Автор: Морев Никита — Frontend-разработчик, выпускник курса «Node.js Developer»
Аннотация
В статье рассматривается процесс проектирования и разработки MVP-платформы LangTrainee, предназначенной для решения проблемы недостатка персонализированных и адаптивных материалов при изучении иностранных языков.
Цель работы: создание масштабируемого ядра приложения, использующего современные технологии искусственного интеллекта для генерации учебного контента. В ходе работы была спроектирована многослойная архитектура, реализован комплекс сервисов для управления словарным запасом, а также заложены основы для будущей интеграции с Telegram. Результатом стал рабочий MVP, который демонстрирует новый подход к изучению языков, где персональный подход — это приоритет.
Ключевые слова: изучение языков, искусственный интеллект (AI), персонализация, микросервисная архитектура, MVP, генерация контента, OCR.
Проблематика
Традиционные платформы для изучения языков часто предлагают пользователям стандартизированный, заранее подготовленный контент, который не учитывает их индивидуальные потребности, текущий уровень знаний и конкретные цели. Это приводит к снижению вовлеченности и эффективности обучения. Кроме того, создание персонализированных материалов, будь то наборы слов или грамматические упражнения, традиционно является трудоемким процессом как для преподавателей, так и для самих учащихся.
Существующие решения не предлагают достаточной гибкости в способах ввода контента (например, импорт из различных источников, обработка изображений) и не используют в полной мере потенциал современных AI-моделей для мгновенной генерации контекстно-зависимых упражнений и объяснений. Возникает необходимость в платформе, которая автоматизирует создание учебных материалов, адаптированных под каждого конкретного пользователя.
Цель работы
Целью данной работы была разработка MVP AI-платформы LangTrainee, которая закладывает основу для решения указанной проблемы путем автоматизированной генерации персонализированного учебного контента. Основной принцип проекта: «Персональный подход — наш приоритет».
Для достижения этой цели были поставлены следующие задачи:
- Спроектировать масштабируемую системную архитектуру с учетом дальнейшего развития.
- Реализовать механизмы многомодального ввода данных: ручной ввод, файлы (PDF, DOC, CSV), импорт из Quizlet.
- Интегрировать AI-сервисы (DeepSeek API) для автоматического перевода и генерации примеров.
- Разработать прототип сервиса извлечения текста из изображений (OCR) с поддержкой 16 языков.
- Заложить техническую основу для будущей интеграции с Telegram.
- Обеспечить быструю разработку и развертывание MVP с использованием облачных сервисов и контейнеризации.
Ход работы
Работа над MVP-платформой LangTrainee велась в несколько этапов, соответствующих слоям системной архитектуры.
Для реализации MVP был выбран современный технологический стек, обеспечивающий производительность, масштабируемость и удобство разработки:
| Компонент | Технология | Назначение |
| Бэкенд | Node.js 22+, Express.js, TypeScript | Серверная часть приложения |
| Базы данных | PostgreSQL (Neon), Redis (Upstash) | Хранение данных и кэширование |
| AI-интеграция | Vercel AI SDK, DeepSeek API | Генерация контента и переводы |
| Документация API | Swagger/OpenAPI 3.0 | Описание и тестирование API |
| Контейнеризация | Docker | Упаковка и развертывание приложения |
| OCR-обработка | Tesseract.js | Извлечение текста из изображений |
| Безопасность | JWT, Helmet.js, Passport.js | Аутентификация и защита данных |
Была разработана многослойная архитектура, разделенная на несколько логических уровней:
Рис. 1. Высокоуровневая архитектура MVP-платформы LangTrainee.
