Применение AI-инструментов#
Данный раздел содержит сводную информацию об инструментах SOWA, использующих технологию искусственного интеллекта (ИИ, AI).
AI-агент генерации конфигураций SOWA#
В экосистеме SOWA реализован AI-агент генерации конфигураций, который облегчает процесс создания YAML-конфигураций API-шлюза SOWA и поиска информации по документации.
Реализованные AI-функции#
Генерация YAML-конфигураций по запросу на естественном языке#
AI-агент принимает текстовый запрос на естественном языке (например, «Создай прокси для сервиса X с аутентификацией») и генерирует валидную YAML-конфигурацию SOWA.
Имитируемые когнитивные способности человека:
Понимание естественного языка — анализ семантики пользовательского запроса, извлечение намерений, параметров и контекста.
Анализ и синтез информации — RAG-поиск по документации SOWA, выбор релевантных JSON-схем и примеров конфигураций.
Принятие решений — выбор подходящих сервисов для конфигурации, определение структуры YAML, итеративное исправление ошибок валидации.
Генерация контента — создание корректных YAML-конфигураций, соответствующих схемам валидации SOWA.
Технологическая реализация:
Взаимодействие с генеративным LLM по протоколу OpenAI.
Взаимодействие с моделью для генерации векторных представлений данных по протоколу OpenAI.
RAG-поиск: векторный и текстовый поиск с агрегацией результатов.
HyDE: генерация гипотетических документов для улучшения поиска.
Multi-Query: переписывание запроса и альтернативные варианты.
Parent-Child Retrieval: поиск по фрагментам с возвратом целых документов.
Итеративная валидация сгенерированных конфигураций по JSON-схеме.
Подробная инструкция по использованию этой функциональности приведена в разделе Генерация конфигурации Руководства пользователя SOWA.
Детальная техническая информация об используемых моделях и развертыванию данного ИИ-сервиса доступна в разделе Использование Docker образа агента SOWA Руководства по установке.
Генерация конфигураций по OpenAPI/Swagger-спецификации#
AI-агент принимает OpenAPI/Swagger-спецификацию API и автоматически генерирует YAML-конфигурацию SOWA на ее основе.
Имитируемые когнитивные способности человека:
Анализ структуры — распознавание эндпоинтов, параметров, схем данных в спецификации.
Абстракция и интерпретация — преобразование технической спецификации API в конфигурацию шлюза SOWA.
Логическое мышление — сопоставление маршрутов API с правилами маршрутизации SOWA.
AI-ассистент: ответы на вопросы о SOWA#
AI-ассистент выполняет поиск ответов на вопросы, заданные на естественном языке, по документации SOWA, резюмирует найденную информацию и отображает результат пользователю.
Имитируемые когнитивные способности человека:
Понимание вопроса — семантический анализ запроса на естественном языке.
Поиск и анализ информации — извлечение релевантных фрагментов из документации SOWA с использованием гибридного RAG-поиска.
Синтез информации — обобщение найденных данных, формирование связного ответа.
Адаптация объяснений — динамическое формирование ответа, релевантного конкретному вопросу пользователя.
Запросы ассистенту задаются через форму чата в веб-интерфейсе Gradio.
Технологии искусственного интеллекта#
AI-агент SOWA использует следующие технологии искусственного интеллекта:
Технология |
Описание |
Критерий ПRC-637 |
|---|---|---|
Обработка естественного языка |
Понимание запросов на русском языке, извлечение намерений, семантический анализ |
Критерий 3(б) |
Интеллектуальная поддержка принятия решений |
Выбор релевантных схем, сервисов, итеративное исправление ошибок |
Критерий 3(г) |
Перспективные методы ИИ |
RAG-архитектура, HyDE, Multi-Query, Parent-Child Retrieval |
Критерий 3(д) |
Имитация когнитивных функций#
AI-агент SOWA имитирует следующие когнитивные функции человека:
Внимание — анализ всего пользовательского запроса, учет всех параметров и контекста.
Мышление — формирование структуры конфигурации на основе анализа документации и примеров.
Логика — применение дедукции для выбора релевантных схем и сервисов.
Самообучение — итеративное исправление ошибок валидации на основе сообщений об ошибках.
Результаты, сопоставимые с результатами интеллектуальной деятельности#
AI-агент SOWA способен создавать результаты, сопоставимые с результатами работы инженера-конфигуратора:
YAML-конфигурации, прошедшие валидацию по JSON-схеме SOWA.
Ответы на вопросы о возможностях SOWA, основанные на официальной документации.
Автоматизированная генерация конфигураций сокращает время подготовки с нескольких часов до нескольких минут и обеспечивает высокую точность за счет многократной валидации.
Компоненты, реализующие ИИ#
Основные компоненты AI-агента, реализующие технологии искусственного интеллекта:
Компонент |
Библиотека |
Назначение |
|---|---|---|
LLM-оркестратор |
LangChain |
Управление вызовами LLM |
Векторный поиск |
FAISS |
Семантический поиск по эмбеддингам |
Текстовый поиск |
BM25 |
Полнотекстовый поиск |
Валидация схем |
pykwalify |
Валидация YAML-конфигураций |
UI-фреймворк |
Gradio |
Веб-интерфейс |
MCP-сервер |
FastMCP |
Протокол Model Context Protocol |
Ссылки на документацию#
Руководство пользователя: Использование SOWA AI Agent — использование AI-функций.
Руководство по установке: Использование Docker образа агента SOWA — развертывание.