Разработка бэкенд-ядра агрегатора мультимодальных нейросетей

Суть проекта

Запуск крупного продукта - сайта-агрегатора (AI-хаба), который объединяет множество различных нейросетевых моделей в единой точке доступа. Пользователь получает возможность работать с десятками моделей (таких как GPT, Claude, Gemini, Stable Diffusion 3, модели для аудио/озвучки и генерации видео) через один интерфейс.

Ключевой пользовательский сценарий (MVP)

1. Пользователь формулирует один запрос (промпт).
2. Система автоматически отправляет этот запрос на выполнение в несколько выбранных или предустановленных моделей одновременно.
3. Результаты от всех моделей отображаются в интерфейсе рядом для удобного сравнения.
4. Пользователь выбирает лучший результат и продолжает работу с ним.
5. Реализована возможность сборки автоматизированных цепочек обработки, например: «Текст → Изображение → Видео → Звук».

Задача первого этапа (MVP)

Основная фокус-задача - реализация серверной части (бэкенд-ядра) агрегатора.

Основные технические требования:

• Разработка серверной архитектуры, способной интегрироваться с десятками внешних AI-API.
• Создание системы параллельной или конкурентной отправки запросов к разным моделям.
• Организация хранения, обработки и возврата пользователю результатов от различных моделей в унифицированном формате.
• Заложение архитектурной основы для будущего функционала «редактора цепочек» (последовательных или условных вызовов разных нейросетей).

Цель этапа - создать рабочее, масштабируемое и надежное ядро, которое станет фундаментом для всего продукта.