Хорошо, я подготовлю исследовательский план с упором на практическое применение архитектуры полуавтоматической инновационной системы. Включу метрики оценки, методику замеров, направления улучшения, инновационные особенности, перспективы развития и Python-ориентированные шаги реализации.

Я вернусь с результатами, как только всё будет готово.

План исследования и реализации архитектуры полуавтоматической «машины инноваций»

В данном разделе представлен подробный план разработки полуавтоматической “машины инноваций”, которая сочетает возможности больших языковых моделей (LLM) с внешними инструментами для генерации и проверки инновационных идей. План фокусируется на практических аспектах: определении метрик успешности, сценариях экспериментов, улучшении узких мест архитектуры, отличительных инновационных чертах решения, перспективах развития системы, а также на технических шагах реализации ключевых компонентов (с примерами инструментов на Python).

Ключевые метрики оценки и способы измерения

Для объективной оценки генерируемых системой идей нужно определить несколько основных метрик. В контексте машины инноваций ключевыми являются новизна, эффективность и сложность предлагаемых решений. Ниже описано, что означают эти метрики и как их можно измерять на практике:

Новизна идеи – показывает, насколько идея оригинальна по сравнению с уже известными. Измерять новизну можно через методы семантического сравнения:

Векторное представление: каждую идею можно представить в виде эмбеддинга (например, с помощью моделей вроде Doc2Vec/Sentence-BERT). Новизна тогда определяется как расстояние в векторном пространстве до ближайших известных идей. Если идея «далека» от существующих (большое косинусное расстояние до ближайшего соседа), она считается более новой (Full article: AI-based novelty detection in crowdsourced idea spaces) ([PDF] Patent Similarity Data and Innovation Metrics - jels.12261). В исследованиях по патентам применяют сходный подход: представляют патент как вектор и измеряют степень отличия от других патентов ([PDF] Patent Similarity Data and Innovation Metrics - jels.12261). Например, Jeon et al. (2022) предложили оценивать новизну патентов через Doc2Vec-представление и поиск выбивающихся точек (Local Outlier Factor) – чем сильнее патент является выбросом среди известных, тем он новее (A doc2vec and local outlier factor approach to measuring the novelty of patents).
Граф патентных знаний: идеи также можно соотносить с существующей базой знаний (например, графом патентов или научных публикаций). В таком графе узлы – это существующие технологии/решения, а рёбра – связи (цитирование, общие компоненты и т.д.). Новизну идеи можно оценить по ее положению относительно этого графа: например, идея, соединяющая отдалённые узлы графа (две ранее слабо связанные области знаний), будет высоко оценена по новизне. Кроме того, существуют индексы новизны, основанные на семантическом различии патентных текстов (Novelty in patents measured by semantic patent analysis) или на текстовой несхожести с недавно появившимися решениями ([PDF] Measuring Technological Innovation over the Long Run Bryan Kelly …).
Комбинация признаков: для комплексной оценки новизны можно комбинировать несколько подходов. Например, вычислять semantic novelty score как функцию от векторного расстояния до ближайших аналогов (по базе идей и патентов) и от степени охвата новой комбинации свойств в графе знаний (например, новые сочетания атрибутов идеи, отсутствующие ранее).

Эффективность решения – отражает практическую результативность и оптимальность предложенной идеи. Способ измерения эффективности зависит от природы идеи:

Runtime-показатели: если идея связана с алгоритмом или программным решением, можно измерять скорость выполнения, потребление памяти, пропускную способность и т.п. Например, для новой программы – время выполнения на тестовом наборе данных, для нового алгоритма маршрутизации – количество шагов/сообщений в сети, и т.д. Эти показатели сравниваются с базовыми решениями (baseline) – идея признаётся эффективной, если превосходит аналоги по ключевым метрикам производительности.
Экономическая эффективность: если рассматриваются бизнес-идеи или технические процессы, можно учитывать стоимость реализации или себестоимость. Метрика может быть расчетной (например, прогнозируемое снижение затрат на X% по сравнению с текущим подходом).
Энергетическая/ресурсная эффективность: для инженерных/научных решений – сколько ресурсов потребляет идея. Например, для нового химического процесса – выход продукта на единицу сырья, для механизма – КПД, для ML-модели – точность на ватт электроэнергии, и т.д.
Метрики качества: в задачах, где есть целевые метрики качества (accuracy, precision, recall, иные domain-specific метрики), эффективность идеи можно оценивать как качество результата. Например, если генерируется новая гипотеза эксперимента, эффективность можно связать с тем, подтверждается ли гипотеза в эксперименте (т.е. ведёт ли идея к успешному исходу).

Сложность решения – степень сложности понимания, реализации или поддержки предложенной идеи:

Структурная сложность: оценивается по тому, насколько сложна структура идеи. Можно формализовать идею языком планирования (например, в виде PDDL-предикатов, процессов или блок-схемы) и измерить количество шагов или элементов. Чем больше действий или компонентов требуется, тем выше сложность. Например, если идея подразумевает процесс из 10 шагов сборки устройства, а аналогичная известная – из 5 шагов, то новая идея сложнее в реализации.
Алгоритмическая сложность: для идей в виде алгоритмов – оценивается вычислительная сложность (например, O(n^2) vs O(n log n)) или цикломатическая сложность кода. Здесь пригодится инструмент radon – статический анализатор Python-кода, способный вычислять цикломатическую сложность, количество строк кода, взаимосвязи функций и т.п. С его помощью можно автоматически получить числовой индекс сложности реализации для прототипа идеи.
Сложность поддержки/масштабирования: если идея будет развернута в реальной системе, можно оценить трудоёмкость её сопровождения. Например, число разных технологий, которые нужно интегрировать (чем больше, тем сложнее), требуемая квалификация персонала, сложность тестирования (есть ли детерминированность результатов или стохастические процессы). Эти параметры менее формализуемы, но их можно приблизительно измерять экспертной оценкой (например, опросом специалистов по шкале).

Каждая из этих метрик может быть измерена количественно, что позволит сравнивать идеи между собой и отслеживать прогресс системы. В ходе разработки необходимо будет реализовать вычисление этих метрик автоматически, чтобы «машина инноваций» могла сама оценивать свои результаты. Например, система может автоматически присваивать идее оценку новизны на основе расстояния эмбеддинга идеи до ближайших известных решений в базе идей (с использованием Milvus для быстрого поиска по векторному пространству), вычислять оценку сложности через запуск анализа кода (библиотека radon) или через подсчёт предикатов/шагов, и оценку эффективности через запуск тестового сценария и сбор таких runtime-метрик, как время выполнения или ресурсопотребление.

Экспериментальные сценарии и методика измерений

После разработки прототипа системы важно провести эксперименты, подтверждающие её работоспособность и полезность. Будут разработаны несколько видов экспериментальных сценариев и методик оценки:

