A.R.T.H.U.R.

Academic Research Tool for Helpful Understanding and Retrieval

---

🚀 Описание

A.R.T.H.U.R. — это современная open-source платформа, предназначенная для поддержки исследовательской деятельности с помощью ИИ: интеллектуальная обработка документов, генерация отчетов, автоматизация рутинных задач и расширенные возможности поиска.

---

✨ Основные возможности

• Уточнение и расширение тематики: Использование LLM для формулировки и детализации исследовательских тем.
• Управление документами: Загрузка, организация и обработка материалов (PDF, DOCX, TXT) с автоматическим извлечением метаданных.
• Аннотирование и разбиение: Генерация аннотаций и разбиение документов на смысловые фрагменты для быстрого поиска.
• Интерактивный ассистент: Общение с ИИ для мозгового штурма, анализа и уточнения гипотез.
• Генерация отчетов: Автоматическое формирование структурированных отчетов (Markdown, DOCX, PDF).
• Заметки и база знаний: Ведение тематических заметок и управление инсайтами.
• Управление API-ключами: Безопасное хранение ключей для различных LLM-провайдеров (OpenAI, DeepSeek, YandexGPT, GigaChat).
• Мульти-модельная поддержка: Быстрое переключение между языковыми моделями для разных задач.

---

🛠️ Технологический стек

Backend

• FastAPI — высокопроизводительный Python-фреймворк для API
• LangChain — оркестрация LLM и управление промптами
• Chroma — векторная база данных для семантического поиска

Frontend

• React.js — современный компонентный UI
• HTML5 & CSS3 — адаптивный и доступный дизайн

---

📦 Структура проекта

├── backend/           # Backend на FastAPI: логика, модели, сервисы
│   ├── app/
│   ├── requirements.txt
│   └── Dockerfile
├── frontend/          # Frontend на React.js: компоненты, стили
│   ├── src/
│   ├── public/
│   └── Dockerfile
├── docker-compose.yml # Оркестрация контейнеров
├── uploads/           # Загруженные документы
└── README.md

---

⚡ Быстрый старт

Необходимое ПО

• Docker (рекомендуется) или Python 3.10+
• Node.js 18+ и npm (для фронтенда)

Запуск через Docker

git clone https://github.com/your-org/ai-assistant.git
cd ai-assistant
docker-compose up --build

• Фронтенд: http://localhost:3000
• Backend API: http://localhost:8000

Ручная установка

Backend

cd backend
python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
uvicorn app.main:app --reload

Frontend

cd frontend
npm install
npm start

---

🔑 API-ключи и конфигурация

• Добавьте свои API-ключи LLM в настройках приложения после первого запуска.
• Поддерживаемые провайдеры: OpenAI, DeepSeek, YandexGPT, GigaChat.