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.

📐 Полное описание системы — docs/ARCHITECTURE.md. Отказоустойчивость и восстановление — docs/DR-HA.md.

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 (S3) · Ollama (qwen2.5:7b) · отдельный GPU-сервер

Быстрый старт

# 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

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         # ruff + mypy в контейнере (тот же гейт, что в CI)
make test         # юнит-тесты всех сервисов в контейнерах
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-CPU (IndexIDMap2 · IndexFlatIP), Ollama (qwen2.5:7b)
Indexer	PyMuPDF, python-docx, Winnowing, MinHash LSH
Очереди	RabbitMQ (брокер) + Celery 5 (воркеры) + Redis (результаты)
База данных	PostgreSQL 16
Поиск	Elasticsearch 8 (BM25) + FAISS (cosine, IndexFlatIP)
Хранилище	MinIO (S3-совместимый)
Frontend	React 18, Vite, TypeScript, TailwindCSS, Zustand, React Query v5

Проверка плагиата (4 уровня)

1. Winnowing — точные/частичные совпадения по fingerprint'ам (xxHash + скользящее окно)
2. MinHash LSH — нечёткие совпадения (шинглы + Jaccard, индекс в общем Redis)
3. FAISS cosine — семантическое сходство (порог 0.75; IndexFlatIP на нормированных эмбеддингах)
4. Ollama qwen2.5:7b — LLM-анализ парафраза (порог 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

# 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

# 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.

Векторный бэкенд (FAISS / Qdrant)

Семантический индекс (уровень 3) спрятан за app.vector_store.get_backend() и переключается настройкой VECTOR_BACKEND — без изменения кода:

• faiss (по умолчанию) — файловый IndexIDMap2(IndexFlatIP) в RAM воркера. Просто, но это единая точка отказа и без конкурентной записи.
• qdrant — сетевой сервис: снимает SPOF, допускает конкурентный upsert из нескольких воркеров, переживает рестарт, масштабируется горизонтально.

Переключение на Qdrant (аддитивно, ничего не ломает до шага 2):

# 1. Поднять Qdrant (профиль qdrant в docker-compose.prod.yml)
docker compose -f docker-compose.prod.yml --profile qdrant up -d qdrant

# 2. В .env выставить VECTOR_BACKEND=qdrant (QDRANT_URL по умолчанию http://qdrant:6333)

# 3. Перелить существующие векторы FAISS → Qdrant (идемпотентно)
docker compose -f docker-compose.prod.yml exec worker-gpu python -m app.migrate_faiss_to_qdrant

# 4. Перезапустить GPU-воркер
docker compose -f docker-compose.prod.yml up -d worker-gpu

Наблюдаемость (Prometheus + Grafana)

Опционально (профиль observability, по умолчанию не поднимается):

docker compose -f docker-compose.prod.yml --profile observability up -d prometheus grafana

• API отдаёт HTTP-метрики на /metrics (кол-во и латентность запросов по хендлерам).
• Prometheus (infra/prometheus/prometheus.yml) скрейпит API и Flower — из Flower приходят метрики Celery (задачи, время выполнения, воркеры) без доп. кода.
• Grafana с автоподключённым источником Prometheus (infra/grafana/provisioning/); пароль admin — через GRAFANA_ADMIN_PASSWORD в .env (по умолчанию admin).

Тестирование и качество кода

Перед деплоем CI (.gitea/workflows/deploy.yml, job test) прогоняет два гейта, и deploy стартует, только если оба зелёные — кривой код в прод не уезжает:

1. Линт — ruff (весь Python) + mypy (чистая доменная логика). Конфиги: ruff.toml, mypy.ini.
2. Юнит-тесты — pytest по сервисам: 122 теста на ядро детекции, скоринга, парсеров, форматирования и OAuth, без внешней инфры (БД/Redis/GPU/Ollama замоканы либо не нужны).

make lint                        # ruff + mypy в изолированном контейнере
make lint-fix                    # авто-исправления ruff
make test                        # все юнит-тесты в контейнерах
make test-one SVC=worker-gost    # тесты одного сервиса

Всё гоняется в python:3.11-slim (не засоряя хост) через scripts/run_lint.sh и scripts/run_tests.sh.

Что покрыто. Чистая логика вынесена из Celery-задач в отдельные тестируемые модули (доменная логика отдельно от оркестрации):

Слой	Модуль	Тестов
L1 — точные совпадения	worker-indexer/app/algorithms/winnowing.py	13
L2 — нечёткие (MinHash LSH)	worker-indexer/app/algorithms/minhash.py	6
Разбиение на фрагменты	worker-indexer/app/fragments.py	5
Автопополнение корпуса	worker-indexer/app/staging.py	6
Извлечение текста из PDF	worker-indexer/app/extractors/pdf.py	4
L3 — семантический индекс (FAISS)	worker-gpu/app/faiss_manager.py	5
L3 — векторный бэкенд (Qdrant + выбор)	worker-gpu/app/qdrant_manager.py, vector_store.py	9
L4 — LLM-парафраз	worker-gpu/app/ollama_client.py	12
Итоговый % плагиата + цитаты	worker-gpu/app/scoring.py	18
ГОСТ 7.1 / 7.0.5	worker-gost/app/formatters/	17
Список литературы	worker-gost/app/bibliography.py	7
Парсеры источников (CyberLeninka, PMC)	scripts/parsers/	14
OAuth-ссылки (Google/Яндекс)	api/app/core/oauth.py	6

Лицензия

MIT