anti-plagiarism/README.md

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

## 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         # 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

```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.

## 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):

```bash
# 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):

```bash
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`](ruff.toml), [`mypy.ini`](mypy.ini).
2. **Юнит-тесты** — `pytest` по сервисам: 73 теста на ядро детекции и форматирования,
   без внешней инфры (БД/Redis/GPU/Ollama замоканы либо не нужны).

```bash
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`](scripts/run_lint.sh) и [`scripts/run_tests.sh`](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 |
| L3 — семантический индекс | `worker-gpu/app/faiss_manager.py` | 5 |
| L4 — LLM-парафраз | `worker-gpu/app/ollama_client.py` | 12 |
| Итоговый % плагиата | `worker-gpu/app/scoring.py` | 8 |
| ГОСТ 7.1 / 7.0.5 | `worker-gost/app/formatters/` | 17 |
| Список литературы | `worker-gost/app/bibliography.py` | 7 |

## Лицензия

MIT