neuro_apk

Контекст

neuro_apk - учебный full-stack прототип AI-сотрудника для агробизнеса. Проект соединяет frontend, backend, crawler, database, vector search и локальный model runtime.

Проблема

В агробизнесе знания часто распределены между источниками, повторяющимися вопросами и domain-specific документами. Прототип проверяет, как RAG-система может сделать эту информацию полезнее.

Ограничения

• Локальная LLM-интеграция через LM Studio.
• Full-stack архитектура, а не один notebook.
• Воспроизводимый запуск через Docker Compose.
• RAG pipeline с vector database.

Подход

Система использует Next.js frontend, FastAPI backend для orchestration, PostgreSQL для структурированных данных, Qdrant для vector retrieval и crawler для сбора источников.

Ключевые решения

• Разделение UI, API, storage, retrieval и inference.
• Docker Compose для воспроизводимой локальной среды.
• Vector search как отдельный компонент системы.
• Backend построен вокруг API boundaries.

Результат

Это рабочий prototype, который демонстрирует end-to-end AI architecture от frontend до vector search и local inference.

Что это демонстрирует

RAG architecture, local LLM integration, Docker delivery и мышление в формате full-stack AI MVP.