🤖 AI Twins - Создание цифровых двойников на основе ИИ

🚀 Что это такое?

AI Twins - это система создания персонализированных ИИ-ассистентов, которые копируют стиль общения реальных людей. Загрузите экспорт чата из Telegram, и система автоматически создаст цифрового двойника, который будет общаться в точности как оригинал.

Примеры клонов

Пример общения

✨ Ключевые особенности

• 🧠 Анализ личности: Автоматическое извлечение черт характера из реальных переписок
• 💬 Естественное общение: ИИ-двойники поддерживают стиль оригинального собеседника
• 🔍 RAG-технология: Контекстные ответы на основе исторических сообщений
• 🎯 Мультимодальность: Поддержка текста и изображений в чате
• ⚡ Реального времени: Стриминговые ответы с анимацией печати
• 🔄 Мультимодельность: Поддержка GPT-4, Gemini и дообученных fine-tunned моделей

🎯 Как это работает?

1. 📤 Загрузка данных

Экспорт чата Telegram (JSON) → Система анализа

2. 🔬 ИИ-анализ

GPT-4 анализирует переписки → Извлекает черты характера

3. 🎭 Создание двойника

Генерация профиля личности → Готовый ИИ-ассистент

4. 💬 Общение

Интерактивный чат → Ответы в стиле оригинала

🛠️ Технический стек

Backend (Высокопроизводительный API)

• FastAPI - Современный асинхронный веб-фреймворк
• LangGraph - Оркестрация ИИ-агентов с управлением состоянием
• SQLModel - Типобезопасные операции с базой данных
• LangChain - Интеграция с языковыми моделями
• OpenAI/Gemini - Продвинутые LLM модели

Frontend (Интуитивный интерфейс)

• Streamlit - Быстрое создание веб-приложений
• Многостраничная архитектура - Создание, редактирование, чат
• Реальное время - Стриминговые ответы
• Загрузка файлов - Поддержка JSON и документов

Infrastructure (Готовность к продакшену)

• Docker Compose - Контейнеризация
• SQLite - Встроенная база данных
• Vector Store - Семантический поиск
• Async/Await - Высокая производительность

🏛️ Архитектура

┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐
│   Streamlit     │    │   FastAPI       │    │   LangGraph     │
│   Frontend      │◄──►│   Backend       │◄──►│   AI Agents     │
│                 │    │                 │    │                 │
└─────────────────┘    └─────────────────┘    └─────────────────┘
         │                       │                       │
         │                       │                       │
         ▼                       ▼                       ▼
┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐
│   Static Files  │    │   SQLite DB     │    │   Vector Store  │
│   (Images, etc) │    │   (User Data)   │    │   (Embeddings)  │
└─────────────────┘    └─────────────────┘    └─────────────────┘

🚀 Быстрый старт

Требования

• Python 3.12+
• Docker & Docker Compose
• OpenAI API ключ

Установка и запуск

# Клонируем репозиторий
git clone https://github.com/yourusername/ai-twins.git
cd ai-twins

# Настраиваем переменные окружения
cp backend/.env.example backend/.env
cp frontend/.env.example frontend/.env

# Добавляем API ключи в backend/.env
OPENAI_API_KEY=your-openai-key-here

# Запускаем приложение
docker-compose up --build

Доступ к приложению

• 🌐 Веб-интерфейс: http://localhost:80
• 📡 API документация: http://localhost:8000/docs
• 🔧 LangGraph студия: http://localhost:8123

📋 Использование

Создание ИИ-двойника

1. Экспорт чата Telegram

   • Откройте Telegram Desktop
   • Выберите чат → Меню → Экспорт истории чата
   • Выберите формат JSON

2. Загрузка в систему

   • Перейдите на страницу создания
   • Заполните базовую информацию
   • Загрузите JSON файл чата
   • Нажмите "Создать двойника"

3. Ожидание обработки

   • ИИ анализирует переписки (~2-3 минуты)
   • Извлекает черты характера и стиль общения
   • Создает персонализированный профиль

4. Готово к общению!

   • Переходите в чат
   • Общайтесь с цифровым двойником
   • Наслаждайтесь естественным диалогом

🔧 Разработка

Локальная разработка

# Backend
cd backend
uv sync --frozen
uv run uvicorn app:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload

# Frontend
cd frontend
uv sync --frozen
uv run streamlit run app.py --server.port=80

# LangGraph разработка
cd backend
uv run langgraph dev

Тестирование

# Запуск тестов
cd frontend
uv run pytest tests/

# Тестирование API
curl -X GET http://localhost:8000/twins/

🌟 Продвинутые возможности

Кастомные модели

• Поддержка fine-tuned моделей
• Интеграция с локальными LLM
• Настройка параметров генерации

RAG система

• Семантический поиск по истории чатов
• Контекстные ответы
• Векторные embedding'и

Мультимодальность

• Обработка изображений
• Смешанный контент (текст + изображения)
• Base64 кодирование