# [Название проекта]

> AI-система для [краткое описание назначения в одну строку]

![Статус проекта](https://img.shields.io/badge/status-in_development-yellow)
![Версия](https://img.shields.io/badge/version-1.0.0-blue)
![Курс](https://img.shields.io/badge/course-SII_2025-purple)

## Описание проекта

### Проблема
[Опишите проблему, которую решает ваш проект. 2-3 предложения о том, почему это важно]

### Решение
[Как ваша AI-система решает эту проблему. Опишите основной подход и уникальность решения]

### Целевая аудитория
- [Кто будет использовать систему]
- [Для каких задач]
- [Какие боли закрывает]

## Команда проекта

| Роль | Участник | Основные задачи |
|------|----------|-----------------|
| **Product / Vision Owner** | [Имя Фамилия](@github_username) | Сегмент, гипотезы, use cases, скоуп |
| **AI Engineer** | [Имя Фамилия](@github_username) | Модели, промпты, RAG, Langfuse |
| **Delivery Engineer** | [Имя Фамилия](@github_username) | Приложение, compose, CI/CD, прод |
| **AI Quality & Safety Engineer** | [Имя Фамилия](@github_username) | Evals, регрессия, безопасность LLM |

## Архитектура системы

### Технологический стек

#### AI & ML
- **LLM**: [Модель и провайдер, например: GPT-4o via OpenAI API]
- **VLM**: [Если используется, например: Claude 3.5 Sonnet]
- **RAG**: [Векторная БД и embedding модель, например: ChromaDB + text-embedding-3-small]
- **Трейсинг**: Langfuse для мониторинга LLM вызовов

#### Backend
- **Framework**: FastAPI (Python 3.11+)
- **База данных**: PostgreSQL 16
- **Кэш**: Redis (опционально)
- **API документация**: OpenAPI/Swagger

#### Frontend
- **Framework**: [Next.js 14 / React 18]
- **UI Kit**: [shadcn/ui / Tailwind CSS]
- **State Management**: [Zustand / React Query]

#### DevOps & Infrastructure
- **Контейнеризация**: Docker + Docker Compose
- **CI/CD**: GitHub Actions
- **Мониторинг**: Grafana + Prometheus
- **Логирование**: [Loki / ELK]

### Схема AI Pipeline

```mermaid
graph LR
    A[Пользователь] --> B[Frontend]
    B --> C[API Gateway]
    C --> D[LLM Agent]
    D --> E[RAG System]
    E --> F[Vector DB]
    D --> G[External API]
    D --> H[Langfuse]
    C --> I[PostgreSQL]

    style D fill:#9333ea
    style E fill:#3b82f6
    style H fill:#f59e0b
```

### Описание AI цепочки

**Пример:** (адаптируйте под ваш проект)

1. **Входные данные**: [Что получает система от пользователя]
2. **Предобработка**: [VLM анализ / OCR / парсинг]
3. **RAG поиск**: [Поиск релевантного контекста в базе знаний]
4. **LLM обработка**: [Как LLM использует контекст для генерации ответа]
5. **Постобработка**: [Валидация, форматирование]
6. **Выходные данные**: [Что получает пользователь]

## Функциональность

### MVP (Лаба 3)
- [ ] [Основная функция 1]
- [ ] [Основная функция 2]
- [ ] [Базовый UI]
- [ ] [API endpoints для ключевых операций]

### Production Features (Лаба 4)
- [ ] [Расширенная функция 1]
- [ ] [Интеграция с внешними API]
- [ ] [Docker Compose setup]
- [ ] [CI/CD pipeline]
- [ ] [Grafana dashboards]

### Testing & Metrics (Лаба 5)
- [ ] [Unit тесты]
- [ ] [Integration тесты]
- [ ] [A/B тесты]
- [ ] [Метрики производительности]

## Установка и запуск

### Требования
- Docker 24.0+
- Docker Compose 2.20+
- Node.js 18+ (для локальной разработки frontend)
- Python 3.11+ (для локальной разработки backend)

### Быстрый старт

1. **Клонировать репозиторий**
```bash
git clone https://github.com/your-org/project-name.git
cd project-name
```