A/B-тестирование компонентов: для каждой ключевой функции системы нужно сравнить по крайней мере два варианта реализации и замерить влияние на итоговые метрики. Например, A/B-тест для оценки новизны – сравнить два метода вычисления новизны (скажем, только косинусное расстояние vs. расстояние + поправка на патентный граф) на выборке известных идей: какой вариант лучше коррелирует с экспертной оценкой новизны? Другой пример – A/B-тест для фильтрации галлюцинаций: сравнить, влияет ли использование подхода ReAct (LLM с доступом к инструментам) на качество идей по сравнению с чистым LLM без проверки фактов. В таких тестах система разбивается на две версии, и по статистически значимому набору задач проверяется, какая версия даёт лучше результаты по выбранной метрике.
Бенчмаркинг на открытых задачах: подобрать или создать набор тестовых задач для инноваций, где известны или легко проверяемы хорошие решения. Например, небольшой набор из 10-20 изобретательских задач или задач из области инженерии, по которым можно сопоставить идеи системы с уже существующими решениями. Прогнать систему по этому бенчмарку и сравнить ее решения со стандартными решениями и, при наличии, с решениями конкурирующих подходов (например, сравнить с просто GPT-4 без специальных модулей, или с человеческими предложениями из литературы). Метрики успеха здесь: доля случаев, в которых система придумала что-то не тривиальное, или превзошла простое решение. Возможно, придётся разработать специальный бенчмарк задач на креативность.
Оценка гипотез человеком (экспертами): поскольку инновации трудно полноценно оценить автоматически, необходимо привлекать экспертов для оценки качества идей. В сценарии эксперимента несколько экспертов (например, инженеры или научные сотрудники по тематике, близкой к генерируемым идеям) оценивают выданные системой идеи по шкалам новизны, полезности, реализуемости. Эти оценки затем сравниваются с автоматическими метриками системы. Цель – откалибровать автоматические метрики (например, убедиться, что автоматическая оценка новизны коррелирует с мнением экспертов о новизне). Также эксперты могут выявлять случаи, где система сгенерировала абсурдную или тривиальную идею, которые автоматические метрики могли пропустить.
Автоматическая валидация гипотез: в дополнение к экспертной оценке, некоторые гипотезы можно проверять автоматически через моделирование или поиск противоречий. Экспериментальный сценарий – запуск модуля авто-верификации (ReAct + инструменты) на каждую сгенерированную идею и сбор статистики: сколько идей успешно проходят проверку, а сколько отбрасываются как несостоятельные. Например, если идея – это программное решение, автоматически запускать соответствующий сгенерированный код/скрипт на тестах и фиксировать, выполняется ли он без ошибок и дает ли ожидаемый результат. Для идей по дизайну CAD – пробовать сгенерировать 3D-модель и проверить ее на пересечения/корректность в CAD-пакете. Метрикой может служить доля идей, прошедших автоматическую проверку. Такой эксперимент покажет, насколько часто система генерирует валидные (или, наоборот, нерабочие) инновации без участия человека.
Сравнение режимов работы системы: разработать сценарии, когда система работает полностью автоматически vs. в полуавтоматическом режиме (с участием человека на определенных этапах). Например, режим 1 – человек задает исходную задачу, далее система генерирует и фильтрует идеи сама; режим 2 – человек после генерации идеи вручную оценивает новизну и может отклонить слишком очевидные идеи перед тем, как система перейдет к проверке и детализации. Сравнить качество итоговых результатов и скорость работы в обоих режимах. Это имитирует роль человека как часть цикла и поможет понять, где человеческое вмешательство наиболее целесообразно.
Анализ с точки зрения затрат: замерять затраты ресурсов на один цикл генерации инновации. Сюда входят время работы (латентность одного цикла), число вызовов LLM API (что прямо конвертируется в денежную стоимость, если используется платный API), загрузка CPU/GPU для вычислений (например, рендеринг CAD или выполнение кода). Такой эксперимент позволит оптимизировать систему: выявить самые «дорогие» этапы и в дальнейшем сфокусироваться на их ускорении. Например, может оказаться, что 70% времени уходит на генерацию 3D-модели в Onshape – тогда стоит обдумать переход на более быстрый CadQuery-рендер для черновой геометрии.

При проведении всех этих экспериментов необходимо стандартизировать методику замеров. Нужно фиксировать случайные сиды для воспроизводимости (особенно при участии стохастических LLM), собирать подробные логи действий системы (чтобы потом анализировать причины неудачных идей), и применять статистический анализ для результатов (например, доверительные интервалы для показателей, статистическую значимость улучшений в A/B-тестах). Желательно автоматизировать прогон экспериментальных сценариев – например, написать скрипты на Python или использовать orchestration-средства (Prefect/Dagster, см. ниже) для запуска серии задач и сбора метрик в таблицы. Это позволит быстро итеративно улучшать систему на основе данных.

Компоненты архитектуры, требующие наибольших улучшений

При первоначальной реализации полуавтоматической машины инноваций ожидаемо проявятся узкие места, которые необходимо улучшать в первую очередь. Опираясь на специфику архитектуры (LLM + инструменты), можно заранее выделить несколько критически важных компонентов для оптимизации:

Фильтрация галлюцинаций LLM: языковая модель склонна иногда «галлюцинировать» – т.е. уверенно сообщать несуществующие факты или придумывать нереализуемые решения. В контексте инноваций это проявится как генерирование идей, противоречащих физическим законам, или ссылок на несуществующие технологии. Требуется надёжный модуль фильтрации таких галлюцинаций. Потенциальное решение – интеграция подхода ReAct: вместо того, чтобы полагаться только на ответы LLM, позволить модели выполнять действия (например, гуглить, запускать симуляции) для проверки своих же предположений ([2210.03629] ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models). Исследования показывают, что соединение LLM с внешними источниками знаний и инструментами может значительно снизить уровень галлюцинаций ([2210.03629] ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models). Тем не менее, это не панацея – понадобится вручную или автоматически задавать правила фильтрации (например, отсеивать идеи, нарушающие законы сохранения энергии, или противоречащие известным научным фактам), а также привлекать экспертов на этапах обучения/тестирования для маркировки галлюцинаций и последующего тюнинга модели (RLHF или настройка промптов).
Модуль памяти (довгосрочный контекст): система будет генерировать множество идей и проверять их. Без должной памяти она может повторяться или упускать ценные частичные результаты. Требуется улучшенная память, которая масштабируется и эффективно извлекает нужную информацию. В базовой версии, возможно, достаточно хранить сгенерированные идеи в базе (например, Neo4j и Milvus) и выбирать похожие при генерации новых. Но по мере роста числа идей нужен более умный способ хранения и извлечения знаний: например, использование Graph-RAG (retrieval augmented generation на графе знаний) для поиска по связанным идеям, учёт хронологии (какие идеи уже проверялись и с каким результатом) и контекст задач. Улучшение памяти включает также управление контекстом LLM: объём входящего промпта не бесконечен, поэтому важно внедрить механизмы суммаризации прошлых диалогов, хранение эмбеддингов вместо сырого текста, и стратегию “напоминания” модели только самой релевантной информации. Это позволит системе учиться на своих прошлых попытках и не изобретать заново то, что уже пробовалось.
Скорость генерации и проверки CAD-моделей: интеграция с CAD-инструментами (Onshape или CadQuery) открывает большие возможности для генеративного дизайна, но может стать узким местом по скорости. Например, обращение к внешнему CAD API может занимать десятки секунд на построение сложной модели или выполнение симуляции. Это недопустимо замедляет интерактивный цикл инновации. Требуется оптимизация: потенциально, использование упрощённых геометрических моделей при предварительной оценке идей. Например, вместо детального CAD-моделирования сразу – генерировать упрощённый прототип в CadQuery (занимает миллисекунды), чтобы отсеять явно непригодные варианты, и только для отобранных идей запускать полный рендер/симуляцию в Onshape. Также имеет смысл распараллеливать CAD-генерацию (если проверяются несколько идей – вызывать API асинхронно). Улучшения может потребовать и стабильность генерации CAD: LLM может выдавать невалидные параметры или геометрию, поэтому нужно добавлять проверку результатов (например, если CadQuery скрипт не выполнился, попробовать его поправить автоматически, либо отклонять идею как несостоятельную).
Точность и интерпретируемость novelty-оценок: модуль оценки новизны сам по себе может быть неточным, особенно на началах (когда база сравнений мала). Нужно совершенствовать его, чтобы он не пропускал тривиальные идеи (ложно считая их новыми) и не занижал оценку действительно инновационным комбинациям. Это включает подбор лучшей модели эмбеддингов (возможно, дообучение эмбеддингов на корпусе патентов/научных текстов по тематике), калибровку порогов outlier-детектирования, и добавление интерпретации. Последнее важно, чтобы человек понимал почему система решила, что идея не нова – например, система может приводить наиболее похожие известные идеи в базе для сравнения. Таким образом, улучшения потребуют работы над explainability модуля новизны.
Контроль затрат и оптимизация ресурсов: поскольку система комплексная (включает вызовы LLM, обращения к БД, рендеринг, и т.д.), необходимо совершенствовать модуль, отвечающий за cost-контроль. Он должен принимать решения вроде: “какие гипотезы дальше проверять, а какие отбросить, чтобы не тратить лишние ресурсы”, “когда остановить цикл генерации, если бюджет исчерпан”, “стоит ли привлекать дорогой GPT-4 для уточнения идеи или достаточно более дешёвого LLM”. Улучшение этого компонента тесно связано с экспериментальными данными: нужно настроить эвристики или модель принятия решений, которая на основе ранних метрик (например, быстрого грубого вычисления новизны и эффективности) решает, инвестировать ли ресурсы в углублённую проверку идеи. Постепенно этот компонент можно сделать более умным, например, обучить модель предсказывать вероятность успеха идеи на основе её характеристик и истории похожих идей.
Интерфейс и визуализация: хотя основное внимание – на backend-алгоритмах, для практического применения стоит улучшить фронт-энд или интерфейс представления результатов. Пользователь (человек-новатор) должен получать от системы понятные отчёты: графики эффективности, визуализацию созданной 3D-модели, пояснения, где инновация, а где потенциальные конфликты с известным. Поэтому важно улучшать модуль визуализации (Plotly/dashboards) и выдачи результатов. Это повысит доверие к системе и упростит анализ её работы.

