Details

Главная цель выпускной квалификационной работы является разработка концепции и реализация программного обеспечения промежуточного уровня для управления и балансировки нагрузки на API-ключи сервисов искусственного интеллекта. Для реализации работы необходимо было выполнить следующие задачи: - Сформулировать проблемы в необходимости централизованного управления API-ключами ИИ - Провести анализ существующих аналогов - Разработать концепцию архитектуры программного обеспечения - Реализовать концепцию и все её компоненты - Провести тестирование и анализ эффективности ПО Результаты исследования показали эффективность разработанного решения в обходе лимитов API провайдеров и географических ограничений. Концепция данного решения заняла второе место на ежегодной учебно-практической конференции “Современные технологии в теории и практике программирования” (2025) и стоит на публикации в научном журнале “Современная наука: актуальные проблемы теории и практики”. Были использованы следующие информационные технологии: - Язык программирования Python 3.11 - Фреймворки и библиотеки и React.js, FastAPI, httpx и python-jose - СУБД PostgreSQL - Инструменты контейнеризации Docker и Docker Compose - Инструменты разработки PyCharm, Visual Studio Code и Git.

The main objective of this graduation thesis is to develop a concept and implement middleware software for managing and load balancing API keys for artificial intelligence services. To accomplish this work, the following tasks needed to be completed: - Formulate problems regarding the need for centralized management of AI API keys - Conduct analysis of existing analogues - Develop a software architecture concept - Implement the concept and all its components - Conduct testing and efficiency analysis of the software Research results showed the effectiveness of the developed solution in bypassing API provider limits and geographical restrictions. The concept of this solution took second place at the annual educational-practical conference "Modern Technologies in Programming Theory and Practice" (2025) and was published in the scientific journal "Modern Science: Current Problems of Theory and Practice". The following information technologies were used: - Python 3.11 programming language - Frameworks and libraries: React.js, FastAPI, httpx, and python-jose - PostgreSQL database management system - Containerization tools: Docker and Docker Compose - Development tools: PyCharm, Visual Studio Code, and Git.