Розробка веб-сайту для систематизації та представлення сучасних інструментів на основі штучного інтелекту

Abstract

У цій бакалаврській роботі створено веб-сайт-каталог, де збираються та структуруються картки з інформацією про сучасні нейромережі та ШІ-продукти. Головна мета проєкту - зробити зручний пошук та порівняння сервісів штучного інтелекту, оскільки зараз їх стає занадто багато, а існуючі платформи часто перевантажені зайвими елементами. Для реалізації обрано стек MERN. На бекенді працює Node.js разом із фреймворком Express.js. Вони забезпечують роботу REST API, яке обробляє запити користувача та дістає дані з хмарної бази MongoDB Atlas. Документи в базі даних спроектовані під параметри нейромереж: там зберігаються не просто назви й описи, а й технічні деталі - розмір контекстного вікна, тип ліцензії, наявність мобільного додатка, API і так далі. Робота зі сторонніми API відсутня, цей сайт не є агрегатором, вся інформація є статичною та завантажується суто з бази даних додатка. Фронтенд сайту побудовано на React за допомогою інструменту збірки Vite. Щоб каталог миттєво реагував на вибір фільтрів та пагінацію, підключено менеджер станів Redux Toolkit. Важлива фішка інтерфейсу - повна відмова від реєстрацій та логінів. Список "Обраного" повністю працює через LocalStorage в браузері. Це максимально спрощує роботу з сайтом, не змушує користувача залишати свої дані та пришвидшує взаємодію з платформою. Готовий код у вигляді монорепозиторію завантажено на GitHub, бекенд задеплоєно на Render.com, а клієнтську частину (фронтенд) - на хостингу Vercel. Об'єкт дослідження: процес організації, збереження та відображення інформації про ШІ-сервіси у веб-середовищі. Предмет дослідження: використання інструментів React, Node.js, маршрутизації Express та бази даних MongoDB для створення адаптивного сайту-каталогу.

In this bachelor thesis, a website catalog has been developed to collect and structure information cards about modern neural networks and AI products. The main goal of the project is to provide a convenient search and comparison of artificial intelligence services, as they are becoming too numerous now, while existing platforms are often overloaded with unnecessary elements. The MERN stack was chosen for implementation. Node.js works on the backend together with the Express.js framework. They provide the operation of the REST API, which processes user requests and retrieves data from the cloud database MongoDB Atlas. Documents in the database are designed specifically for neural network parameters: they store not just names and descriptions, but also technical details - context window size, license type, availability of a mobile application, API, and so on. There is no integration with third-party APIs, this website is not an aggregator, and all information is static and loaded purely from the application database. The frontend of the website is built on React using the Vite build tool. The Redux Toolkit state manager is connected so that the catalog instantly responds to filter selection and pagination. An important feature of the interface is the complete rejection of registration and logins. The "Favorites" list works completely through LocalStorage in the browser. This maximally simplifies interaction with the website, does not force users to leave their data, and speeds up interaction with the platform. The finished code is uploaded to GitHub as a monorepository, while the backend is deployed separately on Render.com, and the client side (frontend) is hosted on Vercel. Object of research: the process of organizing, storing, and displaying information about AI services in a web environment. Subject of research: using React, Node.js, Express routing, and MongoDB database tools to create an adaptive catalog website.