Приоритизация улучшений может строиться по результатам первых экспериментов. Если, к примеру, эксперты чаще всего критикуют идеи за банальность – акцент на улучшении метрики новизны. Если же идей много интересных, но они нереализуемы – фокус на фильтрации галлюцинаций и проверках. Гибкая архитектура должна позволять заменять или тюнить эти модули по отдельности.

Инновационные особенности архитектуры в сравнении с классическими сценариями LLM

Рассматриваемая архитектура существенно отличается от типичных сценариев применения больших языковых моделей. Ниже перечислены ее наиболее инновационные особенности и отличия от классических подходов:

Интеграция LLM с внешними инструментами и средами: вместо пассивного генерирования текста по запросу (как это делает обычный LLM-чатбот), здесь модель активно взаимодействует с окружением. Она может вызывать код (через PythonExecutor), строить модели в CAD, обращаться к базам данных знаний. Такой агентный подход (например, парадигма ReAct) позволяет модели не только рассуждать, но и действовать ([2210.03629] ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models), что ведёт к более осмысленным результатам. В классических LLM-сценариях чаще всего модель не имеет доступа к инструментам и потому ограничена своим тренированным знанием, что повышает риск галлюцинаций. Наша же архитектура с помощью инструментов может проверять факты и осуществлять эксперименты “на лету”.
Графовая память и Retrieval-Augmented Generation на графе (Graph-RAG): вместо хранения контекста только в виде текста или плоских embedding-векторов, система использует семантический граф идей. В узлах графа – гипотезы, идеи, компоненты, а рёбра отражают отношения (например, «улучшает», «конфликтует с», «использует технологию» и т.д.). Это нечто большее, чем классический подход RAG с векторным поиском по неструктурированным документам. Графовая память позволяет учитывать связи и контекст: при генерации или проверке система может находить не просто похожие фрагменты, но и связанные цепочки знаний (GitHub - lewisExternal/Government-Funding-Graph: Graph visualisation for UK Research and Innovation (UKRI) funding, a demo is hosted on Streamlit Community Cloud. Including NetworkX, PyVis and LlamaIndex graph retrieval-augmented generation (RAG).). Например, GraphRAG способен выявить скрытые связи между частями информации, недоступные при обычном поиске по тексту (GitHub - lewisExternal/Government-Funding-Graph: Graph visualisation for UK Research and Innovation (UKRI) funding, a demo is hosted on Streamlit Community Cloud. Including NetworkX, PyVis and LlamaIndex graph retrieval-augmented generation (RAG).). Это инновационно, т.к. классические LLM обычно опираются на кратковременный контекст и простые базы знаний, не умея самостоятельно строить долговременную структуру знаний.
Цикл генерации и верификации (idea loop): архитектура выстраивает итеративный цикл: генерация гипотез → оценка (новизна, эффективность, сложность) → экспериментальная проверка → сохранение знаний → следующая итерация. Такой саморефлексивный цикл близок к научному методу. В классических сценариях LLM этого нет – там ответ даётся одноразово, без самопроверки. Здесь же система работает полуавтономно, многократно уточняя и фильтруя идеи. Близкие концепции появляются только в новейших исследованиях (например, агентные системы, AutoGPT/BabyAGI и др.), но их применение для генерации изобретений – новое направление.
Учет стоимости и мультимодальность решений: наша архитектура изначально проектируется с учётом стоимости (budget-awareness) – она пытается оптимизировать использование API и вычислений. Классические LLM-сценарии не рассматривают стоимость explicitly – это остаётся на усмотрение пользователя (сколько запросов сделать). Также система мультимодальна: оперирует текстом, кодом, графами, изображениями (визуализация графиков, CAD-модели). Традиционные LLM обычно работают только с текстом (или изображениями, если это специализированные модели), но не сразу со всем вместе. Здесь же происходит сочетание нескольких видов данных и инструментов в одном контуре.
Генерация 3D-моделей и прототипов: подключение CAD через Onshape API или CadQuery позволяет системе не только описывать идеи, но и материализовывать их в виде моделей. Это шаг к тому, чтобы LLM выходил за рамки текста. В классических сценариях максимум, что делает LLM – описывает, может быть, пишет код. Генерация же физического объекта (пусть в цифровом виде) – инновационная черта. Это сближает систему с системами поддержки инженерного проектирования, но наделёнными гибкостью LLM.
Комбинация планирования и генерации: использование PDDL-предикатов и планировщика (хотя бы концептуально, для оценки сложности) намекает, что система может планировать пути реализации идеи. Таким образом, LLM дополняется механизмами классического AI-планирования. В типичном LLM-применении таких возможностей нет – модель не понимает явно план, она просто генерирует продолжение текста. Здесь же, особенно если в будущем интегрировать планировщик, система может строить последовательности действий для воплощения идеи (например, план эксперимента или план сборки устройства), что делает ее ближе к интеллектуальному помощнику-изобретателю.
Самообучение на основе результатов: предложенная архитектура, будучи запущена, способна со временем накапливать знания об успешности тех или иных идей. За счёт хранения результатов в графе знаний и возможности получать обратную связь (от экспертов или из экспериментов), система может выполнять что-то вроде самообучения. Например, если многие идеи в определённой области оказывались неоригинальными, модель может реже предлагать идеи в этой проторенной области (что достигается обновлением весов или добавлением примеров штрафующих такие ответы). Классический же LLM вне фазы обучения не меняется – он не способен сам себя улучшать без внешнего перенастроя. Наша же система заложила основы для непрерывного обучения в процессе эксплуатации.

Таким образом, архитектура машины инноваций представляет собой слияние возможностей LLM с методами планирования, инструментальными действиями и обогащённой памятью. Это качественно новый уровень по сравнению с «просто GPT в чат-окне», и его успешная реализация может значительно расширить диапазон задач, решаемых ИИ, вплоть до полуавтономного изобретательства.

Перспективы развития системы

В перспективе развития предложенной системы просматриваются несколько направлений, способных значительно повысить её эффективность и автономность. Вот некоторые важные векторы эволюции “машины инноваций”:

Реинforcement Learning (RL) для оптимизации генерации: следующий шаг – интеграция обучения с подкреплением для настройки стратегии генерации и отбора идей. Например, можно внедрить награды (reward) за успешные идеи: если сгенерированная гипотеза подтвердилась экспериментом и получила высокие оценки, агент (LLM + инструменты) получает положительный reward, а за неудачные или тривиальные идеи – негативный. Со временем с помощью алгоритмов RL (например, Policy Gradient или Q-learning в пространстве действий LLM) система могла бы обучиться генерировать более ценные идеи с учётом прошлых ошибок. Взаимодействие LLM и RL – сложная область, но уже есть успехи (к примеру, объединение имитационного обучения с RL для LLM в сложных задачах ([2210.03629] ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models)). Здесь возможно появление специального policy-модуля, который будет выбирать, какие инструменты подключать или как изменять промпт модели, исходя из максимизации ожидаемой награды.
Подключение к самоходным лабораториям (autonomous labs): перспектива сделать мост к реальному миру – это интеграция с роботизированными лабораториями или IoT-устройствами. Идея заключается в том, чтобы система не только в симуляции проверяла гипотезы, но и могла запускать реальные эксперименты. Например, “самоходные лаборатории” уже существуют в химии и материаловедении, где роботизированные установки под управлением AI сами выполняют эксперименты (Perspectives for self-driving labs in synthetic biology - ScienceDirect). Если подключить нашу систему к такой лабе, она сможет придумывать и сразу тестировать новые материалы, соединения или конструкции на практике, замыкая цикл инновации полностью. Это колоссально увеличило бы ценность: система становится практически автономным изобретателем, проверяющим идеи на физических установках (конечно, под надзором человека). На пути к этому надо обеспечить надёжность и безопасность: например, генерируемые эксперименты должны проходить проверку на допустимость (недопустимо поручить роботу что-то заведомо опасное). Также, скорее всего, потребуются стандартизованные протоколы для взаимодействия с различными лабораторными установками (API для экспериментов).
Более точные и сложные оценки новизны: в будущем модуль оценки новизны можно сделать гораздо умнее. Сейчас заложен базовый подход (эмбеддинги, графы), но можно использовать комбинацию методик:

