Informatii generale
- Categorie: Web
- Judetul: Iași
- Surse: GitHub - stefanasandei/orion: Orion is an open-source AI native self-learning platform. Write your content, query it using a agents, access your knowledge base.
- Homepage: https://orion.asandei.com/
Descriere
Orion este o bază de cunoștințe personale, menit sa simplifice procesul de scriere si stocare de documente.
Features
- Organizare: utilizatorii isi pot organiza documentele in proiecte, care apartin la randul lor unor spatii de lucru
- Continut universal: se pot scrie documente text folosind editorul rich-text integrat, sau se pot incarca fisiere PDF, link-uri, imagini sau notite scurte
- Cautare inteligenta: utilizatorii pot cauta continut dupa atributele fisierului, dupa etichetele atasate sau pot intreba prin limbaj natural ce doresc sa afle, iar un asistent LLM le va prezenta sinteza
- Descoperire: proiectele publice pot fi rasfoite dintr-o pagina dedicata, iar utilizatorii pot lasa comentarii si urmarii creatori de continut
- Baza de cunostiinte: tot continutul este incarcat si intr-o baza de date vectoriala, putand fi interogata de un agent LLM
Cu ce poate ajuta agentul LLM:
- intrebari & raspunsuri eficiente: ai uitat in ce documente se afla o informatie? ai incarcat un PDF si ai nelamuriri? intreaba agentul
- domain-specific knowledge: lucrezi intr-un domeniu in care ChatGPT nu prea stie? vrei sa te ajute cu comentarii pentru BAC dar nu stie operele si personajele? incarca documentele PDF relevante, iar agentul va invata sa te ajute
- corectitudine: folosim tehnici precum context & prompt engineering, tool calls pentru a asigura o rata minima de halucinare (inventarea unor informatii false), astfel agentul ar trebui mereu sa raspunda cu informatii corecte si relevante, sau sa admita ca nu stie
Accesibilitate
- moduri de light & dark mode
- internationalizarea platformei, limbi disponibile: Română
și Engleză
- interfata responsive: se adapteaza in functie de marimea ecranului
Securitate
- autentificare in 2 factori: utilizatorii pot opta pentru a se loga folosind time based 2FA, acestia vor primii un cod in aplicatia de autentificare de pe telefon
- autentificare folosind alte conturi: utilizatori se pot loga folosind contul de GitHub sau Discord, evitand riscul inca unei parole
- protectia impotriva XSS: toate componentele care randeaza continut introdus de utilizator sanitizeaza HTML-ul
Tehnologii
Aplicatia este gazduita intr-o maniera serverless pe Vercel, totul fiind gandit modular si scalabil. Detaliile tehnice:
Frontend
- Svelte: libraria pentru interactivitate client-side
- Tailwind: stilizare usoara a componentelor
- shadcn/ui: libraria de componente de baza
Backend
- SvelteKit: meta-framework pentru server side rendering si routing
- tRPC: librarie pentru a simplifica API-ul, oferind si un type-safety ideal intre frontend si backend
- Redis: baza de date de caching, pentru a reduce timpul de incarcare a documentelor
- PostgreSQL: baza de date relationala principala, folosita de asemenea pentru a stoca informatii vectoriale, cu extensia pgvector
- Vercel AI SDK: libraria utilizata pentru a crea & servii agentii LLM, ofera functionalitati complexe pentru tool calls si structured outputs
Testare:
- vitest: principala modalitate de testare din proiect, utilizata pentru serviciile din backend (se ruleaza folosind
pnpm test:unit
) - playwright: end-to-end testing
Servicii 3rd Party
Au fost utilizate urmatoarele servicii, toate sunt ori gratuite ori ofera un free tier generos:
- Neon & Upstash: hosting pentru bazele de date
- Resend: pentru trimiterea de email-uri
- Cohere: API pentru a genera vector embeddings
- OpenRouter: API pentru a servi LLM-uri, oferind si modele gratuite, cu rate-limits - in practica se folosesc modele Mistral Small 3.2 (general agentic use), Gemini Flash 2.5 (long context processing)
Mai multe detalii se pot gasi in repozitoriul de pe GitHub!
Cerinte sistem
Pentru utilizarea platformei:
- Browser modern (Chrome, Safari, Arc, Comet, etc.)
- Conexiune la internet
Pentru dezvoltare:
- MacOS, GNU/Linux sau Windows, cu minim 8GB RAM
- Node.js 22 LTS
- Docker
- Orice editor de text (Zed, VS Code, etc.)
- Ollama optional, in cazul testarii functionalitatii LLM - cu un model mic, dar cu abilitati de tool calling (Qwen3 4B recomandat); sau se poate utiliza si OpenRouter cu un LLM gratis hosted
Realizatori
Stefan Alexandru Asandei
- Scoala: Colegiul National Iasi
- Clasa: 11
- Judet: Iași
- Oras: Iasi
Andrei Mihai Ciobanu
- Scoala: Colegiul Național
- Clasa: 12
- Judet: Iași
- Oras: Iași