🧠 НексусМайнд

Интеллектуальное научное рассуждение посредством графа мыслей

🔍 Обзор

NexusMind использует графовые структуры для выполнения сложных научных рассуждений. Он реализует протокол контекста модели (MCP) для интеграции с приложениями ИИ, такими как Claude Desktop.

Основные моменты:

• Обработка сложных научных запросов с использованием графических рассуждений

• Динамическая оценка уверенности с многомерными оценками

• Создан с использованием современного Python и FastAPI для высокой производительности

• Dockerized для простоты развертывания

• Модульная конструкция для расширяемости и настройки

🌟 Основные характеристики

8-ступенчатый конвейер рассуждений

Основной процесс рассуждений представляет собой сложную 8-этапную последовательность:

1. 🌱 Инициализация

   • Создает корневой узел из запроса

   • Устанавливает начальную структуру графа

   • Устанавливает базовый уровень уверенности

2. 🧩 Разложение

   • Разбивает запрос на измерения

   • Определяет ключевые компоненты

   • Создает размерные узлы

3. 🔬 Гипотеза/Планирование

   • Генерирует несколько гипотез

   • Создает стратегию рассуждения

   • Устанавливает критерии фальсификации

4. 📊 Интеграция доказательств

   • Собирает подтверждающие доказательства

   • Связывает доказательства с гипотезами

   • Обновляет показатели уверенности

5. ✂️ Обрезка/Объединение

   • Удаляет малоценные элементы

   • Объединяет похожие узлы

   • Оптимизирует структуру графа

6. 🔍 Извлечение подграфа

   • Определяет соответствующие части

   • Фокусируется на путях с высокой ценностью

   • Создает целевые подграфы

7. 📝 Состав

   • Синтезирует основные выводы

   • Создает последовательные идеи

   • Формирует исчерпывающий ответ

8. 🤔 Отражение

   • Оценивает качество рассуждения

   • Определяет области улучшения

   • Окончательная оценка достоверности

Технические возможности

• 🧠 Графическое представление знаний : использует networkx для моделирования сложных взаимосвязей.

• 🔄 Векторы динамической уверенности :

  • Эмпирическая поддержка

  • Теоретическая основа

  • Методологическая строгость

  • Согласование консенсуса

• 🔌 MCP Server : бесшовная интеграция с Claude Desktop

• ⚡ Высокопроизводительный API : современная реализация FastAPI

• 🐳 Простое развертывание : поддержка Docker и Docker Compose

• 🧩 Расширяемая архитектура : модульные компоненты для настройки

• ⚙️ Гибкая конфигурация : конфигурация Pydantic и YAML

🛠️ Технологический стек

📂 Структура проекта

🚀 Начало работы

Предпосылки

• Python 3.13+ (образ Docker использует Python 3.13.3-slim-bookworm)

• Поэзия : Для управления зависимостью

• Docker и Docker Compose : для контейнерного развертывания

Установка и настройка (локальная разработка)

1. Клонируйте репозиторий :

   git clone https://github.com/SaptaDey/NexusMind.git cd NexusMind

2. Установка зависимостей с помощью Poetry :

   poetry install

   Это создаст виртуальную среду и установит все необходимые пакеты, указанные в pyproject.toml .

3. Активируйте виртуальную среду :

   poetry shell

4. Настройте приложение :

   • При необходимости отрегулируйте настройки в config/settings.yaml

   • Настройте переменные среды или файл .env для конфиденциальной информации

5. Запустите сервер разработки :

   python src/asr_got_reimagined/main.py

   Альтернативно, для большего контроля:

   uvicorn asr_got_reimagined.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

   API будет доступен по адресу http://localhost:8000 .

Развертывание Docker

1. Соберите и запустите контейнеры Docker :

   docker-compose up --build

   Для отдельного режима:

   docker-compose up --build -d

   Образ Docker использует Python 3.13.3-slim-bookworm в качестве базового образа для повышения производительности и безопасности.

2. Доступ к API : API будет доступен по адресу http://localhost:8000 (или согласно настройкам в docker-compose.yml ).

🔌 Конечные точки API

Основные конечные точки

• Конечная точка MCP : POST /mcp

  • Для связи с клиентами MCP, такими как Claude Desktop

  • Реализует протокол контекста модели для взаимодействия с ИИ

• Проверка здоровья : GET /health

  • Базовая проверка работоспособности для мониторинга и обнаружения услуг

Дополнительные конечные точки (планируется)

• Запрос графика : POST /api/graph/query

  • Прямой интерфейс для запросов ASR-GoT

• Состояние графика : GET /api/graph/{session_id}

  • Получить текущее состояние графа рассуждений

• Аналитика : GET /api/analytics/{session_id}

  • Получите метрики о процессе рассуждения

🧪 Тестирование и качество

Инструменты разработки

• Тип безопасности :

  • Настраивается с помощью mypy.ini и pyrightconfig.json

  • Исправление проблем с типом логгера с помощью python scripts/add_type_hints.py

• Качество кода :

  • Полностью типизированная кодовая база с аннотациями типов

  • Доступны хуки Pre-commit: poetry run pre-commit install

  • Автоматическое форматирование с помощью Ruff