Tehnički proizvod, platforma i AI usluge

Radim na tehničkom dizajnu proizvoda, arhitekturi platforme, softverskom inženjeringu, AI integraciji i strukturisanoj isporuci. Vrednost nije u tome da se ovo tretira kao odvojene usluge, već u njihovom povezivanju od zahteva i sistemskih granica kroz implementaciju, deployment i operacije.

Ključne oblasti usluga

Tehnički proizvod i arhitektura rešenja

Prevedite ciljeve i zahteve proizvoda u implementabilan tehnički dizajn. To može uključivati sistemske granice, nefunkcionalne zahteve, modele podataka, API ugovore, strategiju integracije, identitet i autorizaciju, AI granice, topologiju deployment-a i arhitekturne odluke.

Arhitektura platforme

Dizajnirajte temelje koji se mogu ponovo koristiti umesto da se isti problem rešava nezavisno u svakoj funkcionalnosti. Relevantne oblasti uključuju multi-tenant sisteme, deljene servise, modele dozvola, strukturisano objavljivanje, apstrakciju provajdera, modularne API-je, višejezičnu arhitekturu i AI mogućnosti koje se mogu ponovo koristiti.

Softverski inženjering i full-stack implementacija

Implementirajte web aplikacije i mogućnosti platforme kroz frontend, backend, baze podataka i API-je. Trenutni rad obično koristi Nuxt, Vue, TypeScript, Node.js, Nitro, Prisma i PostgreSQL, uz Python i druge tehnologije tamo gde su bolji tehnički izbor.

• Poslovne i interne aplikacije
• Portali za klijente i partnere
• Administrativni interfejsi i kontrolne table
• Multi-tenant i SaaS orijentisani sistemi
• API-ji i integracioni servisi
• Aplikacije za radne tokove i dokumente
• Platforme za strukturisano objavljivanje
• Komponente platforme za trgovinu i proizvode

AI integracija i arhitektura AI sistema

Integrišite AI kao deo arhitekture aplikacije, a ne kao izolovani API poziv. To uključuje hostovane i lokalne modele, apstrakciju provajdera, pretraživanje, alate, agente, dozvole, strukturisane izlaze, evaluaciju, observabilnost i kontrolisano ponašanje u vreme izvršavanja.

• Lokalne, hostovane i hibridne AI arhitekture
• Apstrakcija modela i provajdera
• RAG i integracija eksternog znanja
• Radni tokovi zasnovani na agentima i alatima
• Lokalni AI klijenti i kontrolisana runtime okruženja
• Strukturisano izdvajanje i klasifikacija
• AI podržano objavljivanje i tokovi znanja
• Validacija na nivou aplikacije i rukovanje greškama

RAG, pretraga i sistemi znanja

Dizajnirajte slojeve pretraživanja i znanja koji povezuju aplikacije i AI sisteme sa eksternim informacijama. To može uključivati ingestiju, chunking, metapodatke, leksičku i semantičku pretragu, embeddings, reranking, poreklo, koncepte Source-of-Truth, pretragu svesnu dozvola i pripremu konteksta.

Podaci, API-ji, identitet i autorizacija

Dizajnirajte i implementirajte granice podataka i pristupa iza aplikacije: relacione modele, Prisma i PostgreSQL, API-je, integracione ugovore, autentifikaciju, RBAC, autorizaciju svesnu tenanta i tokove podataka na nivou aplikacije.

Modernizacija platforme i replatforming

Postojeće sisteme nije uvek potrebno zameniti. Arhitektura se često može postepeno unaprediti kroz jasnije granice, modernizaciju okvira, restrukturiranje baze podataka i API-ja, sređivanje procesa objavljivanja, rad na performansama i planiranje migracije.

Strukturirano objavljivanje, višejezični sistemi i tehnički SEO

Arhitektura sadržaja pripada platformi. Višejezično rutiranje, kanonski URL-ovi, hreflang, mape sajta, strukturirani podaci, interno povezivanje, EditorJS modeli sadržaja i semantičke taksonomije mogu se projektovati zajedno sa osnovnom aplikacijom, umesto da se dodaju nakon razvoja.

Infrastruktura i produkciono poslovanje

Sistem nije završen kada se kod kompajlira. Objavljivanje, ponašanje Linux okruženja, reversni proksiji, NGINX, upravljanje procesima, umrežavanje, evidentiranje, rezervne kopije, migracije i rešavanje problema deo su produkcione arhitekture.

Tehnička isporuka i struktura projekta

Arhitektura i implementacija mogu se povezati kroz zahteve, prekretnice, rizike, kriterijume prihvatanja, strukturu zaostalih zadataka, validaciju i dokumentaciju isporuke. IPMA® nivo D i Professional Scrum Master I pružaju formalne metode koje dopunjuju inženjerski rad.

Od fokusiranog zadatka do kompletnog puta proizvoda

Angažman ne mora da pokriva svaki sloj. Može da počne pregledom arhitekture, teškom komponentom pozadinskog sistema, RAG pipeline-om, funkcijom na frontendu, AI integracijom, migracijom ili infrastrukturnim problemom. Razlika je u tome što se odluke donose imajući u vidu okolnu arhitekturu proizvoda i platforme.

Dokazi o implementaciji

Tehnički pristup se demonstrira kroz sisteme koje projektujem, gradim i održavam: stajic.de, loving.rocks, figure.rocks, bazify.com, Aaasaasa AI Client, SenseFlow i povezani rad na arhitekturi i implementaciji. Ovi projekti izlažu različite probleme u oblasti objavljivanja, višejezičnih sistema, AI integracije, dozvola, podataka, infrastrukture i isporuke proizvoda.

Tehnička osnova

Trenutni rad obično kombinuje TypeScript, JavaScript, Nuxt, Vue, Node.js, Nitro, Prisma, PostgreSQL, Electron, Linux, NGINX, Docker, REST API-je, OpenAI integracije i lokalna LLM okruženja uključujući Ollama. Dodatne tehnologije se biraju u skladu sa sistemom, a ne koriste kao fiksni zahtevi.