QalaVoice Platform

О проекте

• Многоступенчатый веб-мастер жалоб (ru/kk) с подсказками LLM, отслеживанием статуса и предварительным просмотром.
• Админ-панель с аналитикой по обращениям, графиками Convex и ручным управлением статусами.
• TypeScript API-шлюз на Express: валидация входа, хранение медиа, прокси к Convex и LLM.
• FastAPI-сервис KazLLM (PyTorch, Transformers) для разбора текста, приоритетов, аспектов и уточняющих вопросов.
• Telegram-бот (python-telegram-bot) повторяет сценарий приёма жалобы и шлёт данные в общий backend.

Стек

• Frontend: Vite + React 18 + TypeScript, shadcn/ui, TanStack Query, Tailwind.
• Backend: Express, Convex cloud, Multer + Sharp для медиа, Zod для схем.
• AI: FastAPI, PyTorch, BitsAndBytes (опционально), KazLLM 8B.
• Bot: python-telegram-bot, httpx; общие .env-переменные через dotenv.

Запуск

1. Создайте .env/.env.local с ключами VITE_*, PORT, LLM_URL, CONVEX_URL, ADMIN_*, BOT_TOKEN, путями хранилища и лимитами медиа.
2. Установите зависимости:

   npm install
   pip install -r llm_service/requirements.txt
   pip install -r telegram_bot/requirements.txt
   

3. Запустите сервисы (отдельные терминалы):

   npm run dev          # фронтенд
   npm run server:dev   # Express API
   npx convex dev       # локальный Convex (или настройте production URL)
   uvicorn llm_service.main:app --reload
   python -m telegram_bot.bot
   

4. Медиа складываются в storage/media; очистка выполняется вручную.