VRS-Zhiyuan-Recommendation: система планування подач у коледж на FastAPI з Neo4j та DeepSeek

TL;DR

• •Система планування подач у коледж на FastAPI з Neo4j та DeepSeek
• •Включає готовий знімок історичного графу знань Зеджянгу
• •Має OCR для введення балків та стратегію 'чун-вей-бао'
• •Проєкт доступний на GitHub як відкритий код
• •Не є комерційним продуктом без готового деплою та підтримки

---

Як це змінить ваш ринок?

Освітні установи, що працюють з вступними кампаніями в регіонах з структурованими історичними даними, можуть отримати inspiraцію для створення локальних рекомендаційних систем. Однак без адаптації під конкретні вимоги та документати таке рішення не замістить сущегуючих CRM або спеціалізованих платформ для роботи з заявками.

Визначення:

Knowledge graph — це структуроване представлення інформації у вигляді вузлів (сутностей) та зв’язків між ними, що дозволяє виконувати складні запити та виводити нові знання на основі существуючих связей.

Для кого це і за яких умов (ОБОВ'ЯЗКОВО: мін. обладнання/бюджет, потрібна команда чи ні, мін. масштаб, час на впровадження.

• •Для освітніх установ або консультантів з IT-командою: потрібен розробник, знайомий з FastAPI, Neo4j та базовими концепціями LLM-integration
• •Мін. масштаб: від 100 заявок на семестр для обґрунтування витрат на інтеграцію
• •Час на впровадження: 2-4 тижні для адаптації графу знань та OCR-під локальні вимоги
• •Бюджет: мінімальний — лише час розробника, якщо використовувати відкриті моделі та інфраструктуру

Альтернативи

| | Продукт 1 | Продукт 2 | Продукт 3 | | Ціна | $0 (вінтажний код) | $50/міс | Індивідуальна розробка | | Де працює | Локально/хмара (саморобне) | Хмарна SaaS-платформа | Замовлена система | | Мін. вимоги | Знання FastAPI, Neo4j, LLM API | Браузер, інтернет | Технічна специфікація | | Ключова різниця | Повна контроль, але потребує розробки | Готово до використання, обмежена кастомізація | Максимальна адаптація під потреби |

---