключевые потоки
**Проверка плагиата.** upload (api, файл→MinIO, Task) → `index.extract_and_check`
(извлечь текст → фрагментация → **L1 Winnowing** по fingerprints → **L2 MinHash LSH**
в Redis) → передаёт частичные совпадения в `gpu.check_plagiarism` (**L3** FAISS/Qdrant
семантика по фрагментам → для подозрительных **L4** LLM-парафраз) →
`app.scoring.aggregate_results` (итоговый %) → результат в Task → `notify.send_task_done`.
Фронтенд (`HighlightedDocument.tsx`) показывает исходный текст работы с подсветкой
совпадающих/процитированных фрагментов поверх обычного списка нарушений
(`PlagiarismReport.tsx`).
**Поиск источников.** api → `gpu.search_semantic`: эмбеддинг запроса → векторный поиск
(FAISS/Qdrant) + Elasticsearch BM25 → объединение → результат.
**Список литературы.** api → `gost.format_bibliography`: документы из БД →
`app.bibliography.build_bibliography` (сортировка кириллица→латиница, нумерация,
формат 7.1/7.0.5) → результат.
**Наполнение корпуса.** админка → `index.run_parser` — один конвейер для всех
источников, со шкалой, журналом и кнопкой остановки. Внутри два пути записи:
- *обычные источники* (OpenAlex/arXiv/PMC/КиберЛенинка, фильтр `is_oa`) —
`index.add_document` на каждый документ: дедуп по `ext_id`, fingerprints,
MinHash, Elasticsearch, эмбеддинг, затем `index.enrich_full_text` (скачать
OA-PDF → MinIO → переиндексация);
- *массовые источники* (`wikipedia_ru`, `pmc_bulk`) — парсер отдаёт генератор,
запись идёт пачками через `COPY` (`app/bulk_writer.py`), позиция продолжения
хранится в `parse_sources.resume_token`. Эмбеддинги там не считаются: они
медленнее заливки на порядок и стали бы её узким местом, вектора
досчитываются отдельно (§12).
Ход заливки в обоих случаях пишется в `parse_runs` (§12).
Второй путь наполнения — ручная загрузка файлов админом: api сохраняет их в
MinIO (`corpus-upload/`) → `index.ingest_upload` (извлечь текст → `add_document`,
`source=manual_upload`). Это не проверка на плагиат: файл сразу становится
источником для сравнения, минуя отстойник.
## 7. Детекция плагиата — 4 уровня
1. **L1 Winnowing** (`worker-indexer/app/algorithms/winnowing.py`) — точные/частичные
совпадения: k-граммы → xxHash → минимум в скользящем окне → fingerprint; Jaccard.
2. **L2 MinHash LSH** (`.../minhash.py`) — нечёткие совпадения: шинглы → MinHash (128
перм.) → LSH-индекс в **общем Redis** (префикс `antiplag_lsh`, upsert, graceful-фолбэк
в память).
3. **L3 семантика** (`worker-gpu`) — эмбеддинги `bge-m3` (1024d, нормированы),
бэкенд переключается `EMBED_BACKEND` (`ollama` — дефолт, GGUF через Vulkan на
AMD GPU; `sentence_transformers` — локальная загрузка CUDA/CPU; `cloud` —
облачный инференс той же модели, без локального GPU) → cosine в FAISS
`IndexIDMap2(IndexFlatIP)` **или** Qdrant (`VECTOR_BACKEND`); порог 0.75.
4. **L4 LLM-парафраз** — оценивает пары «источник↔фрагмент» для подозрительных из
L3; порог confidence 0.7. Бэкенд переключается `LLM_BACKEND`: `ollama`
(локальная модель, нужен GPU-хост) или `openrouter` (облачный DeepSeek —
геоблокировку РФ обходит SOCKS5-прокси `singbox-proxy`, докер-сервис на базе
sing-box/Trojan). Ни один документ с `source=user_submission` (прошлые
проверки пользователей) не участвует в сравнении ни на одном уровне —
иначе работа матчилась бы сама с собой.
Итог: `scoring.aggregate_results` — доля уникальных помеченных позиций (не выше 100%).
Кандидаты, похожие семантически, но не подтверждённые LLM как парафраз, не теряются —
попадают в отдельный список «похожие по теме источники» (рекомендации, не нарушения).
## 8. Векторный бэкенд
Абстрагирован за `worker-gpu/app/vector_store.get_backend()`; `VECTOR_BACKEND=faiss`
(файловый синглтон, дефолт) или `qdrant` (сервис, снимает SPOF/конкурентную запись).
Переключение и миграция — см. README, раздел «Векторный бэкенд».
