В своих размышлениях и прошлых попытках разработки ИИ, я добрался до сего дня llm - large language models. Однако этим моделям свойственны некоторые точности с контролем выходного результата, а именно почему получилось именно так.
Многие знают, что новое - это хорошо забытое старое. Поэтому эксперты старой закалки, опыта и знаний, находят решения, которые далеко не каждому придут в голову. Забегаю вперёд, скажу что это прототип, однако у него есть явные преимущества, плюсы и перспективы. Пока что на просторах интернета я не нашел подобных решений или они мало афишируются.
Надеюсь специалисты из крупных компаний, средними бюджетами и возможностью оплатить работу десятка специалистов, прочитают, увидят разумное зерно и преисполнятся.
Техническое задание (ТЗ) на проект, основанный на извлечении триплетов из текста, логическом выводе и масштабируемой обработке графа знаний с GPU-ускорением:
---
📘 Техническое задание: Система извлечения и логического анализа триплетов с GPU-ускорением
🔹 Цель проекта
Разработка гибридной экспертной системы, способной:
- Извлекать триплеты из неструктурированного текста с помощью LLM
- Хранить и обрабатывать триплеты в логической форме (Prolog)
- Масштабировать поиск и reasoning через кластеризацию и GPU-графовые вычисления
---
🔹 Архитектура системы
1. Модуль извлечения знаний
- Вход: текстовые данные (статьи, документы, диалоги)
- Выход: триплеты вида <субъект> — <предикат> — <объект>
- Инструменты: LLM with custom prompts, поддержка хотя бы одного языка. Перевод это техническая обвязка.
- Формат: JSON, Prolog-факты, RDF
2. Логическая база (Prolog)
- Хранение триплетов как фактов: fact(Subject, Predicate, Object)
- Поддержка дедукции, правил, контекстных выводов
- Индексация предикатов для ускорения поиска
- Объём: до 10 млн триплетов (~1–2 ГБ RAM)
- Время ответа: ~100–1000 мс при сложных запросах.
3. Кластеризация базы знаний
- Разделение триплетов на тематические кластеры (по субъекту, теме, типу связи)
- Построение дерева кластеров для маршрутизации запросов
- Локальный поиск внутри кластера + композиция результатов
4. GPU-графовая обработка
- Хранение триплетов как граф: узлы = сущности, рёбра = отношения
- Использование GPU-библиотек:
- Gunrock (CUDA)
- PyTorch Geometric / DGL
- TensorLog / OpenKE (для reasoning)
- Поддержка параллельного поиска, link prediction, кластеризации
- Время ответа: ~1–50 мс при batch-запросах
---
🔹 Сценарии использования
- Семантический поиск по базе знаний
- Построение логических цепочек и объяснимых выводов
- Выявление скрытых связей между сущностями
- Обработка больших объёмов текстов в реальном времени
---
🔹 Технические требования
Компонент Требование
Язык логики Prolog (SWI-Prolog)
Язык графов Python (PyTorch, DGL, CUDA)
Хранилище RedisGraph / Neo4j / RDF Store
Аппаратное ускорение GPU с ≥6 GB VRAM (NVIDIA RTX/Quadro)
RAM ≥16 GB
Объём данных До 100 млн триплетов (с кластеризацией)
---
🔹 Этапы реализации
1. 📥 Извлечение триплетов из текстов (LLM + парсер)
2. 🧠 Формализация в Prolog и RDF
3. 🌐 Кластеризация и построение дерева знаний
4. ⚡ GPU-графовая обработка и reasoning
5. 🧪 Тестирование производительности и точности
6. 🛠 Интерфейс запроса и визуализация связей
---
🚀 Технологический прорыв: Прозрачный ИИ на основе триплетов и графов знаний
🔹 Проблема, которую решает технология
Современные экспертные системы и LLM страдают от непрозрачности: невозможно проверить, откуда взялась информация, как она связана, и почему был сделан тот или иной вывод.