Анализ цитирований и влияния: например, если идея схожа с известной работой, но та работа мало цитировалась (значит, направление малоразвитое) – возможно, идея всё ещё инновационна в контексте практики. Вовлечение данных о цитируемости, индексах влияния, может давать нюансированную оценку “актуальности новизны”.
Модель семантических пространств специализаций: можно обучить специальные модели на патентных базах или базах знаний конкретной отрасли, чтобы они выявляли тонкие отличия. Например, novelty-score от модели, обученной различать инкрементальные vs. радикальные изобретения.
Учёт пользовательского восприятия новизны: в перспективе, если система используется людьми, можно собирать обратную связь (feedback) – какие идеи пользователи сочли интересными и новыми. На основе этого дообучать модель оценки новизны (подгоняя её под человеческое восприятие, возможно с помощью RLHF – обучения с подкреплением от человеческой обратной связи).

Расширение памяти и знаний: граф знаний системы может эволюционировать в полноценную базу знаний для инноваций, интегрированную с внешними источниками. Можно подключить более обширные базы: библиотеки научных статей, патентные базы, Википедию, специализированные датасеты. Уже сейчас граф Neo4j может хранить ссылки на документы, и при помощи GraphRAG возможно извлекать оттуда контекст. В будущем стоит реализовать автоматическое пополнение графа: например, система сформулировала новую идею – она может самостоятельно найти и прикрепить к графу связанные патенты или статьи (используя NLP-поиск сходства). Таким образом, с каждой идеей увеличивается объем знаний. Кроме того, стоит улучшить кастомные отношения в графе: добавить типы связей, например, “альтернатива к”, “требует ресурс”, “проблема/конфликт”. Это позволит глубже анализировать конфликтность и совместимость идей (возможно, даже автоматически проверять, не противоречит ли новая идея какой-либо фундаментальной связи в графе знаний).
Более сложные инструменты планирования: сейчас заложены идеи использования PDDL и планировщика только для оценки сложности. Но перспективно – позволить системе самой строить PDDL-модели для новых задач и использовать planner для нахождения новых последовательностей решений. То есть, в определённый момент система может перейти от простого генератора идей к полноценному решателю задач: LLM будет описывать задачу в терминах состояний и операторов, а классический планировщик будет находить новый план действий (что по сути и есть инновационное решение задачи). Этот гибрид LLM+Planner может решить более сложные проблемы, где чисто нейросетевое решение буксует.
Оптимизация через AutoML и AutoCAD: для некоторых задач можно подключить модули автоматической оптимизации. Например, для улучшения эффективности алгоритма – модуль AutoML, который будет перебирать варианты параметров или архитектур (возможно, даже использовать известные алгоритмы вроде AlphaDev для поиска новых комбинаций инструкций). Для CAD – модуль оптимизации геометрии (топологическая оптимизация, генеративный дизайн) на основе целей, поставленных LLM. Интеграция таких модулей сделает систему способной доводить идею до оптимального состояния автоматически. В перспективе можно применять эволюционные алгоритмы или байесовскую оптимизацию поверх сгенерированных идей, тем самым повышая качество финальных инноваций.
Улучшение интерфейсов и API: если система станет распространяться, потребуется развивать удобные интерфейсы: REST API, возможно, веб-интерфейс с интерактивной доской идей, интеграция с системами управления проектами. Появятся новые эндпойнты (например, для получения списка ближайших аналогов идеи, для подробного отчёта по проверке гипотезы, и т.д.). Также перспективно предоставить SDK для разработчиков, чтобы другие команды могли расширять функциональность (например, добавлять свои оценочные метрики или подключать специфичные лаборатории). Таким образом, “машина инноваций” может перерасти в платформу.

В итоге, развитие системы может привести к появлению универсального помощника-исследователя, способного генерировать новые знания и сразу испытывать их. Этот путь включает как улучшение внутренней модели (LLM+агенты), так и всё более тесную связь с реальным миром (через базы знаний и физические эксперименты).

Технические шаги реализации ключевых компонентов (Python)

Ниже перечислены основные компоненты предлагаемой архитектуры и даны рекомендации по их реализации на Python. Каждый компонент будет представлять собой модуль или класс в системе CrewAI, выполняющий свою роль. Приведены технологии и библиотеки, которые можно использовать для реализации, а также практические детали внедрения:

1. Модуль CrewAI InnovationManager (память + контроль стоимости): центральный управляющий компонент, оркеструющий работу системы.
Реализация: создать класс InnovationManager (например, в файле innovation_manager.py), который будет содержать в себе:

Память: внутреннее хранилище состояний и идей. Можно включить две подсистемы: (a) контекстная память для оперативного взаимодействия с LLM (например, список последних сообщений или краткое резюме диалога), и (b) долговременная память на основе графа Neo4j и векторной базы Milvus. InnovationManager будет иметь методы типа store_idea(idea) для сохранения новой идеи (в граф и векторный индекс) и retrieve_relevant(context) для поиска связанных идей по ключевым словам или эмбеддингам (Graph-RAG запрос).
Контроль стоимости: переменные или параметры, отслеживающие расход ресурсов. Например, счётчики токенов, потраченных в API LLM (можно получать из ответов API), время, потраченное на различные этапы, количество обращений к внешним сервисам. На базе этих данных InnovationManager может принимать решения: метод allowed_to_proceed(idea) проверит, осталось ли достаточно бюджета (например, токенов или денежных) чтобы продолжить проверку данной идеи. Если бюджет ограничен, менеджер может ставить невысокий приоритет дальнейшим действиям или откладывать задачу.
Оркестрация: метод run_cycle(input_problem) – запускает полный цикл: генерирует идеи для input_problem, затем вызывает оценку, проверку, и так по итерациям до достижения критериев остановки (например, найдена достаточно хорошая идея или исчерпан бюджет). Внутри этого метода будут вызываться остальные компоненты (генерация гипотез, анализ, визуализация и т.д.). Здесь же можно реализовать логику условного ветвления: например, если оценка новизны слишком низкая – сразу запрашивать новую идею, не тратя время на проверку эффективности.
Логгирование: для воспроизводимости и анализа, InnovationManager должен логгировать все ключевые события. Можно использовать стандартный logging или библиотеку вроде loguru для структурированных логов. Логи будут включать тексты сгенерированных гипотез, значения метрик, решения о фильтрации и т.п.
Пример реализации: в методе __init__ класса подключить драйверы Neo4j и Milvus, а также сохранить ключи/конфиги для LLM API и CAD API. InnovationManager при создании устанавливает соединения с базами (например, self.graph = Neo4jConnection(...); self.milvus = MilvusClient(...)). В дальнейшем, этот класс будет использоваться другими модулями или внешним интерфейсом (REST API) как точка входа: например, вызов InnovationManager().run_cycle("описание проблемы") запускает решение задачи.

2. Генерация гипотез через LiteLLM API: модуль, отвечающий за креативную генерацию идей с помощью языковой модели. Под LiteLLM API понимается легковесная обёртка для доступа к LLM (это может быть OpenAI API, Azure OpenAI, локальная модель через HuggingFace, нечто вроде llama.cpp – в зависимости от возможностей).
Реализация: можно создать класс или функцию generate_hypotheses(prompt, n) внутри InnovationManager или отдельного файла llm_generator.py.