## 9. Инфраструктура и топология
| Компонент | Узел | Примечание |
|-----------|------|-----------|
| api + воркеры + Elasticsearch | 1.32 (app-хост) | docker-compose.prod.yml |
| Frontend (nginx, статика + TLS) | CT 102 | деплоится отдельно |
| PostgreSQL 16 | 1.38 (выделенный LXC) | UTF8; бэкап→MinIO |
| Redis 7 | 1.35 (выделенный LXC) | кэш, rate-limits, LSH |
| RabbitMQ | 192.168.20.82 | брокер Celery |
| MinIO (S3) | 1.21 | документы, full-text, бэкапы |
| Ollama (bge-m3, эмбеддинги) | 192.168.1.40 «embedding-cpu» (VM 210 на хосте pve2 .1.37) | Xeon 4314, AVX-512+VNNI, 8 vCPU; модель всегда в RAM (`OLLAMA_KEEP_ALIVE=-1`), сторожевой таймер раз в 2 мин перезапускает зависшую Ollama. Замер на данных корпуса: 3.6 док/с против 2.2 у прежнего сервера |
| ~~Ollama на GPU~~ (выведен 31.08.2026) | 192.168.20.109 «embedding-gpu» | RX580; отказал по amdgpu ring timeout (Vulkan-контекст умирал при живом systemd-юните). Оставлен как есть — откат сводится к возврату `OLLAMA_URL` в Infisical |
| OpenRouter (DeepSeek, L4 LLM) | облако | опционально вместо локальной Ollama (`LLM_BACKEND=openrouter`); из РФ доступен только через `singbox-proxy` |
| Infisical (секреты) | 192.168.20.111 «VM111» | self-hosted, `infisical.jze9.ru`; единственный источник правды для `.env` на проде |
| Qdrant / Prometheus / Grafana | 1.32 | опционально, под compose-профилями |
CT 108 (192.168.20.163, GTX1070, qwen2.5:7b) — старая LLM-нода, роль полностью
заменена OpenRouter, контейнер остановлен, но не удалён.
**Деплой** — Gitea Actions по push в `main`: гейт `test` (ruff+mypy → 113 юнит-тестов),
затем `deploy` (`needs: test`) через `scripts/deploy.sh` (умная пересборка изменённых
сервисов). PG/Redis/RabbitMQ/MinIO не в compose — общая инфра берётся из `.env`,
который на каждом деплое генерируется заново из Infisical (см. §10).
## 10. Конфигурация и секреты
Приложение читает `.env` (пример структуры — `.env.example`), но на проде этот файл
**не редактируется руками** и не персистентен как источник правды — на каждом
деплое `scripts/deploy.sh` логинится в self-hosted **Infisical**
(`https://infisical.jze9.ru`, проект `academ`, окружение `prod`) через Machine
Identity (Universal Auth) и генерирует `.env` заново (`infisical export`) до синка
кода. Правки секретов/конфига — через Infisical, а не через `.env` на сервере
(следующий деплой затрёт локальные правки). Если Infisical недоступен или вернул
подозрительно мало ключей, деплой прерывается раньше, не трогая рабочий `.env`.
Обязательно менять (значения уже в Infisical, не дефолты из `.env.example`):
`SECRET_KEY`, `POSTGRES_PASSWORD`, `MINIO_SECRET_KEY`. Опции: `VECTOR_BACKEND`,
`QDRANT_URL`, `EMBED_BACKEND`, `LLM_BACKEND`, `GRAFANA_ADMIN_PASSWORD`.
Локальная разработка (`docker-compose.test.yml`) продолжает использовать обычный
`.env`, отдельный от прод-потока через Infisical.
## 11. Качество и тесты
**Замер качества детекции** — [`scripts/ops/detection_benchmark.py`](../scripts/ops/detection_benchmark.py).
Делает из документов корпуса «студенческие работы» (дословная копия, лёгкий и
сильный рерайт, плюс заведомо оригинальный текст) и прогоняет через настоящий
путь L1. Первый замер, 05.09.2026:
| Случай | Доля найденных |
|--------|---------------:|
| дословно | 100% |
| лёгкий рерайт (выброшено каждое 10-е слово) | 100% |
| сильный рерайт (каждое 3-е слово) | 0% — задача L3/L4, не L1 |
| оригинальный текст | 0% ложных обвинений |
Запускать после изменения порогов (`EXACT_FRAGMENT_THRESHOLD`), параметров
winnowing и плотности отпечатков: без этих чисел непонятно, улучшение сделано
или ухудшение. Ограничение замера: в выборку попадают только документы с
реальной глубиной (>800 отпечатков) — по документам с одной аннотацией мерить
нечего, и это само по себе показатель состояния корпуса.
- **113 юнит-тестов** (pytest, per-service) на чистую логику L1-L4/скоринг/фрагменты/
ГОСТ/библиография; инфра замокана или не нужна. Запуск: `make test`.
