| # NullAI 機能解説 | |
| ## システム概要 | |
| NullAIは、専門家検証機能付きのマルチドメイン知識推論システムです。 | |
| HuggingFace Transformersベースで、外部API依存なしに動作します。 | |
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| ## 1. 推論システム (Inference System) | |
| ### 1.1 ModelRouter (`null_ai/model_router.py`) | |
| **機能**: ドメインに応じた最適なモデルの自動選択と推論実行 | |
| ```python | |
| # 使用例 | |
| router = ModelRouter(config_manager) | |
| result = await router.infer( | |
| prompt="心筋梗塞の初期症状は？", | |
| domain_id="medical", | |
| save_to_memory=True | |
| ) | |
| ``` | |
| **効果**: | |
| - 55以上のドメインに対応した専門的な回答 | |
| - 自動モデル選択による最適化 | |
| - 推論結果の自動メモリ保存 | |
| ### 1.2 HuggingFace Integration | |
| **対応プロバイダー**: | |
| | プロバイダー | 説明 | 推奨用途 | | |
| |-------------|------|---------| | |
| | `huggingface` | ローカルTransformers | 高品質推論 | | |
| | `huggingface_api` | Inference API | 低リソース環境 | | |
| | `gguf` | llama.cpp互換 | 高速CPU推論 | | |
| ### 1.3 ストリーミング生成 | |
| **機能**: トークン単位でのリアルタイム配信 | |
| ```python | |
| async for chunk in service.stream_tokens(session_id, question, domain_id): | |
| if chunk["type"] == "token": | |
| print(chunk["content"], end="", flush=True) | |
| ``` | |
| --- | |
| ## 2. 知識ベースシステム (Knowledge Base) | |
| ### 2.1 IATH形式データベース | |
| **機能**: 高圧縮・高速アクセスの独自バイナリ形式 | |
| ``` | |
| ┌─────────────────────────────────────┐ | |
| │ IATH Header (Magic + Version) │ | |
| ├─────────────────────────────────────┤ | |
| │ Metadata (JSON, zstd compressed) │ | |
| ├─────────────────────────────────────┤ | |
| │ Tiles Index │ | |
| ├─────────────────────────────────────┤ | |
| │ Knowledge Tiles (zstd compressed) │ | |
| └─────────────────────────────────────┘ | |
| ``` | |
| **効果**: | |
| - 70-90%の圧縮率 | |
| - O(1)のタイルアクセス | |
| - 増分更新サポート | |
| ### 2.2 Knowledge Tile | |
| **構造**: | |
| ```json | |
| { | |
| "tile_id": "med_001", | |
| "domain_id": "medical", | |
| "topic": "心筋梗塞の初期症状", | |
| "content": "...", | |
| "spatial_coords": [0.7, 0.3, 0.85], | |
| "confidence_score": 0.95, | |
| "verification_mark": { | |
| "type": "expert", | |
| "expert_orcid": "0000-0002-1234-5678" | |
| } | |
| } | |
| ``` | |
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| ## 3. 検証マークシステム (Verification System) | |
| ### 3.1 検証レベル | |
| | レベル | 条件 | 信頼度 | | |
| |--------|------|--------| | |
| | `multi_expert` | 2人以上の専門家が検証 | 最高 | | |
| | `expert` | ORCID認証済み専門家が検証 | 高 | | |
| | `community` | 認証ユーザーがレビュー | 中 | | |
| | `none` | 未検証（ゲスト編集含む） | 低 | | |
| ### 3.2 ORCID認証 | |
| **フロー**: | |
| ``` | |
| ユーザー → ORCID OAuth → 認証コード → JWTトークン → 専門家ステータス | |
| ``` | |
| **効果**: | |
| - 学術的な信頼性の担保 | |
| - 専門家の所属機関・業績の確認可能 | |
| - 改ざん防止 | |
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| ## 4. 判断システム (Judgment System) | |
| ### 4.1 α-Lobe（生成ローブ） | |
| **機能**: 質問に対する初期回答の生成 | |
| ```python | |
| class JudgeAlphaLobe: | |
| def generate_initial_response(self, question, context): | |
| # 空間座標の計算 | |
| coords = self.calculate_spatial_coordinates(question) | |
| # 関連知識の検索 | |
| relevant_tiles = self.search_knowledge_base(coords) | |
| # 回答生成 | |
| return self.generate_response(question, relevant_tiles) | |
| ``` | |
| ### 4.2 β-Lobe（検証ローブ） | |
| **機能**: 生成された回答の品質検証 | |
| ```python | |
| class JudgeBetaLobe: | |
| def verify_response(self, response, question, context): | |
| # 事実性チェック | |
| factual_score = self.check_factuality(response) | |
| # 一貫性チェック | |
| consistency_score = self.check_consistency(response, context) | |