Выбор модели: если под рукой OpenAI GPT-4, можно использовать его через библиотеку openai (с установленным ключом). Для экономии можно подключать более дешёвые модели (GPT-3.5, или локальные 13B модели). Название LiteLLM подразумевает, что может использоваться оптимизированная модель. В коде можно скрыть детали за интерфейсом: например, создать абстрактный класс BaseLLM с методом complete(prompt, max_tokens) и реализовать разные подклассы (OpenAIModel, LocalLLMModel). InnovationManager будет вызывать self.llm.complete(...) без привязки к конкретной реализации.
Параметры генерации: при генерации гипотез важно настроить температуру модели и прочие параметры для обеспечения креативности. Например, temperature=0.8 или выше, чтобы выход был разнообразным. n – число гипотез, которые мы хотим получить за один вызов. Возможно, стоит генерировать сразу несколько вариантов (например, 3 идеи) в одном запросе, используя функцию openai.ChatCompletion.create(..., n=3). Далее их можно либо все подвергнуть оценке, либо отобрать лучшую по каким-то быстрым критериям (например, длине или наличию ключевых слов).
Контекст при генерации: промпт для LLM должен включать формулировку задачи, а также, по возможности, контекст из памяти. Например, если InnovationManager нашёл в графе 2 близкие идеи, неудавшиеся ранее, то в промпте можно написать: “Избегай решений типа A и B, они не сработали.” Это снизит вероятность повторения. Промпт-стратегия может быть сложной: возможно, стоит использовать few-shot подход – привести пример (задав в system/content сообщений) формата: “Проблема: …; Идея: …; Оценка: …” чтобы модель поняла, какого рода выход нужен. Это оформляется в виде роли system с инструкцией или примеров. Затем основное пользовательское сообщение – сама проблема. И опционально, можно дать модели роль assistant с незавершенным ответом, если нужно показать шаблон вывода.
Обработка результата: функция генерации должна возвращать список структур, например, ideas = [{"text": "...", "raw_score": None, ...}, ...]. Пока оценки пустые. Здесь же можно присвоить каждой идее ID и сразу занести ее текст в Milvus (для оценки новизны позже) и в Neo4j (создать узел идеи, связи определятся позже). Поскольку Neo4j ожидает уникальный идентификатор, можно сгенерировать UUID для идеи.
Пример кода:import openai openai.api_key = OPENAI_KEY def generate_hypotheses(prompt, n=3): response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-4", messages=[{"role": "system", "content": SYSTEM_INSTRUCTION}, {"role": "user", "content": prompt}], n=n, temperature=0.8, max_tokens=300 ) results = [] for choice in response.choices: idea_text = choice.message["content"].strip() results.append({"id": str(uuid4()), "text": idea_text}) return results В случае использования локального LLM (например, через HuggingFace transformers), код будет другим (загрузка модели в память и вызов model.generate). В любом случае, важно, чтобы функция обрабатывала ошибки API, лимиты по символам и т.п. – сделать повтор попытки с пониженной нагрузкой, если, например, запрос слишком большой.
LiteLLM оптимизации: если планируется множество вызовов, можно предусмотреть кэширование результатов для одинаковых промптов (например, using functools.lru_cache или внешнюю систему, чтобы не платить дважды за один и тот же запрос). Также – поддержка стриминга (stream=True в OpenAI API) для получения промежуточного вывода, что может пригодиться в интерфейсе (хотя для самой логики машины инноваций стриминг не обязателен, скорее для UX).

3. Анализ идей и верификация через ReAct + PythonExecutorTool: этот компонент отвечает за рассуждение модели о каждой гипотезе с возможностью выполнения пробных действий для проверки. То есть реализует парадигму ReAct (Reason + Act): LLM анализирует идею, формирует план проверки (например, “надо выполнить такой-то код” или “нужно запросить дополнительные данные”), исполняет его через инструменты, и на основе полученного результата дорабатывает вывод.
Реализация: есть два подхода – (a) вручную реализовать цикл LLM-Tool-LLM (через prompting), или (b) воспользоваться существующими фреймворками вроде LangChain или AutoGen. Рассмотрим ручной контроль для прозрачности:

Инструмент PythonExecutorTool: написать функцию execute_code(code: str) -> str которая безопасно выполняет предоставленный код Python и возвращает вывод (stdout или результат). Для безопасности, стоит исполнять код в изолированном пространстве (например, с помощью exec/eval в ограниченном словаре без опасных builtins, или запускать subprocess в Docker). В первых версиях можно допустить, что LLM не станет вредоносно использовать этот механизм, поскольку это внутренняя исследовательская среда. execute_code может использовать exec и перехватывать stdout через io.StringIO. Например:import contextlib, io def execute_code(code): f = io.StringIO() with contextlib.redirect_stdout(f): try: exec(code, {}) except Exception as e: return f"Error: {e}" return f.getvalue() Позднее можно усилить безопасность.
Диалог ReAct: теперь, анализ идеи можно оформить как диалог с моделью, где она сама решает, звать ли инструмент. Например, формируем такой промпт:System: Ты – аналитический агент, умеющий выполнять код Python. У тебя есть инструменты: `PythonExecutor` для запуска Python-кода. Твоя задача – проверить идею и сделать выводы. Формат: Сначала размышляй, затем при необходимости предложи код, обозначив его как <code>, я выполню и дам тебе результат, затем продолжай. User: Идея: {текст идеи}. Проверь, можно ли ее как-то верифицировать и что она означает. Assistant: (размышляет и решает, нужен ли код) Пример: идея связана с формулой или с вычислением – модель может сгенерировать:Assistant: Думаю, надо вычислить результат формулы. Попробую выполнить код. <code> print((2+2)**2) </code> Наш код-интерпретатор выполнит и вернет результат 16. Затем промпт:Assistant: Результат выполнения: 16. Это подтверждает, что... Для реализации такого цикла можно организовать его программно: отправлять модель промпт, парсить ответ. Если ответ содержит специальный токен (например, <code> блок), то вырезать содержимое, выполнить через execute_code, получить вывод (или ошибку), и снова скормить модели: добавить к промпту что-то вроде Result: ... и продолжить диалог. Этот цикл продолжается, пока модель не закончит ответ без запросов к инструменту.
LangChain ReAct: Альтернативно, использовать библиотеку LangChain, которая имеет классы для Tools и Agents. Можно определить PythonExecutorTool как LangChain Tool (с методом, выполняющим код) и задать агенту тип AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION (или аналог) с LLM. LangChain возьмет на себя парсинг вызовов. Это ускорит разработку, хотя добавит зависимости.
Цель анализа и верификации: в итоге, после этого процесса, на выходе должны получиться выводы модели о идее. Например, модель может выяснить, что идея противоречит фактам (и тогда пометит ее как неверную), или наоборот, выполнит небольшой эксперимент и подтвердит реализуемость. Эти выводы нужно структурировать: например, объект analysis_result с полями feasible: bool (осуществима ли идея), insights: str (что узнала модель), updated_novelty: float (может быть, модель скорректирует оценку новизны после анализа).
Пример: для идеи “алгоритм X сортирует массив быстрее чем O(n log n)”, LLM может сгенерировать код теста производительности против TimSort (стандартный сорт) и обнаружить, что X медленнее. В результате analysis_result будет feasible=False, insights="Предложенный алгоритм оказался медленнее существующего, идея неэффективна.".
Логирование и ограничение: важно ограничить количество итераций ReAct цикла (например, не более 3 действий, чтобы не застрять). Также фиксировать каждый шаг для отладки. В InnovationManager можно сделать метод verify_idea(idea) который под капотом запускает диалог ReAct и возвращает результат анализа. Этот метод можно вызывать параллельно для нескольких идей (например, с помощью asyncio или multiprocessing, учитывая ограничения API LLM).
Связь с фильтрацией галлюцинаций: такой анализ также служит фильтром. Если LLM с помощью инструмента обнаружит грубую несостоятельность идеи, InnovationManager отметит идею как отброшенную и не будет тратить ресурсы на дальнейшую визуализацию/реализацию.

