{
  "prompt": "Создать компонент для снижения шума в двигателе",
  "domain": "автомобиль",
  "constraints": ["размер до 10 см", "вес менее 500 г"]
}

{
  "solution_id": "e7f8a9b0-c2d3-e4f5-g6h7-i8j9k0l1m2n3",
  "prompt": "Создать компонент для снижения шума в двигателе",
  "generated_solution": {
    "component_name": "Шумопоглощающий элемент",
    "description": "Элемент из наноматериала, уменьшающий уровень звука при работе двигателя",
    "dimensions": {"length": "9 см", "width": "5 см", "height": "2 см"},
    "weight": "400 г"
  },
  "status": "success"
}

## Введение Данный артефакт описывает контракт API и алгоритм для генерации инженерных решений на основе ИИ. Он предназначен для реализации в рамках системы n2j.ru и должен обеспечивать точную обработку запросов, форматирование вывода и обработку ошибок. ## Входные данные (Input) | Поле | Тип | Описание | |------|-----|----------| | `prompt` | String | Человеческое описание инженерной задачи | | `domain` | String | Домен задачи (например, "автомобиль", "электроника") | | `constraints` | Array<String> | Ограничения, например, "размер", "мощность", "материал" | ## Выходные данные (Output) | Поле | Тип | Описание | |------|-----|----------| | `solution_id` | UUID | Уникальный ID решения | | `prompt` | String | Исходный запрос | | `generated_solution` | JSON | Сгенерированное инженерное решение | | `status` | Enum("success", "error") | Статус обработки | ## Шаги алгоритма ### 1. Валидация входных данных - Проверка поля `prompt`: не пустой, максимум 500 символов - Проверка поля `domain`: допустимые значения: "автомобиль", "электроника", "строительство" - Проверка массива `constraints`: каждый элемент — строка длиной до 100 символов ### 2. Предобработка запроса - Приведение к стандартному формату (lowercase, удаление лишних пробелов) - Очистка от мешающих символов и спецсимволов ### 3. Генерация решения с помощью ИИ - Запрос к модели `gpt-4-engineering` - Добавление prompt в формат: "Реализуй инженерное решение для {domain} при следующих ограничениях: {constraints}. {prompt}". ### 4. Постобработка вывода - Проверка JSON на корректность структуры - Удаление лишних пробелов и форматирование - Назначение `solution_id` ### 5. Запись в базу данных - Сохранение решения с указанием даты создания - Валидация уникальности `solution_id` ## Ошибки и обработка | Шаг | Что считается ошибкой | Обработка | |-----|------------------------|-----------| | 1 | Некорректный prompt или domain | Ответ с кодом 400 и сообщением "Некорректные входные данные" | | 2 | Ошибка в данных запроса | Отправка ошибки 500 | | 3 | Не удалось получить ответ от ИИ | Возврат ошибки 503 с причиной "Ошибка генерации" | | 4 | Некорректный JSON | Завершение с кодом 500 и сообщением "Невалидный формат решения" | ## Псевдокод алгоритма ```python # Определение входных данных input_prompt = request.get("prompt") input_domain = request.get("domain") input_constraints = request.get("constraints") # Валидация if not input_prompt or len(input_prompt) > 500: return error_400("Некорректный prompt") if input_domain not in ["автомобиль", "электроника", "строительство"]: return error_400("Некорректный домен") # Предобработка cleaned_prompt = clean(input_prompt) # Генерация решения generated_solution = generate_with_ai(prompt=cleaned_prompt, domain=input_domain, constraints=input_constraints) # Проверка JSON if not is_valid_json(generated_solution): return error_500("Невалидный формат решения") # Формирование ID и запись solution_id = uuid4() save_to_db(solution_id=solution_id, solution=generated_solution) return { "solution_id": solution_id, "prompt": input_prompt, "generated_solution": generated_solution, "status": "success" } ``` ## Ограничения и сложность - Время генерации: до 3 секунд на запрос - Объем данных в одном решении: до 10KB - Максимально возможный размер массива `constraints`: 5 элементов - Предел на количество одновременных вызовов: 200 запросов/секунда ## Тестовый пример Вход: ```json { "prompt": "Создать компонент для снижения шума в двигателе", "domain": "автомобиль", "constraints": ["размер до 10 см", "вес менее 500 г"] } ``` Выход: ```json { "solution_id": "e7f8a9b0-c2d3-e4f5-g6h7-i8j9k0l1m2n3", "prompt": "Создать компонент для снижения шума в двигателе", "generated_solution": { "component_name": "Шумопоглощающий элемент", "description": "Элемент из наноматериала, уменьшающий уровень звука при работе двигателя", "dimensions": {"length": "9 см", "width": "5 см", "height": "2 см"}, "weight": "400 г" }, "status": "success" } ``` ## Проверка на маленьком примере 1. Вводим запрос с `prompt`, `domain` и `constraints` 2. Выполняем шаги алгоритма по порядку 3. Проверяем, что возвращается корректный JSON с `solution_id` 4. Проверяем, что все поля соответствуют формату (валидация) 5. Записываем результат в БД В случае ошибки — проверяем код 400/500 и сообщение.