LLM AI на «стероидах» прошлой эры, для ИИ новой эры. Круг замкнулся

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 ^[1] 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 ^[2] ИИ

– Система становится объяснимой, гибкой и масштабируемой

Это не просто улучшение RAG — это смена парадигмы: от генерации к структурному мышлению ^[3].

А ещё это даёт возможно ИИ эффективно кромсать свою базу знаний и триплетов, которые могут представлять любой логический элемент, отвечающий за его поведение ^[4], 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 ^[5], долговременная память ^[6], четкая структура памяти ^[7] 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.