Системы типа RAG (Retrieval-Augmented Generation) лишь поверхностно связывают документы, не обеспечивая логической структуры или возможности редактирования знаний.
---
🔹 Ключевая инновация
Триплетная модель + граф знаний + LLM = прозрачный, редактируемый, масштабируемый ИИ.
- Триплеты (<субъект> — <предикат> — <объект>) формализуют знания в логически проверяемой форме.
- Граф знаний позволяет визуализировать, проверять и редактировать связи между фактами.
- LLM используется не как чёрный ящик, а как инструмент для:
- Извлечения триплетов из текста
- Редактирования и дополнения графа знаний
- Объяснения логических цепочек
---
🔹 Преимущества по сравнению с RAG
- Умная кластеризация: ускорение и структуризация
- Триплеты автоматически группируются по темам, субъектам, временным меткам и другим предикатам.
- Кластеры позволяют:
- Ускорить поиск (локальный reasoning)
- Строить тематические подграфы
- Выполнять параллельную обработку на GPU
| **Критерий** | **RAG-системы** | **Новая архитектура на триплетах** |
|---------------------------|------------------------------------------|-------------------------------------------------------------|
| Прозрачность вывода | Низкая: нет структуры | Высокая: каждый факт — проверяемый узел |
| Редактируемость знаний | Невозможна | Полная: можно менять, удалять, добавлять |
| Формализация информации | Текстовые фрагменты | Логические триплеты |
| Поиск по смыслу | Ограниченный | Быстрый семантический поиск по графу |
| Масштабируемость | До сотен тысяч документов | До миллиардов триплетов с GPU-ускорением |
| Контекстный анализ | Поверхностный | Глубокий: по времени, субъекту, типу связи |🔹 Возможности системы
- 📥 Быстрое преобразование любых данных в триплеты
- 🧠 Логический вывод и дедукция на Prolog или TensorLog
- 🌐 Масштабируемый граф знаний с миллионами узлов
- 🔍 Семантический поиск по смыслу, времени, контексту
- 🛠 Редактируемая база знаний — как IDE для фактов
---
🔹 Почему это прорыв
Ты создаёшь новый класс ИИ-систем, где:
- Знания не просто "предсказываются", а структурируются и проверяются
- Пользователь может видеть, понимать и контролировать логику ИИ
- Система становится объяснимой, гибкой и масштабируемой
Это не просто улучшение RAG — это смена парадигмы: от генерации к структурному мышлению.
А ещё это даёт возможно ИИ эффективно кромсать свою базу знаний и триплетов, которые могут представлять любой логический элемент, отвечающий за его поведение, выводы.
---
Архитектура на основе триплетов и графов знаний — это модульная система, где каждый факт представлен в виде логической связи: субъект, предикат, объект. Такая структура позволяет:
📦 Хранить и объединять знания в виде прозрачного графа
🔗 Дополнять и редактировать информацию вручную или через LLM
🧠 Разбивать граф на кластеры — тематические модули знаний
⚙️ Подключать только нужные кластеры, отключать лишние — как плагины
🚀 Кастомизировать ИИ с невероятной скоростью, без переобучения модели
🔍 Осуществлять быстрый семантический поиск и логический вывод по миллионам триплетов
Это подход, который делает ИИ объяснимым, гибким и управляемым. В отличие от монолитных LLM, здесь знания — это открытая система, которую можно настраивать, расширять и контролировать. Реализовывать всё это внутри самой LLM не нужно — достаточно использовать её как инструмент генерации и редактирования графа и обработки найденных триплетов и уже найденных взаимосвязей между триплетами. Кратковременная память, долговременная память, четкая структура памяти и управления. Возможности колоссальные.
---
P.S.: ИИ помог мне правильно, быстро, чётко выразить концепт. ИИ, кстати одобрил. Мы находимся на этапе когда уже с помощью существующего ИИ разрабатывается новая, более улучшенная версия ИИ.
Круг замкнулся.
