Спецификация системы инженерных решений на основе ИИ

## Спецификация: система инженерных решений на основе ИИ ### 1. Цель и пользователи **Цель**: Создать систему, способную генерировать инженерные решения с использованием ИИ для задач, связанных с проектированием, оптимизацией и анализом. **Пользователи**: - Инженеры (проектные специалисты) - Технические директора - Аналитики данных ### 2. Границы системы **Входящие компоненты**: - Модель ИИ с предварительным обучением на наборах инженерных задач (например, CAD-модели, технические документы) - Данные о требовании или проблеме от пользователя **Не входящие компоненты**: - Поддержка реального физического производства/внедрения решений (пока не реализовано) - Ручной контроль и модификация решений на уровне инженера после генерации (если не будет разработан механизм взаимодействия) ### 3. Сценарии работы по шагам #### Сценарий 1: Генерация решения **Шаги**: 1. Пользователь передает текстовое описание проблемы или задачи (например, «Создать оптимизированный проект водяного охлаждения для сервера») 2. Система анализирует запрос и формирует промпт 3. ИИ генерирует набор инженерных решений в виде текстового описания и технических чертежей (в формате JSON или PDF) 4. Результат передается пользователю #### Сценарий 2: Адаптация решения **Шаги**: 1. Пользователь выбирает одно из решений 2. Пользователь указывает ограничения (например, максимальная стоимость или размер) 3. Система пересчитывает решение с учетом новых параметров и выводит обновленный вариант 4. Результат возвращается пользователю #### Сценарий 3: Оценка решения **Шаги**: 1. Пользователь запрашивает оценку одного или нескольких решений по заданным метрикам (например, эффективность, стоимость) 2. Система анализирует каждый вариант на основе встроенных правил и выдает рейтинг и рекомендации 3. Результат передается пользователю ### 4. Входы и выходы с типами данных | Вход | Тип | Описание | |------|-----|----------| | user_query | string (max length: 1000 символов) | Описание задачи/проблемы пользователя | | constraints | object with fields {max_cost, max_size} | Дополнительные ограничения по параметрам решения | | solution_id | uuid | Уникальный идентификатор решения для пересчета или оценки | | Выход | Тип | Описание | |------|-----|----------| | generated_solution | object with fields {id, description, diagrams} | Сгенерированное решение с ID | | revised_solution | object with fields {id, updated_description, updated_diagrams} | Обновленное решение после адаптации | | evaluation_result | object with fields {solution_id, rating, metrics} | Оценка решения по метрикам | ### 5. Нефункциональные требования - **Объём**: Система должна обрабатывать до 1000 запросов в день с использованием ресурсов на уровне облачной платформы (AWS / GCP) - **Скорость**: Время генерации одного решения — не более 30 секунд - **Права доступа**: - Анонимный пользователь: чтение, запись только в ограниченных случаях (например, запросы для тестов) - Авторизованный пользователь: полное управление своими запросами и решениями ### 6. Критерии готовности - Генерация решения прошла успешно с заданной точностью - Пользователь может получить и сохранить результат в формате PDF или JSON - Система поддерживает пересчет решения по ограничениям - Доступна оценка решений по метрикам (оценочные функции реализованы) ## Примеры использования 1. **Инженерный анализ**: «Нужно проектировать систему автоматического управления теплом для серверной» - Вход: user_query = "Проект системы управления теплом для серверной" - Выход: generated_solution с id = uuid4() и техническими описаниями 2. **Пересчет решения**: «Ограничение по стоимости — 150 000 руб» - Вход: solution_id = "abc-123-def", constraints = {max_cost: 150000} - Выход: revised_solution с обновленным решением