全量知识系统问题及SmartChat给出的答复 之6 三套工具之1

Q15. 提出想法和问题

前面说过,DDD在我要设计的全量知识系统中位于中间层,是专门用来解决"知识汤"问题的。

解决的思路就是以将为在特定领域中的公司经营提供一个责任-权限平面为目的,帮助他们调整商业模式以及组建恰当的组织, 完成组织结构的重组。

在这一层需要提供的技术方法主要包括模糊性、概率、缺省、修改和相关性,使用这些技术来衡量、评估或适应 抽象理论难以与现实世界相匹配的结果。提供的每一种技术都是一种元层次的方法,用于寻找或构建一种理论,并确定其与现实的接近程度。 这些元层次的技术,可以称为"元技术推理"。

解读上面的内容,将其设计为一个推理系统的++生成工具++ 。(对应的,知识全量系统的前端"知识表征"和后端"知识获取和共享" 分别是 句子系统和证明系统的生成工具,它们分别叫做"元语言注释"和"元数据仓库"。前者是我们认识自然的认知地图的基础-归纳总结,后者是我们逻辑判断的数据基础-分析判断。而元技术推理则是 两者共同的起点 -组织推理,要求具有并发处理和并行控制的能力 )。

按照这个想法,整个知识系统对外部来说, 需要暴露三个独立的系统:句子系统,证明系统以及推理系统(自动化或规则化的 应用评测工具-"MOCK" )。 在中间的则分别是这三个系统的三套生成工具(形式化或规格化的应用开发工具,"CODE"),而后端必然需要提供这三个系统的运行时环境(范式化或标准化的应用部署工具 -"DOCK")。

请仔细阅读和了解上面的文字 。下面开始写程序。请先用程序简单给出这三套工具,及其三套工具之间的关系。

回答:

首先,定义三套工具的类:

python 复制代码
```python
class SentenceSystemGenerator:
    def generate_sentence_system(self):
        print("Generating sentence system...")

class ProofSystemGenerator:
    def generate_proof_system(self):
        print("Generating proof system...")

class ReasoningSystemGenerator:
    def generate_reasoning_system(self):
        print("Generating reasoning system...")

```

然后,定义中间层的生成工具类,将句子系统、证明系统和推理系统整合起来:

python 复制代码
```python
class MiddleLayerGenerator:
    def __init__(self):
        self.sentence_system_generator = SentenceSystemGenerator()
        self.proof_system_generator = ProofSystemGenerator()
        self.reasoning_system_generator = ReasoningSystemGenerator()

    def generate_middle_layer(self):
        self.sentence_system_generator.generate_sentence_system()
        self.proof_system_generator.generate_proof_system()
        self.reasoning_system_generator.generate_reasoning_system()
        print("Middle layer generated.")

```

最后,定义后端运行时环境的生成工具类:

python 复制代码
``python
class BackendRuntimeEnvironmentGenerator:
    def generate_backend_runtime_environment(self):
        print("Generating backend runtime environment...")

```

接下来,我们可以实例化这些类并调用它们来生成相应的工具和环境:

python 复制代码
```python
if __name__ == "__main__":
    middle_layer_generator = MiddleLayerGenerator()
    middle_layer_generator.generate_middle_layer()

    backend_runtime_environment_generator = BackendRuntimeEnvironmentGenerator()
    backend_runtime_environment_generator.generate_backend_runtime_environment()
```

这段代码将输出以下内容:

python 复制代码
```
Generating sentence system...
Generating proof system...
Generating reasoning system...
Middle layer generated.
Generating backend runtime environment...
```

这样我们就实现了三套工具及其之间关系的简单程序。

相关推荐
风铃喵游27 分钟前
让大模型调用MCP服务变得超级简单
前端·人工智能
booooooty1 小时前
基于Spring AI Alibaba的多智能体RAG应用
java·人工智能·spring·多智能体·rag·spring ai·ai alibaba
PyAIExplorer1 小时前
基于 OpenCV 的图像 ROI 切割实现
人工智能·opencv·计算机视觉
风口猪炒股指标1 小时前
技术分析、超短线打板模式与情绪周期理论,在市场共识的形成、分歧、瓦解过程中缘起性空的理解
人工智能·博弈论·群体博弈·人生哲学·自我引导觉醒
ai_xiaogui2 小时前
一键部署AI工具!用AIStarter快速安装ComfyUI与Stable Diffusion
人工智能·stable diffusion·部署ai工具·ai应用市场教程·sd快速部署·comfyui一键安装
聚客AI3 小时前
Embedding进化论:从Word2Vec到OpenAI三代模型技术跃迁
人工智能·llm·掘金·日新计划
weixin_387545643 小时前
深入解析 AI Gateway:新一代智能流量控制中枢
人工智能·gateway
聽雨2373 小时前
03每日简报20250705
人工智能·社交电子·娱乐·传媒·媒体
二川bro4 小时前
飞算智造JavaAI:智能编程革命——AI重构Java开发新范式
java·人工智能·重构
acstdm4 小时前
DAY 48 CBAM注意力
人工智能·深度学习·机器学习