- **Гейты CI**: ruff (весь Python) + mypy (доменная логика) + тесты — блокируют деплой.
`make lint`. Хермет-раннеры в `python:3.11-slim`.
- Чистая доменная логика вынесена из Celery-задач в тестируемые модули
(`scoring.py`, `fragments.py`, `bibliography.py`). Подробнее — README «Тестирование».
## 12. Наблюдаемость и эксплуатация
- **Мониторинг**: [`scripts/ops/antiplag_monitor.py`](../scripts/ops/antiplag_monitor.py)
(cron 5 мин на 1.32, email при смене статуса). Адреса берутся из прод-`.env`, а не
зашиты в код: прежняя версия месяц проверяла остановленный CT 108 и не видела
реального сервера эмбеддингов — постоянный ложный DOWN заглушал настоящие аварии.
Проверяются в том числе **воркеры Celery**: живой брокер ещё не значит работающую
систему (05.09 воркеры час простаивали при «зелёном» брокере).
Опционально — Prometheus+Grafana (профиль `observability`, метрики API + Flower).
- **Бэкапы**: `pg_dump→gzip→MinIO`, cron 03:00, ротация 14. Проверка восстановления —
`scripts/ops/pg_restore_verify.sh`. HA/DR — [DR-HA.md](DR-HA.md).
- **Шкала загрузки источников** (админка → «Источники»): каждый запуск создаёт строку
`parse_runs`, воркер пишет туда прогресс раз в ~2с. Шкала считается по формуле
`api/app/core/progress.py`: 0→50% — выборка из источника, 50→100% — индексация в
базу. Раскрытая строка показывает журнал прогона (по шагам, с таймингами).
Кнопки «Запустить всё» / «Остановить всё» — массовый старт и кооперативная отмена
(флаг `cancel_requested`, воркер останавливается сам на ближайшем тике; уже
начатый прогон не рвём посреди записи в базу).
- **Панель отладки** (админка → «Отладка», `GET /api/admin/debug` + `/health`):
один срез — доступность инфраструктуры (PostgreSQL/Redis/MinIO/ES/Ollama/
брокер: этот блок показывается даже когда сам срез не собирается, потому что
при аварии первый вопрос — что именно отвалилось),
живые воркеры Celery и что именно они крутят, глубина очередей RabbitMQ
(в т.ч. `unacked` и число потребителей), покрытие корпуса эмбеддингами,
активные и проблемные прогоны, зависшие прогоны (нет heartbeat >10 мин),
упавшие проверки за сутки и текущие бэкенды (`EMBED_BACKEND`/`LLM_BACKEND`/
`VECTOR_BACKEND`).
- **Бюджет времени прогона** (`PARSER_TIME_BUDGET_S`, по умолчанию 1500с) —
защита от краш-лупа по `consumer_timeout` RabbitMQ, см. [DR-HA.md](DR-HA.md) §6.
- **Покрытие L3 меряется по индексу, а не по БД.** Колонка `documents.faiss_id`
для этого непригодна: отметка остаётся после пересоздания индекса (смена
модели/размерности) и после сбоев worker-gpu. Панель отладки спрашивает
реальное число векторов задачей `gpu.index_stats` и отдельно предупреждает о
ложных отметках; чинит их
[`scripts/ops/faiss_reconcile.py`](../scripts/ops/faiss_reconcile.py).
- **Добор эмбеддингов** — [`scripts/ops/reembed_missing.py`](../scripts/ops/reembed_missing.py):
документ попадает в корпус сразу, а вектор для L3 считает отдельная задача
`gpu.embed_documents`; если worker-gpu или Ollama были недоступны, эти задачи
теряются и документ остаётся невидимым для семантического поиска. Скрипт
находит `faiss_id IS NULL` и переотправляет задачи пачками (dry-run по
умолчанию). Покрытие видно в панели отладки.
## 13. Безопасность
JWT-аутентификация, bcrypt-хэши паролей, email-верификация, отдельный вход в админку
(одноразовые коды, `admin_sessions`). Rate-limits по тарифу — в Redis. CORS — явные
origins. Пользователь видит только свои задачи (ownership проверяется, в т.ч. на WebSocket).
## 14. Раскладка репозитория
```
services/ api, worker-{gpu,indexer,notifier,gost}, frontend
scripts/ parsers/ (OpenAlex/arXiv/PMC/КиберЛенинка), seed_*.py, ops/,
deploy.sh, run_tests.sh, run_lint.sh
infra/ nginx/, prometheus/, grafana/, singbox/ (VPN-прокси для OpenRouter)
docs/ ARCHITECTURE.md (этот файл), DR-HA.md
.gitea/workflows/ deploy.yml (гейт test → deploy)
ruff.toml · mypy.ini · Makefile · docker-compose.prod.yml
```