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。
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
# 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
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:
{
"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"
}
}
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
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
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
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
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
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
# 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
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