Для чего нужна данная статья? :
Создать простой wiki-плейс товаров для обработки HTTP запросов, механизм хранения данных и логику для обработки CRUD операций, в котором:
✅ AI сам подбирает источники
✅ Генерация технической документации
✅ Автоматическое обучение нейросетей
✅ Реальное редактирование вики через WebSocket
📌 Основные компоненты:
✅ Axum → API Gateway
✅ Tonic → gRPC-сервис
✅ FAISS/Qdrant → Векторный поиск
✅ CUDA/wgpu → Ускорение нейросети
✅ DeepSeek API → Генерация статей
✅ PostgreSQL/ClickHouse → Хранение данных
Зачем Вам это уметь? :
1. Общедоступные вики (аналог Wikipedia, MDN, Fandom)
- Энциклопедии (например, технические, научные, игровые)
- Документация по программированию (Rust, Substrate, WebAssembly)
- Гейм-документация (гайды, лоры, механики игр)
- Исторические и образовательные вики (для учебных заведений)
🔧 Технологии:
✅ Actix Web / Axum + Tonic (gRPC)
✅ PostgreSQL / ClickHouse (хранение контента)
✅ WebSocket (реалтайм-обновления)
✅ WASM + WebRTC (фронтенд)
2. Корпоративные и закрытые вики (Confluence, Notion)
- Внутренние базы знаний компаний (HR, DevOps, IT-документация)
- Командные вики (разработка ПО, Agile-методологии)
- Корпоративные справочники (гайды, регламенты)
🔧 Технологии:
✅ OAuth2 / OIDC (авторизация)
✅ WebAuthn / mTLS (Zero Trust Security)
✅ Redis (активное кеширование)
✅ RBAC / ABAC (доступы к страницам)
3. Децентрализованные и P2P-вики (IPFS, Hypercore)
- Wiki без серверов (аналог Dat, IPFS)
- Tor-вики (анонимные базы знаний)
- Блокчейн-вики (NFT-метаданные, DAO)
🔧 Технологии:
✅ IPFS / Arweave (файлы)
✅ Substrate (блокчейн-логика)
✅ WebRTC / Libp2p (P2P-репликация)
✅ BLS-сигнатуры (криптографическая защита)
4. AI-генерируемые вики (LLM + AutoML)
- Самообучающиеся вики (AI подбирает источники)
- AI-редактируемые статьи (ChatGPT-like автодополнение)
- Генерация технической документации (Rust API, Substrate, OpenCV)
🔧 Технологии:
✅ DeepSeek AI / OpenAI API / Mistral
✅ Vector Search (Embeddings)
✅ GPU Acceleration (CUDA, wgpu)
✅ AutoML (обучение моделей)
5. Игровые вики с NFT и Web3
- Игровые базы знаний (NFT-скины, внутриигровые предметы)
- DAO-управляемые вики (игровые комьюнити голосуют за статьи)
- Игровые токены за контент (награды авторам)
🔧 Технологии:
✅ Metaplex (NFT)
✅ Solana / Ethereum (смарт-контракты)
✅ WebSocket (торговля в реальном времени)
✅ RabbitMQ / NATS (асинхронные задачи)
Создадим wiki-пространство, используя веб-фреймворк Actix-web и файловую систему для хранения статей в формате Markdown.
Создайте новый проект на Rust:
cargo new rust_wiki
cd rust_wiki
Добавьте зависимости в Cargo.toml:
[dependencies]
actix-web = "4"
serde = { version = "1.0", features = ["derive"] }
serde_json = "1.0"
Создайте структуру для статьи в новом файле src/article.rs:
use serde::{Deserialize, Serialize};
use std::fs::{self, File};
use std::io::{Write, Read};
use std::path::Path;
#[derive(Serialize, Deserialize)]
pub struct Article {
pub title: String,
pub content: String,
}
impl Article {
pub fn save(&self) -> std::io::Result<()> {
let filename = format!("{}.md", self.title.replace(" ", "_"));
let mut file = File::create(Path::new("data").join(filename))?;
write!(file, "{}", self.content)
}
pub fn load(title: &str) -> std::io::Result<Self> {
let filename = format!("{}.md", title.replace(" ", "_"));
let mut content = String::new();
File::open(Path::new("data").join(filename))?.read_to_string(&mut content)?;
Ok(Self {
title: title.replace("_", " "),
content,
})
}
}
Добавьте обработчики для операций CRUD в src/main.rs:
use actix_web::{web, App, HttpResponse, HttpServer, Responder};
use serde_json::json;
mod article;
use article::Article;
async fn create_article(article: web::Json<Article>) -> impl Responder {
let article = article.into_inner();
match article.save() {
Ok(_) => HttpResponse::Ok().json(json!({"status": "Article saved"})),
Err(_) => HttpResponse::InternalServerError().finish(),
}
}
async fn read_article(path: web::Path<String>) -> impl Responder {
let title = path.into_inner();
match Article::load(&title) {
Ok(article) => HttpResponse::Ok().json(article),
Err(_) => HttpResponse::NotFound().finish(),
}
}
#[actix_web::main]
async fn main() -> std::io::Result<()> {
HttpServer::new(|| {
App::new()
.route("/article", web::post().to(create_article))
.route("/article/{title}", web::get().to(read_article))
})
.bind("127.0.0.1:8080")?