4. Визуализация идей и результатов (matplotlib/Plotly): визуализация играет роль в представлении данных об идее (например, графики производительности, схемы процессов) и самих результатов экспериментальной проверки. Также, если есть численные параметры, их удобно проанализировать через графики.
Реализация:

Графики результатов: если идея связана с улучшением какого-либо численного показателя, система может генерировать сравнительные графики. Например, идея нового алгоритма – построить график времени выполнения старого и нового алгоритма в зависимости от размера входа. Для этого можно применить matplotlib: в PythonExecutorTool можно разрешить рисование графиков. Код, генерируемый LLM, может напрямую использовать matplotlib, сохранять график в файл (plt.savefig("output.png")), а наш execute_code может детектировать наличие выходного файла изображения и возвращать, например, путь к нему. Далее InnovationManager может встроить эту картинку в отчет. Если интегрировать Plotly, можно получать интерактивные графики (но в отчете, скорее всего, пойдет статичный рендер).
Диаграммы идей: система может визуализировать структуру идеи – например, нарисовать схему графа связей новой идеи с существующими (из Neo4j). Библиотека NetworkX + matplotlib позволит нарисовать небольшой граф (узел – новая идея, связи – найденные похожие идеи или конфликты). Это даст наглядность, какие области знаний она затрагивает. Либо использовать Plotly для графиков-сетей.
Отчёты: рекомендуется формировать итоговый отчет по каждой идее в формате HTML или PDF, где текстовые выводы сочетаются с графиками и, при необходимости, изображениями CAD-моделей. Python имеет библиотеки для генерации отчетов (например, Pandas + DataFrames для табличек, matplotlib для графиков, FPDF или ReportLab для PDF). На этапе прототипа можно ограничиться сохранением отдельных PNG графиков и URL-ссылок на CAD-модели.
UI (опционально): если планируется веб-интерфейс, то Plotly графики можно сразу интегрировать в Dash приложение или Streamlit, чтобы пользователь мог видеть изменения параметров, двигать ползунки и т.п. Пока это не основное, но структуру кода визуализации лучше делать модульной, чтобы не мешала основной логике (например, весь код генерации графиков держать в visualization.py).
Пример: при оценке эффективности нового алгоритма система провела бенчмарк. analysis_result содержит набор чисел (размер массива vs время старого и нового алгоритма). Функция plot_performance(data) использует matplotlib:plt.figure() plt.plot(sizes, times_old, label="Baseline") plt.plot(sizes, times_new, label="IdeaX") plt.xlabel("Input size"), plt.ylabel("Time (ms)"), plt.legend() plt.title("Performance Comparison") plt.savefig("perf_comp.png") Путь "perf_comp.png" сохраняется как атрибут идеи. Затем фронтенд или отчет подтягивает это изображение.
Визуализация 3D: отдельный случай – рендеринг 3D моделей из CAD. CadQuery позволяет рендерить в SVG/PNG (проекции), Onshape API может выдавать скриншоты модели. Нужно интегрировать получение таких изображений после генерации CAD, чтобы они тоже были частью визуального отчета (см. следующий пункт про CAD).

5. Подключение CAD-инструментов через Onshape API или CadQuery: этот модуль отвечает за создание или модификацию 3D-моделей, чтобы материализовать инженерные идеи.
Реализация:

Onshape API: Onshape – облачная CAD-система с REST API. Можно использовать официальный Python SDK (onshape-client) или просто REST запросы через requests. Шаги:

Зарегистрировать приложение в Onshape и получить API-ключи.
В Python, настроить клиент с этими ключами. Например, с onshape-client можно создать OnshapeClient(api_key, secret_key).
Для создания новой детали: нужно иметь подготовленный документ-шаблон или вызывать создание документа через API, затем использовать FeatureScript (скриптовый язык Onshape) или удобные endpoints для примитивов. Более простой способ: хранить в базе несколько FeatureScript шаблонов (например, параметрический куб, цилиндр) и через API подставлять параметры (размеры, радиусы) согласно идее.
Если идея – совсем новая геометрия, можно позволить LLM генерировать FeatureScript (но это сложно). Возможно лучше, если LLM опишет модель в псевдокоде, а backend (наш код) попробует интерпретировать. Однако, CadQuery более прямолинеен для Python.
Получение результата: Onshape может экспортировать моделируемую деталь в STEP/GLTF или сделать скриншот. В API есть endpoint /partstudios/d/{did}/w/{wid}/e/{eid}/translations для экспорта. Скриншот – endpoint /partstudios/d/{did}/w/{wid}/e/{eid}/boundingboxes (или похожий для изображения).
Код интеграции: написать класс CADInterface с методами create_model(parameters) и render_model(). parameters могут быть структурой, определяемой идеей (например, идея: “шестеренка с 12 зубьями” -> parameters = {“base_shape”: “gear”, “teeth”: 12, “radius”: 5, …}). На основании этого метод решает, какой шаблон использовать или вызывает соответствующую генерацию.

CadQuery: CadQuery – Python библиотека для параметрического CAD. Этот вариант проще для начального прототипа, так как позволяет генерировать 3D объекты прямо внутри Python без внешних сервисов. Можно установить cadquery (и его backend OCC). Затем LLM может выдавать скрипт на CadQuery DSL. Например, идея: “создать шестерню” – LLM может сгенерировать код:import cadquery as cq gear = cq.Workplane("XY").circle(10).extrude(5) # грубо цилиндр # ... добавление зубьев ... result = gear Наш PythonExecutor выполнит это. Но CadQuery-скрипты могут быть сложными, лучше ограничиться набором известных шаблонов.

Можно пойти по пути, аналогичному ReAct: определить формат, по которому LLM просит CAD-инструмент. Например: модель “gear”: {“teeth”:12, “radius”:10, “width”:5}. А уже Python-функция create_gear(teeth, radius, width) реализована вручную на CadQuery и вызывается при таких параметрах.
CadQuery может экспортировать результат в STL или STEP (метод cq.exporters.export(result, 'output.stl')). Также CadQuery может рендерить 2D проекции (используя cq.exporters.export(result, 'output.png') если установить appropriate backend).
Выбор между Onshape и CadQuery: CadQuery быстрее для прототипа, не требует интернет, но ограничен библиотекой. Onshape – мощнее, но сложнее интеграция и зависит от внешнего сервиса. Возможный подход: сначала реализовать через CadQuery для основных примитивов, а поддержку Onshape добавить модульно для более сложных случаев или когда нужна реальная САПР.

Интеграция с остальной системой: после генерации модели, InnovationManager получает либо файл модели, либо ссылку. В базу Neo4j можно внести узел “Артефакт” (3D-модель) и связать с идеей. В отчёте/выводе пользователю можно предоставить ссылку на скачивание модели или изображение.
Пример реализации CadQuery:import cadquery as cq def create_cylinder(r, h): return cq.Workplane("XY").circle(r).extrude(h) # ... model = create_cylinder(radius, height) cq.exporters.export(model, "model.step") Это может быть внутри функции realize_idea(idea) в InnovationManager, которая парсит идею и решает, какой генератор вызвать. Для унификации, можно использовать шаблон проектирования Factory: разные типы идей (например, mechanical, electrical, software) будут обрабатываться по-разному. Если идея помечена как требующая CAD, идёт в CADInterface. Если идея – чисто программная, может сразу выполняться кодом.