Реализация сервисов ядра приложения
- Сервис управления словарным запасом (Vocabulary Service)
Реализована возможность создания наборов слов (с лимитом в 30 единиц для оптимального обучения) из различных источников. Каждое слово автоматически обогащается переводом и контекстными примерами, сгенерированными AI. - Грамматический движок (Grammar Service)
Разработан базовый механизм для работы с грамматическими правилами. Полноценная генерация упражнений находится в стадии активной разработки. - Генератор уроков (Learning Orchestrator)
Компонент находится на стадии проектирования и реализации. В текущем MVP основное внимание уделено базовым операциям с учебными материалами. - Сервис обработки изображений (Image Text Extraction Service)
Внедрена библиотека Tesseract.js для извлечения текста на 16 языках. Реализован алгоритм детектирования выделенного текста на основе анализа цвета.
Интеграция с AI и инструменты разработки
Для работы с AI-моделями используется Vercel AI SDK — современная библиотека, предоставляющая унифицированный интерфейс для взаимодействия с различными AI-провайдерами. Ключевые преимущества использования AI SDK:
- Единый API для различных AI-провайдеров (DeepSeek, OpenAI и др.)
- Встроенная поддержка потоковой передачи текста (streaming)
- Готовые React-хуки для фронтенд-интеграции
- Поддержка вызова инструментов (tools calling) для сложных сценариев
- Типобезопасность благодаря TypeScript
Использование AI SDK значительно ускорило разработку AI-функциональности и обеспечило простую интеграцию с фронтенд-частью приложения.
Документирование и тестирование API
Для описания и тестирования API используется Swagger (OpenAPI 3.0). Реализована интерактивная документация, которая позволяет:
- Автоматически генерировать спецификацию API на основе кода
- Интерактивно тестировать эндпоинты прямо из браузера
- Генерировать клиентские библиотеки для различных языков программирования
- Обеспечивать актуальность документации благодаря синхронизации с кодом
Интеграция с внешними сервисами и развертывание
Для ускорения разработки MVP были использованы облачные сервисы баз данных:
- Neon (PostgreSQL) — для хранения основных данных
- Upstash (Redis) — для кэширования и управления сессиями
Приложение контейнеризировано с помощью Docker, что обеспечивает согласованность окружений и упрощает развертывание.
Интеграция с Telegram Mini App находится на стадии активной разработки и будет реализована в следующих итерациях.
Обеспечение безопасности и оптимизация
Реализована аутентификация на основе JWT-токенов. Сессии управляются через Redis. Установлены security-заголовки с помощью Helmet.js, а для валидации данных используется Zod.
На текущем этапе были учтены ключевые нюансы оптимизации, такие как использование кэширования часто запрашиваемых данных в Redis и эффективное управление подключениями к базе данных.
Выводы
В результате проделанной работы был успешно создан MVP платформы LangTrainee, который демонстрирует усовершенствованный классический подход к изучению иностранных языков. На текущем этапе платформа закладывает основу для решения исходной проблемы отсутствия персонализации за счет:
- Автоматизации ключевых процессов — создания словарного контента с использованием мощных AI-моделей.
- Гибкости ввода данных, позволяя создавать учебные материалы из различных источников: ручной ввод, документы, изображения.
- Использования современных облачных решений (Neon, Upstash) и контейнеризации (Docker) для ускорения разработки и развертывания.
- Создания технически надежной и масштабируемой архитектуры, готовой к дальнейшему развитию и функциональному расширению.
Проведенный анализ и реализация MVP демонстрируют, что объединение современных веб-технологий и передовых возможностей искусственного интеллекта позволяет создавать перспективные образовательные решения. Текущая версия LangTrainee подтверждает жизнеспособность концепции персонализированного обучения и создает прочный фундамент для дальнейшей разработки, включая интеграцию с Telegram (как одного из самых популярных окружений, в котором пользователь предпочитает искать новую информацию, читать статьи и т.п.), завершение работы над генератором уроков и добавление расширенной аналитики прогресса обучения.
Дальнейшее развитие проекта предполагает добавление системы отслеживания прогресса и, в перспективе, интеграцию векторных баз данных для улучшения качества AI-генерации.