.run()
.await
}
Запустите сервер, используя команду cargo run, и обращайтесь к нему через HTTP запросы для создания и чтения статей.
Код AI-вики
1️⃣ Запуск API (Axum)
use axum::{Router, routing::post, Json};
use serde::{Serialize, Deserialize};
use tokio;
use llm_api::generate_text; // Генерация через LLM
#[derive(Serialize, Deserialize)]
struct WikiRequest {
query: String,
}
#[derive(Serialize, Deserialize)]
struct WikiResponse {
content: String,
}
async fn generate_wiki(Json(req): Json<WikiRequest>) -> Json<WikiResponse> {
let generated_text = generate_text(&req.query).await.unwrap();
Json(WikiResponse { content: generated_text })
}
#[tokio::main]
async fn main() {
let app = Router::new().route("/generate", post(generate_wiki));
axum::Server::bind(&"0.0.0.0:8080".parse().unwrap())
.serve(app.into_make_service())
.await
.unwrap();
}
2️⃣ Генерация текста через DeepSeek API
use reqwest::Client;
use serde_json::json;
use std::error::Error;
const API_URL: &str = "https://api.deepseek.com/v1/generate";
const API_KEY: &str = "your-api-key";
pub async fn generate_text(prompt: &str) -> Result<String, Box<dyn Error>> {
let client = Client::new();
let response = client.post(API_URL)
.header("Authorization", format!("Bearer {}", API_KEY))
.json(&json!({
"prompt": prompt,
"max_tokens": 200,
"temperature": 0.7
}))
.send()
.await?;
let result: serde_json::Value = response.json().await?;
Ok(result["text"].as_str().unwrap_or_default().to_string())
}
3️⃣ Векторный поиск через FAISS / Qdrant
use qdrant_client::prelude::*;
use qdrant_client::qdrant::{ScoredPoint, SearchPoints};
pub async fn search_wiki(query: &str) -> Vec<ScoredPoint> {
let client = QdrantClient::new("http://localhost:6333").unwrap();
let vector = embed_text(query).await;
let search_request = SearchPoints {
collection_name: "wiki_embeddings".into(),
vector,
limit: 5,
..Default::default()
};
client.search(search_request).await.unwrap()
}
async fn embed_text(text: &str) -> Vec<f32> {
// Вызов AI-модели для генерации эмбеддингов
vec![0.1, 0.2, 0.3, 0.4] // Заглушка, тут должен быть вызов AI
}
4️⃣ GPU-ускорение нейросети (CUDA + wgpu)
use wgpu::Device;
async fn train_model(device: &Device) {
let _pipeline = device.create_compute_pipeline(&wgpu::ComputePipelineDescriptor {
label: Some("AI Training Pipeline"),
layout: None,
module: &device.create_shader_module(wgpu::ShaderModuleDescriptor {
label: Some("NeuralNet"),
source: wgpu::ShaderSource::Wgsl("...".into()), // Здесь код нейросети
}),
entry_point: "main",
});
println!("Модель обучается на GPU...");
}
5️⃣ Редактирование статей в реальном времени (WebSocket)
use tokio::sync::broadcast;
use axum::extract::ws::{Message, WebSocket};
use futures_util::StreamExt;
async fn websocket_handler(mut socket: WebSocket, tx: broadcast::Sender<String>) {
while let Some(Ok(msg)) = socket.next().await {
if let Message::Text(text) = msg {
tx.send(text.clone()).unwrap();
}
}
}