ИНКЕРТИНГ · LOCAL AI
Research Assistant / локальный контур
Демо-режим
Локальный ИИ-ассистент для научной работы

Поиск источников → научный аппарат → статья с проверяемыми ссылками

Прототип фронтенда под локальный сервер Инкертинга. Интерфейс уже готов к REST API: при наличии backend работает с реальными научными метаданными, локальной LLM и RAG. Для поиска источников демонстрационные записи отключены: показываются только данные API.

Local LLMFastAPIQdrant OpenAlex + CrossrefDoclingDOCX / PDF
Шаг 1

Найти и проверить источники

Поиск выполняется по OpenAlex и Crossref на русском или английском языке. Русскоязычные результаты можно поднять в приоритете.

Поиск метаданных → дедупликация DOI → локальный reranking → проверка ссылок…
В production не стоит «рисовать» статус РИНЦ или существование статьи по догадке. Интерфейс должен показывать только те признаки, которые backend получил из проверяемого источника.
Шаг 2

Выбрать формулировку темы

LLM получает найденные источники и предлагает темы, которые реально поддерживаются источниковой базой.

Анализ источников, новизны и практической применимости…
Шаг 3

Научный аппарат и материалы конференции

Цель, задачи, методы и структура генерируются как JSON по схеме, а не как произвольный текст.

Документы конференции / журнала

Загрузить требования, шаблон или методические материалы

Перетащите PDF / DOCX / TXT сюда или нажмите для выбора файлов. Backend извлечёт структуру через Docling и добавит требования в RAG-контекст.
Шаг 4

Сгенерировать черновик статьи

Текст строится секциями. Каждое содержательное утверждение должно быть связано с источником из RAG-контекста.

Правило production: если источник не подтверждает утверждение, ассистент либо переформулирует абзац, либо помечает место как требующее проверки. Фиктивные библиографические записи не создаются.
План → retrieval → генерация секций → проверка ссылок → финальная сборка…
Черновик ещё не создан.

После подключения backend здесь появится streaming-генерация разделов статьи.