6. Хранение идей в Neo4j (Graph-RAG): хранение и организация базы знаний идей реализуется через графовую базу Neo4j.
Реализация:

Модель данных: определить в Neo4j несколько типов узлов: Idea (основной, хранит текст идеи и её атрибуты), Concept (может представлять важные концепции или технологии), Experiment (узел для результата проверки/эксперимента, например, ссылка на CAD модель, результаты тестов). Узлы Idea могут связываться друг с другом отношениями: :SIMILAR_TO (если эмбеддинги близки или идеи из одной области), :IMPROVES (если одна идея улучшает другую), :CONFLICTS (если обнаружено противоречие), :USES (если идея опирается на некую концепцию). Часть связей может устанавливаться автоматически: например, после расчета новизны, если найдена близкая старая идея, провести ребро SIMILAR_TO с весом, отражающим степень сходства.
Добавление узлов: используя библиотеку py2neo или официальный Neo4j Python Driver (neo4j), можно создавать узлы. Например:from neo4j import GraphDatabase driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(user, pass)) def store_idea_in_graph(idea_id, text, metrics): with driver.session() as session: session.run( "MERGE (i:Idea {id: $id}) " "SET i.text = $text, i.novelty = $novelty, i.efficiency = $eff, i.complexity = $comp", {"id": idea_id, "text": text, "novelty": metrics['novelty'], "eff": metrics['eff'], "comp": metrics['comp']} ) Здесь metrics – словарь с численными значениями оценок. MERGE гарантирует уникальность узла по id.
Запросы Graph-RAG: для поиска по графу можно использовать Cypher-запросы. Например, чтобы найти идеи, связанные с текущей проблемой, можно хранить в узлах Idea поле domain или tags. Тогда запрос: MATCH (i:Idea) WHERE i.domain = "hydraulics" RETURN i LIMIT 5. Либо использовать полнотекстовый поиск по text (Neo4j 4+ поддерживает full-text indexes). Но более интеллектуально – искать связанные через общие концепции:MATCH (c:Concept)<-[:USES]-(i:Idea) WHERE c.name IN $keywords RETURN i где $keywords – список ключевых слов задачи.
InnovationManager.retrieve_relevant() может формировать такие запросы. Полученные результаты (идеи) можно ранжировать по дате или novelty (если хотим предупредить о похожих недавних идеях).
Graph Data Science: В перспективе можно задействовать Neo4j Graph Data Science library – она умеет, например, искать сходные узлы по графовым алгоритмам, определять коммуницентры, проводить link prediction. Но на первом этапе достаточно фиксированных связей.
Использование для RAG: при генерации текста LLM можно предоставлять контекст: например, описания топ-3 похожих идей из графа, или подсказки о смежных технологиях (узлы Concept). Это делает генерацию augmented. Такой подход (GraphRAG) поможет на сложных запросах находить многоходовые связи (GitHub - lewisExternal/Government-Funding-Graph: Graph visualisation for UK Research and Innovation (UKRI) funding, a demo is hosted on Streamlit Community Cloud. Including NetworkX, PyVis and LlamaIndex graph retrieval-augmented generation (RAG).). Реализовать можно так: перед вызовом generate_hypotheses, выполнить retrieve_relevant и если есть результаты, сформировать часть промпта “Связанные идеи: …”. Нужно быть осторожным – давать модели слишком подробный контекст может склонять ее к неоригинальным решениям (она начнет комбинировать известное). Возможно, лучше использовать граф в основном для фильтрации (не предлагать уже сделанное) и для пост-анализа (помечать похожие).
Пример связей: если новая идея прошла проверку и улучшила показатель X на Y%, можно найти старую идею, которая имела тот же показатель, и связать (:Idea_new)-[:IMPROVES {metric: "X", delta: Y}]->(:Idea_old). В дальнейшем, накопление таких знаний позволит ответить на запрос через API: “/conflict?idea_id=123” – который, например, ищет все CONFLICTS или IMPROVES связи с данной идеей, выявляя потенциальные конкурирующие разработки.

7. Метрики новизны и сложности (Milvus, radon, кастомные индексы): реализация автоматического расчета численных оценок для метрик, описанных выше.
Реализация:

Milvus для новизны: Milvus – распределенная векторная БД, хорошо подходит для быстрого поиска ближайших эмбеддингов. Нужно установить Milvus (можно как docker) и подключиться через pymilvus. Процедура:

Создать коллекцию, например, IdeasEmbedding с полями id (строка) и вектором фиксированной размерности (например, 768-д FLOAT_VECTOR). Можно дополнительно хранить скалярные поля, но в данном случае достаточно id.
При сохранении новой идеи, вычислить ее эмбеддинг. Для этого подойдет модель вроде SentenceTransformer (“all-MiniLM-L6-v2” или подобная) через sentence_transformers библиотеку. Полученный numpy-вектор загружается в Milvus (insert).
Чтобы измерить новизну: выполняем поиск в Milvus ближайших соседей (k=5) данной идеи. Получаем расстояние (косинусное или Евклидово). Берём минимальное расстояние d_min. Новизну можно определить как novelty = 1 - cos_similarity (если косинус) или использовать порог: если d_min > 0.3 (например), считать идею очень новой, если 0.1-0.3 – средне, <0.1 – низкая новизна. Более изощрённо: использовать локальный outlier factor или другой алгоритм из sklearn, но на первом этапе достаточно расстояния. Этот расчёт можно инкапсулировать в методе calculate_novelty(idea_text) в InnovationManager.
Поскольку Milvus находится вне Python процесса, важно правильно инициализировать соединение (Singleton). И убедиться, что при вставке/поиске указаны одинаковые параметры (метрика косинус, размерность, и т.д.).
Дополнение патентами: можно заранее наполнить Milvus эмбеддингами существующих решений (патентных описаний, статей). Тогда сравнение будет идти и с ними, не только с идеями, сгенерированными системой. Это даст более объективную оценку новизны относительно мирового уровня знаний.

Radon для сложности: Radon устанавливается через pip, и его API позволяет анализировать исходный код (AST) и выдавать метрики:from radon.complexity import cc_visit code = "...source code..." results = cc_visit(code) total_complexity = sum(r.complexity for r in results) В нашем случае, если идея – алгоритм/программа, у нас будет либо сам код (сгенерированный, проверенный), либо описание. Можно попросить LLM сгенерировать псевдокод или Python-скелет решения и затем применить radon. Выдастся число (чем выше, тем сложнее). Также radon умеет считать Halstead metrics (объем, словарь и т.п.) – они тоже могут быть индикатором сложности.

Для идей не связанных с кодом radon не применим. Тогда complexity оцениваем по другим признакам (см. раздел метрик). Например, если есть PDDL-описание задачи, можно посчитать число предикатов, целей. Если идея – CAD-модель, можно измерить число компонентов/деталей (например, если модель состоит из N примитивов или узлов дерева САПР).
Все эти расчеты собрать в методе calculate_complexity(idea) который проверяет тип идеи и применяет нужный способ. Результат нормировать к удобной шкале (напр., 0-100).

Кастомные индексы: возможно, потребуется хранить специальные структуры для оценки. Например, для проверки конфликтов идей можно завести индекс по ключевым словам или технологиям, или индекс по комбинациям свойств. Если идея описывается набором атрибутов (A, B, C), то новизну можно оценивать по редкости сочетания (A,B,C вместе). Тут можно подключить частотный словарь или даже двоичное кодирование признаков и поиск редких комбинаций. В базе Graph можно сделать узлы “Concept” и отмечать комбинацию как клик (клику в графе) – и искать, была ли такая клика ранее.

Конкретный пример: идея “дрон с солнечной батареей для полёта ночью”. Признаки: дрон, солнечная батарея, ночной полёт. Отдельно все встречалось, а вот вместе – нет (это новая комбинация). Система могла бы ловить такие ситуации. Реализация: в Neo4j можно найти общие узлы Concept между идеями, или в Python просто иметь набор сетов концептов и проверять уникальность нового сета.

Использование метрик: после расчета, метрики заносятся в объект идеи (и в граф). На их основе InnovationManager может принять решение (отбросить идею, если новизна < порога, или направить на детальную проверку, если эффективность потенциально высока). Метрики также возвращаются через API при запросе /score для отображения пользователю.

8. REST API эндпойнты (/score, /conflict, /generate): для взаимодействия внешних приложений с системой будет разработан RESTful API. Это позволит, например, веб-интерфейсу или другим сервисам запрашивать генерацию идей или оценку существующих идей. Предлагаются следующие основные эндпойнты:

POST /generate – генерация новых идей. В тело запроса пользователь присылает описание проблемы или требования (можно в JSON: {"problem": "...", "n": 3} где n – число желаемых идей). Система вызывает InnovationManager.run_cycle(problem) или отдельные методы generate_hypotheses -> evaluate. Результат – список сгенерированных идей с их оценками и, возможно, кратким анализом. Возвращается JSON, например:{ "ideas": [ {"id": "UUID1", "text": "Идея ...", "novelty": 0.8, "efficiency": 0.6, "complexity": 0.4, "feasible": true}, {"id": "UUID2", "text": "Другая идея ...", "novelty": 0.5, "efficiency": 0.9, "complexity": 0.7, "feasible": false} ] } Тут feasible – условный признак, прошла ли идея проверки.

