## 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.