AI-маркетплейс·2026
NativeTravel — AI-first travel-маркетплейс
Двусторонний маркетплейс локальных впечатлений с AI-персонализацией: туры, рестораны, события и активности. Мультитенантная архитектура с поддержкой нескольких городов и брендов, семантический поиск на pgvector, AI-рекомендации, переводы и модерация через Claude. Бэкенд на Fastify + tRPC, фронтенд на Next.js 15 + React 19. Проект в активной разработке.
FastifytRPCPrismaPostgreSQLpgvectorNext.jsReact 19Claude
Цели проекта
- Построить двусторонний маркетплейс локальных впечатлений с AI-подбором
- Реализовать мультитенантность для нескольких городов и брендов
- Внедрить семантический поиск и рекомендации на эмбеддингах
- Обеспечить работу приложения даже без AI-ключей (детерминированный фолбэк)
Задачи
- Спроектировать монорепозиторий: Fastify + tRPC v11 бэкенд и Next.js 15 фронтенд
- Описать предметную модель (~45 моделей Prisma, 27+ модулей)
- Подключить PostgreSQL 15 + pgvector для эмбеддингов и семантического поиска
- Интегрировать Claude (чат, переводы, модерация, vision) и OpenAI (эмбеддинги)
- Реализовать бронирования, платежи (Stripe/Kaspi) и выплаты хостам
- Сделать партнёрский REST API для каналов (OTA) с Bearer-аутентификацией
- Настроить деплой через Docker Compose за обратным прокси Caddy
Результаты
Измеримые показатели эффективности
- Готовая инфраструктура: монорепозиторий, дизайн-система, i18n и AI-слой
- Семантический поиск и рекомендации на pgvector-эмбеддингах
- Мультитенантность: несколько городов, кастомные домены, лимиты AI на тенант
- Партнёрский REST API для OTA и channel-менеджеров
- Детерминированный stub-режим — приложение работает без AI-ключей
Ключевые метрики
Конкретные показатели эффективности проекта
45+
Моделей данных
27+
Backend-модулей
3
Языка
pgvector
Семантический поиск