Спецификация системы инженерных решений на основе ИИ

## Введение Настоящий документ описывает спецификацию системы поддержки разработки инженерных решений на основе искусственного интеллекта (ИИ) с целью автоматизации процессов проектирования, моделирования и оптимизации. ## Цель и пользователи ### Цель: Создать систему, которая позволяет пользователям находить новые инженерные решения на основе ИИ-моделей и данных. ### Пользователи: 1. Инженеры-проектировщики: используют для генерации новых решений. 2. Технологи-программисты: обеспечивают поддержку и интеграцию системы. 3. Аналитики данных: анализируют эффективность работы модели. ## Границы системы (что не входит) ### Не входят: 1. Обработка реальных физических данных из производственных систем (не предусмотрено). 2. Внешние API-вызовы к сторонним сервисам без согласования с бизнесом. 3. Использование частных данных пользователей для обучения моделей. 4. Пользовательский интерфейс (front-end) — только backend-логика и данные. ## Сценарии использования ### Сценарий 1: Генерация нового решения на основе запроса **Шаги:** 1. Пользователь предоставляет описание проблемы в формате JSON: ```json { "problem": "Создать конструкцию с высокой прочностью при минимальном весе", "constraints": ["Максимальная масса: 50 кг", "Температура эксплуатации до 100°C"] } ``` 2. Система анализирует запрос и запускает генерацию решений через API-модель. 3. Полученные решения сохраняются в базе данных с метаданными: ```json { "solution_id": "sol_12345", "problem_id": "prob_67890", "generated_at": "2025-04-05T10:00:00Z", "score": 0.9, "content": {"material": "алюминий", "dimensions": [10, 20, 30], "weight": 45} } ``` ### Сценарий 2: Повторная генерация при изменении параметров **Шаги:** 1. Пользователь изменяет ограничения для уже существующей задачи. 2. Система вызывает перегенерацию решений с новыми параметрами. 3. Результат сохраняется как новый вариант решения и отображается в системе. ### Сценарий 3: Поиск по базе данных решений **Шаги:** 1. Пользователь задаёт фильтр: ```json { "material_type": "сталь", "min_strength": 500, "max_weight": 20 } ``` 2. Система выполняет поиск по базе и возвращает список соответствующих решений. 3. Выводится краткая информация о каждом решении с возможностью детализации. ## Входы и выходы системы ### Вход: 1. `problem_input` — описание задачи (JSON) 2. `constraints` — ограничения (массив строк) 3. `user_id` — ID пользователя (UUID) 4. `filter_params` — параметры фильтрации (JSON) ### Выход: 1. `solution_result` — результат генерации решения (JSON с полями): ```json { "solution_id": string, "problem_id": string, "generated_at": datetime, "score": float [0, 1], "content": object } ``` 2. `search_results` — список решений по фильтру (массив) 3. `error` — описание ошибки при сбое (optional string) ## Нефункциональные требования ### Объём данных: - Система хранит до 100,000 решений. - В каждом решении хранится до 50KB информации. ### Скорость обработки: - Генерация решения — не более 3 секунд. - Поиск по базе — менее 100 мс. ### Права доступа: - Только авторизованные пользователи могут использовать систему. - Доступ к данным ограничен по группам (read/write). ## Критерии готовности Система считается готовой, если: 1. Сценарий генерации решения работает корректно с 95% успешных запросов. 2. Вход и выход описаны точными типами данных и структурами. 3. Валидация входных данных проводится на уровне API. 4. Пользователь может получить результат через 1 минуту после запроса (в среднем). ## Дополнительные аспекты ### Требования к инфраструктуре: - Используется сервер с 8 ядрами, 32 ГБ RAM. - Работает в облаке AWS или аналогичном сервисе. ### Поддержка версий: - Все изменения в API фиксируются и версионируются. ## Примечания к реализации Система должна быть готова к интеграции с существующими ИИ-моделями и базами данных. Следует предусмотреть возможность подключения новых моделей без остановки сервиса.