Этот эндпойнт может работать относительно долго (если задействуются сложные проверки). Решение: сделать его асинхронным – сразу вернуть ID задачи, а потом результаты через другой эндпойнт, либо использовать WebSocket для стриминга. Но на начальном этапе можно синхронно, с таймаутом.

GET /score?idea_id=... – получение метрик идеи. Если есть внешняя система, которая предлагает свою идею и хочет узнать, как оценит ее машина инноваций, можно реализовать оценку сторонней идеи. Этот запрос будет принимать на вход параметры идеи (например, текст идеи, или ID, если идея уже сохранена). Если текст, то система прогоняет только этап оценки (рассчитывает novelty через Milvus, complexity через анализ текста/кода, может выполнить базовую проверку на противоречия). Возвращает JSON с метриками, похожий на выше. Если указать idea_id существующей идеи, можно просто вернуть сохраненные ранее метрики.

Это полезно, например, когда пользователь вручную придумал идею и хочет ее пропустить через систему оценки. Позволяет использовать модуль оценки отдельно.

GET /conflict?idea_id=X&idea_id=Y – проверка конфликтов/сходства. Можно запросить у системы, есть ли конфликт между двумя идеями или набором идей. Скажем, пользователь выбирает две идеи, и хочет понять, не противоречат ли они друг другу или могут быть объединены. Система тогда в Neo4j ищет путь между узлами X и Y: если находит отношение CONFLICTS – возвращает информацию об этом конфликте (например, “оба используют один эксклюзивный ресурс”). Если находит связь SIMILAR_TO – значит идеи похожи, и это тоже важно. Возвращаемое значение может быть структурой:{ "conflict": true, "conflict_reason": "Обе идеи требуют единственный редкий элемент X", "similarity": 0.9 } Здесь similarity – например, косинусная близость по эмбеддингам.

Этот эндпойнт помогает комбинировать идеи: можно запросить для нового предложения список конфликтов со всеми существующими (idea_id не указывать, а дать описание, тогда система сравнит с базой и вернёт наиболее близкие аналоги или противоречия).

GET /idea?idea_id=... – получение подробной информации об идее. Этот вспомогательный эндпойнт выдаст все, что знает система: текст, метрики, ссылки на визуализации (графики, CAD), связанные идеи из графа (например, 5 самых близких или все, что связано отношениями). Это нужно для frontend, чтобы отобразить страницу идеи.
Технология реализации API: рекомендуется использовать FastAPI (или Flask) для быстрого создания REST API. FastAPI позволяет объявлять async-эндпойнты, автоматически генерирует документацию (Swagger). Например:from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.post("/generate") def generate_endpoint(problem: str, n: int = 3): ideas = InnovationManager().run_cycle(problem, n) return {"ideas": ideas} Здесь ideas – уже сериализуемый объект (словарь/список).

Учитывая, что run_cycle может быть долгим, можно пометить как async def и выполнять реально в отдельном ThreadPoolExecutor или использовать библиотеку Prefect to trigger a flow (см. ниже).
Не забыть настроить CORS, если фронтенд отдельный, и подумать об аутентификации (если это выходит за рамки локальной разработки).

Ведение состояния через API: возможно, будет необходимо поддерживать сессии (чтобы несколько запросов понимались как продолжение). Если InnovationManager сделан как singleton, он может хранить состояние между вызовами. Однако, REST по идеологии статeless. Решение: использовать идентификаторы задач или идей. Например, /generate возвращает список с id, и эти id потом используются в других вызовах. Если нужно возобновить процесс – тогда лучше иметь не REST, а WebSocket или долгий опрос. Для исследования, можно упростить и считать каждый запрос – независимый.
Пример ответа:> POST /generate { "problem": "Как повысить КПД солнечной панели?" } < 200 OK { "ideas": [ { "id": "abc123", "text": "Использовать солнечный трекер с ...", "novelty": 0.4, "efficiency": 0.8, "complexity": 0.5, "feasible": true }, { "id": "def456", "text": "Применить охлаждение панелей ...", "novelty": 0.6, "efficiency": 0.7, "complexity": 0.4, "feasible": false, "reason": "Идея противоречит физическим ограничениям по ..."} ] } Здесь во втором идее feasible:false и есть поле reason – краткое объяснение, почему отклонена (это можно взять из результатов анализа ReAct, например). Такие детали повышают ценность ответа API.

9. Настройка воспроизводимых пайплайнов (Prefect/Dagster): для поддержания порядка выполнения и легкого повторения экспериментов стоит организовать логику системы в виде pipeline. Инструменты Prefect или Dagster позволяют определить задачи и их взаимосвязи, а затем запускать по расписанию или вручную, с мониторингом.
Реализация:

Выбор оркестратора: Prefect прост в использовании – можно декорировать функции как @flow и @task. Dagster более мощный для сложных зависимостей, но чуть более тяжелый вначале. Предположим, выберем Prefect.
Определение flow: создать файл pipeline.py с примерно следующим содержанием:from prefect import flow, task @task def generate_task(problem): return innovation_manager.generate_hypotheses(problem) @task def evaluate_task(ideas): return [innovation_manager.evaluate(idea) for idea in ideas] @task def select_best_task(evaluated_ideas): # выбрать лучшую идею по некоторому критерию best = max(evaluated_ideas, key=lambda x: x['score']) return best @task def store_task(ideas): for idea in ideas: innovation_manager.store_idea(idea) @flow def innovation_flow(problem: str): ideas = generate_task(problem) evaluated = evaluate_task(ideas) store_task(evaluated) best = select_best_task(evaluated) return best Здесь innovation_manager – глобальный экземпляр или Singleton с нашими методами.
Запустив innovation_flow("некоторая проблема"), Prefect обеспечит выполнение задач по порядку, сохранение состояния (можно включить checkpointing), и логирование.
Оркестрация экспериментов: можно сделать несколько flow для разных целей – один для полного цикла, другой для только оценки идеи (для API /score), третий для сравнения идей. Prefect позволяет легко запускать flows с разными параметрами, и даже параллельно (если, например, хотим прогнать бенчмарк из 10 задач – запустить 10 flow async).
Планировщик: Prefect имеет UI и server (опционально), или можно использовать локально. Dagster аналогично. В исследовательском окружении можно обходиться и без них, но с ними удобно следить за pipeline. Например, в Prefect UI видно, что generate_task завершился, а evaluate_task упал на 5-й идее – можно быстро отладить.
Версионирование: еще одно преимущество – версионирование данных и параметров. Например, можно сохранять артефакты каждого запуска (Prefect позволяет логировать результаты задач). Это поможет при написании научной статьи или отчета – доказать воспроизводимость.
Пример Dagster: Dagster использует понятие op и job. Можно аналогично декорировать:@op def generate_op(context, problem: str): return innovation_manager.generate_hypotheses(problem) ... @job def innovation_job(): ideas = generate_op() evaluated = evaluate_op(ideas) best = select_best_op(evaluated) Dagster дает более тонкий контроль над ресурсами, ретраями, и тоже имеет UI (Dagit).
Контейнеризация и развёртывание: Для удобства запуска pipeline на разных машинах можно упаковать всё приложение в Docker. БД Neo4j, Milvus также работают в контейнерах. Orchestrator (Prefect agent) будет запускать наш flow. Таким образом, система может быть развёрнута, например, на сервере или в облаке для длительного эксперимента.
Автоматическое тестирование pipeline: имеет смысл написать несколько unit-тестов и интеграционных тестов, чтобы убедиться, что при изменении модулей pipeline всё ещё работает. Orchestrator сам по себе не гарантирует корректность шагов, поэтому классические инструменты (pytest, etc.) стоит применять к методам InnovationManager и др.

Объединив все указанные компоненты, получим целостную систему. Рекомендуется сначала реализовать минимально рабочий сквозной сценарий: от ввода текстовой проблемы к получению одной идеи, ее оценке и сохранению. Затем наращивать функциональность – добавлять многократную генерацию, сложные проверки, интеграцию CAD, и т.д., постоянно тестируя на небольших примерах. Такой поэтапный подход, подкреплённый экспериментальной оценкой каждого шага, позволит успешно создать прототип машины инноваций и затем постепенно улучшить его до полноценной исследовательской платформы для автоматизированного изобретательства.