Фабрика гипотез

Интеллектуальный инструмент для генерации и приоритизации научно-технологических гипотез в НИИ и промышленных лабораториях.

Скриншоты

Скриншоты интерфейса размещаются в папке media/screenshots/.

Авторизация

Чат

Гипотеза

Граф знаний

Архитектура

Проект представляет собой монорепозиторий на uv с несколькими сервисами:

• services/api_gateway — HTTP API для пользователей (FastAPI): аутентификация, сессии, загрузка файлов, запуск задач.
• services/ml_worker — фоновый ML/Celery worker: ingestion документов, NER, RAG, генерация и ревью гипотез.
• services/frontend — веб-интерфейс (React + Vite).

Инфраструктура поднимается через docker-compose.yaml:

• PostgreSQL — пользователи, сессии, сообщения, результаты.
• Redis — брокер Celery.
• ChromaDB — векторное хранилище.

Быстрый старт

1. Скопируйте .env.example в .env и заполните обязательные переменные:

cp .env.example .env

Обязательно задайте:

• YANDEX_API_KEY — ключ доступа к Yandex AI Studio.
• YANDEX_FOLDER_ID — идентификатор каталога Yandex Cloud.

Остальные переменные заполнены разумными значениями по умолчанию.

2. Запустите инфраструктуру и сервисы:

docker compose up -d

3. Создайте первого администратора:

uv run --package api-gateway python scripts/create_admin.py admin <password>

Или внутри запущенного контейнера:

docker compose exec api_gateway /app/.venv/bin/python /app/scripts/create_admin.py admin <password>

4. Откройте веб-интерфейс:

• Frontend: http://localhost:4173
• API Gateway: http://localhost:8000
• Документация API: http://localhost:8000/docs

По умолчанию frontend в Docker обращается к API по относительному пути /api/v1, что позволяет использовать один домен с nginx. Для локальной разработки вне Docker можно переопределить адрес:

VITE_API_BASE_URL=http://localhost:8000/api/v1 npm run dev

Локальная разработка

Проект использует uv для управления зависимостями. Чтобы установить все необходимые dev-зависимости (линтеры, форматеры, pre-commit), выполните:

uv sync --group dev

После этого инструменты ruff, mdformat и pre-commit станут доступны в окружении проекта.

Pre-commit

Хуки настраиваются через .pre-commit-config.yaml и используют локальные утилиты из dev-зависимостей. Для установки хуков выполните:

pre-commit install
# Или через uv
uv run pre-commit install

Чтобы проверить все файлы вручную до коммита:

pre-commit run --all-files
# Или через uv
uv run pre-commit run --all-files

Хуки будут запускаться автоматически при каждом git commit.

Переменные окружения

Основные переменные описаны в .env.example:

• POSTGRES_* — подключение к PostgreSQL.
• POSTGRES_DSN / DATABASE_URL — DSN для ML Worker и API Gateway.
• CELERY_BROKER_URL, CELERY_RESULT_BACKEND — подключение к Redis.
• CHROMA_HOST, CHROMA_PORT — подключение к ChromaDB.
• SECRET_KEY — ключ для подписи JWT.
• YANDEX_API_KEY, YANDEX_FOLDER_ID — доступ к Yandex AI Studio.
• YANDEX_EMBED_MODEL, YANDEX_LLM_MODEL — модели для эмбеддингов и генерации.
• YANDEX_LLM_TEMPERATURE, YANDEX_LLM_MAX_TOKENS — параметры генерации.
• NER_MODEL_NAME, HF_TOKEN — модель GLiNER и токен HuggingFace.
• API_GATEWAY_PORT, FRONTEND_PORT — внешние порты сервисов.
• UPLOAD_DIR — директория для загружаемых файлов.
• REPORT_DIR — директория для отчётов ML worker.

Статус реализации

Реализовано:

• Приём и предобработка документов (PDF, Excel, Word, Markdown, TXT, базы данных).
• Извлечение сущностей и связей (NER), построение графа знаний.
• Генерация и ревью гипотез с обоснованием, оценкой новизны, рисков и ценности.
• Валидация сгенерированных гипотез с возможностью fallback на экспертную проверку.
• Ранжирование по настраиваемым весам критериев.
• Сессионная модель: чат-проект с сохранением ограничений, весов, истории сообщений и результатов.
• Итеративное улучшение гипотез на основе предыдущих результатов (previous_hypothesis, previous_review) и RAG-истории.
• Формирование JSON/HTML отчётов по каждому сообщению.
• Docker Compose развёртывание всех сервисов.

Ещё не реализовано:

• Визуальный конструктор дорожных карт проверки гипотез с оценкой ресурсов и сроков.
• Явный механизм обучения на фидбэке эксперта (подтверждено/опровергнуто). Обратная связь учитывается косвенно через previous_review и RAG-историю, но в схеме БД нет отдельного статуса верификации гипотезы.

Документация по сервисам

• API Gateway
• ML Worker
• Frontend