2. **Создать .env файл**
```bash
cp .env.example .env
# Отредактировать .env и добавить API ключи
```

3. **Запустить с Docker Compose**
```bash
docker-compose up -d
```

4. **Открыть приложение**
- Frontend: http://localhost:3000
- API Docs: http://localhost:8000/docs
- Grafana: http://localhost:3001
- Langfuse: http://localhost:3002

### Переменные окружения

```env
# OpenAI API
OPENAI_API_KEY=sk-...

# Database
POSTGRES_USER=postgres
POSTGRES_PASSWORD=your_password
POSTGRES_DB=project_db

# Langfuse
LANGFUSE_PUBLIC_KEY=pk-...
LANGFUSE_SECRET_KEY=sk-...
LANGFUSE_HOST=http://langfuse:3000

# Application
API_PORT=8000
FRONTEND_PORT=3000
```

## Разработка

### Локальная разработка Backend

```bash
cd backend
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
uvicorn main:app --reload
```

### Локальная разработка Frontend

```bash
cd frontend
npm install
npm run dev
```

### Запуск тестов

```bash
# Backend tests
cd backend
pytest

# Frontend tests
cd frontend
npm test

# E2E tests
npm run test:e2e
```

## CI/CD Pipeline

Наш GitHub Actions workflow включает:

1. **Lint & Format**: проверка кода (black, flake8, eslint)
2. **Tests**: запуск unit и integration тестов
3. **Build**: сборка Docker образов
4. **Deploy**: деплой в staging/production (опционально)

## Мониторинг и метрики

### Grafana Dashboards

- **LLM Performance**: latency, token usage, стоимость вызовов
- **API Metrics**: request rate, response time, error rate
- **System Health**: CPU, memory, disk usage

### Langfuse Трейсинг

- Все LLM вызовы логируются в Langfuse
- Отслеживание промптов и ответов
- Анализ стоимости и производительности
- A/B тестирование разных промптов

## Демо и результаты

### Скриншоты

![Главная страница](docs/screenshots/home.png)
![Пример работы AI](docs/screenshots/ai-response.png)
![Grafana Dashboard](docs/screenshots/grafana.png)

### Видео демонстрация

[Ссылка на видео презентацию проекта]

### Метрики производительности

| Метрика | Значение | Цель |
|---------|----------|------|
| Response Time (p95) | [XXX ms] | < 2000 ms |
| LLM Token Usage | [XXX tokens/req] | Оптимизация затрат |
| API Uptime | [XX.X%] | > 99% |
| Test Coverage | [XX%] | > 80% |

### Результаты A/B тестирования

[Опишите проведенные A/B тесты и их результаты]

## Документация

- [Архитектурное решение (ADR)](docs/architecture.md)
- [API Reference](docs/api.md)
- [Deployment Guide](docs/deployment.md)
- [Troubleshooting](docs/troubleshooting.md)

## Презентация проекта

### Demo Day материалы

- [Презентация (PDF)](docs/presentation.pdf)
- [Запись демонстрации](https://www.youtube.com/watch?v=...)
- [Poster/Инфографика](docs/poster.pdf)

### Основные достижения

- ✅ [Достижение 1]
- ✅ [Достижение 2]
- ✅ [Достижение 3]

### Извлеченные уроки

**Что сработало хорошо:**
- [Урок 1]
- [Урок 2]

**Что можно улучшить:**
- [Урок 3]
- [Урок 4]

**Технические инсайты:**
- [Инсайт 1]
- [Инсайт 2]

## Roadmap

### Текущая версия (v1.0)
- [x] MVP функциональность
- [x] Docker deployment
- [x] Basic monitoring

### Будущие улучшения (v2.0)
- [ ] [Фича 1]
- [ ] [Фича 2]
- [ ] [Оптимизация 1]

## Лицензия

MIT License - see [LICENSE](LICENSE) file

## Контакты

- **Репозиторий проекта**: https://github.com/your-org/project-name
- **Сайт курса**: https://sii.chs-site.ru
- **Преподаватель**: [@chs_23](https://t.me/chs_23)

---

<div align="center">
  <p>Разработано в рамках курса "Системы искусственного интеллекта" 2025</p>
  <p>Университет [Название] | Факультет [Название]</p>
</div>