| # 信頼度計算 | |
| confidence = self.calculate_confidence(factual_score, consistency_score) | |
| return {"verified": confidence > 0.7, "confidence": confidence} | |
| ``` | |
| ### 4.3 Correction Flow | |
| **機能**: β-Lobeが不合格とした場合の再生成 | |
| ``` | |
| α-Lobe生成 → β-Lobe検証 → 不合格 → 修正プロンプト → 再生成 → 再検証 | |
| ``` | |
| --- | |
| ## 5. 記憶システム (Memory System) | |
| ### 5.1 DendriticMemorySpace | |
| **機能**: 円柱座標系での知識表現 | |
| ``` | |
| r (半径): 抽象度 (0=具体的, 1=抽象的) | |
| θ (角度): ドメイン (0-2π) | |
| z (高さ): 時間/重要度 | |
| ``` | |
| **効果**: | |
| - 意味的に近い知識の効率的検索 | |
| - ドメイン横断的な関連付け | |
| - 時系列での知識管理 | |
| ### 5.2 自動メモリ保存 | |
| **条件**: | |
| - 信頼度が閾値（デフォルト0.6）以上 | |
| - 検証済みコンテンツ | |
| - 新規または更新された知識 | |
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| ## 6. 継続学習システム (NurseLog System) | |
| ### 6.1 倒木更新（世代交代） | |
| **コンセプト**: 森林の倒木が次世代の栄養となるように、古いモデルの知識を新モデルに継承 | |
| ```python | |
| class NurseLogSystem: | |
| def prepare_succession(self): | |
| # 1. 現行モデルの知識を抽出 | |
| knowledge = self.extract_model_knowledge() | |
| # 2. 継承データセットの作成 | |
| dataset = self.create_succession_dataset(knowledge) | |
| # 3. 新モデルのファインチューニング | |
| new_model = self.finetune_apprentice(dataset) | |
| # 4. 世代交代 | |
| self.switch_generation(new_model) | |
| ``` | |
| ### 6.2 Dream Mode（夢モード） | |
| **機能**: 低負荷時に知識の整理・統合を実行 | |
| ```python | |
| # 50会話ごとに自動実行 | |
| if conversation_count % 50 == 0: | |
| await nurse_log_system.enter_dream_mode() | |
| ``` | |
| --- | |
| ## 7. API エンドポイント | |
| ### 7.1 推論API | |
| ``` | |
| POST /api/questions/ | |
| WebSocket /api/questions/ws/{session_id} | |
| ``` | |
| ### 7.2 知識ベースAPI | |
| ``` | |
| GET /api/knowledge/ # タイル一覧 | |
| GET /api/knowledge/{tile_id} # タイル詳細 | |
| PUT /api/knowledge/{tile_id} # 編集（検証マーク付与） | |
| GET /api/knowledge/stats/summary # 統計 | |
| ``` | |
| ### 7.3 認証API | |
| ``` | |
| POST /api/auth/token # ログイン | |
| POST /api/auth/signup # 登録 | |
| GET /api/auth/orcid/authorize # ORCID認証開始 | |
| GET /api/auth/orcid/callback # ORCID認証コールバック | |
| ``` | |
| ### 7.4 システムAPI | |
| ``` | |
| GET /api/system/status # システム状態 | |
| GET /api/system/health # ヘルスチェック | |
| GET /api/system/providers # 対応プロバイダー | |
| ``` | |
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| ## 8. ドメイン一覧（55ドメイン） | |
| ### 医療・健康 (8) | |
| medical, cardiology, neurology, oncology, pediatrics, psychiatry, pharmacology, nutrition | |
| ### 法律 (8) | |
| legal, labor_law, corporate_law, intellectual_property, contract_law, tax_law, family_law, criminal_law | |
| ### 経済・金融 (6) | |
| economics, finance, accounting, banking, cryptocurrency, real_estate | |
| ### テクノロジー (8) | |
| programming, web_development, machine_learning, cybersecurity, cloud_computing, devops, databases, mobile_development | |
| ### 科学 (6) | |
| physics, chemistry, biology, mathematics, environmental_science, astronomy | |
| ### ビジネス (6) | |
| business_strategy, marketing, human_resources, project_management, entrepreneurship, supply_chain | |
| ### 教育 (4) | |
| education, language_learning, history, philosophy | |
| ### 工学 (6) | |
| mechanical_engineering, electrical_engineering, civil_engineering, architecture, manufacturing, robotics | |
| ### ライフスタイル (5) | |
| cooking, fitness, travel, gardening, diy | |
| ### 芸術 (5) | |
| music, visual_arts, photography, writing, game_development | |
| ### 一般 (1) | |
| general | |