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:

  1. Внимание — анализ всего пользовательского запроса, учет всех параметров и контекста.

  2. Мышление — формирование структуры конфигурации на основе анализа документации и примеров.

  3. Логика — применение дедукции для выбора релевантных схем и сервисов.

  4. 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#