Задача Спроектировать и собрать ИИ-ассистента для онлайн-школы, который снимает с кураторов рутину по типовым вопросам студентов: «что такое X?», «где про это в материалах?», «когда дедлайн?». Ассистент должен отвечать строго по материалам курса, ссылаться на источник и не выходить из роли. Что сделал End-to-end RAG-приложение: от загрузки лекций до Streamlit-интерфейса. Архитектура состоит из четырёх блоков: Загрузчик документов и чанкер на LangChain FAISS-индекс с эмбеддингами OpenAI Промпт-архитектура с реальной адаптацией под уровень студента (beginner / advanced) — отдельные блоки инструкций, а не просто метка в промпте Streamlit UI с выбором уровня и логированием запросов в JSON Ключевые инженерные решения • Промпт явно запрещает галлюцинации и требует ссылку на источник в каждом ответе • Ассистент удерживает роль при попытках выйти за её рамки • temperature=0 — для предсказуемости ответов в учебном контексте • Логи пишутся с самого первого запроса — основа для будущей аналитики частых тем Стек Python 3.11, LangChain 0.3, FAISS, OpenAI API, Streamlit, python-dotenv. Что планирую в v2 Two-pass архитектура с дешёвым классификатором намерений, метаданные в чанках для фильтрации поиска, миграция логов в SQLite + Plotly-дашборд аналитики, eval-набор для проверки качества ответов. Срок выполнения: 5 дней.