🧠 NexusMind

通过思维图进行智能科学推理

🔍 概述

NexusMind 利用图结构进行复杂的科学推理。它实现了模型上下文协议 (MCP) ，以便与 Claude Desktop 等 AI 应用程序集成。

主要亮点：

• 使用基于图的推理处理复杂的科学查询

• 通过多维评估进行动态置信度评分

• 采用现代 Python 和 FastAPI 构建，以实现高性能

• Docker化，易于部署

• 模块化设计，可扩展、可定制

🌟 主要特点

8阶段推理流程

核心推理过程遵循复杂的 8 阶段流程：

1. 🌱 初始化

   • 根据查询创建根节点

   • 建立初始图形结构

   • 设定信心基线

2. 🧩 分解

   • 将查询分解为维度

   • 识别关键组件

   • 创建维度节点

3. 🔬 假设/计划

   • 产生多个假设

   • 创建推理策略

   • 建立伪造标准

4. 📊 证据整合

   • 收集支持证据

   • 将证据与假设联系起来

   • 更新置信度分数

5. ✂️ 修剪/合并

   • 删除低价值元素

   • 合并相似节点

   • 优化图形结构

6. 🔍 子图提取

   • 识别相关部分

   • 专注于高价值路径

   • 创建目标子图

7. 📝 构图

   • 总结主要发现

   • 创造连贯的见解

   • 生成全面的答案

8. 🤔 反思

   • 评估推理质量

   • 确定改进领域

   • 最终信心评估

技术能力

• 🧠 图形知识表示：使用networkx来建模复杂的关系

• 🔄 动态置信向量：

  • 实证支持

  • 理论基础

  • 方法论的严谨性

  • 共识对齐

• 🔌 MCP 服务器：无缝集成 Claude Desktop

• ⚡ 高性能 API ：现代 FastAPI 实现

• 🐳 轻松部署：支持 Docker 和 Docker Compose

• 🧩 可扩展架构：模块化组件，可定制

• ⚙️ 灵活的配置：Pydantic 和 YAML 配置

🛠️ 技术栈

📂 项目结构

🚀 入门

先决条件

• Python 3.13+ （Docker 镜像使用 Python 3.13.3-slim-bookworm）

• Poetry ：用于依赖管理

• Docker ：用于容器化部署

安装和设置（本地开发）

1. 克隆存储库：

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

2. 使用 Poetry 安装依赖项：

   poetry install

   这将创建一个虚拟环境并安装pyproject.toml中指定的所有必要包。

3. 激活虚拟环境：

   poetry shell

4. 配置应用程序：

   • 根据需要调整config/settings.yaml中的设置

   • 为敏感信息配置环境变量或.env文件

5. 运行开发服务器：

   python src/asr_got_reimagined/main.py

   或者，为了获得更多控制：

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

   API 将在http://localhost:8000上可用。

Docker 部署

1. 构建并运行 Docker 容器：

   docker-compose up --build

   对于分离模式：

   docker-compose up --build -d

   Docker 镜像使用 Python 3.13.3-slim-bookworm 作为基础镜像，以提高性能和安全性。

2. 访问 API ：可通过http://localhost:8000访问 API（或按照docker-compose.yml中的配置）。

🔌 API 端点

核心端点

• MCP 端点: POST /mcp

  • 用于与 Claude Desktop 等 MCP 客户端进行通信

  • 实现用于 AI 交互的模型上下文协议

• 健康检查： GET /health

  • 用于监控和服务发现的基本健康检查

附加端点（计划中）

• 图形查询： POST /api/graph/query

  • ASR-GoT 查询的直接接口

• 图形状态： GET /api/graph/{session_id}

  • 检索推理图的当前状态

• 分析： GET /api/analytics/{session_id}

  • 获取有关推理过程的指标

🧪 测试与质量

开发工具

• 类型安���：

  • 使用mypy.ini和pyrightconfig.json配置

  • 使用python scripts/add_type_hints.py修复记录器类型问题

• 代码质量：

  • 具有类型注释的完全类型代码库

  • 可用的预提交钩子： poetry run pre-commit install

  • 使用 Ruff 自动格式化