Сложная системав личном пространстве пользователя.

02

Связали три традиционные системы, расчётные модули и диалог с AI. Спроектировали общий кабинет, сохранив особенности каждой карты.

Авторская композиция о логике проекта.

Проект
Зелёный нефрит
Наша работа
Сайт · личный кабинет · расчёты · AI-интерпретация
Статус
Сервис и расчётное ядро
Сайт проекта
zelenynefrit.ru

Как соединить три системы в одном опыте?

Ба-цзы, Цзы Вэй и Ци Мэнь используют разные способы представления данных. Пользователю нужны общая навигация, история и возможность задавать вопросы по своей карте.

У расчёта — своё ядро. У объяснения — свой контекст.

Связали отдельные шаги в цельный маршрут.

Вынесли расчёты в отдельное ядро, а в AI передаём уже рассчитанные данные. Так исходная карта не зависит от формулировки ответа модели. Расчётные значения и традиционная интерпретация разделены по роли в продукте.

01 / Данные

Задать исходные сведения

Связали ввод даты, времени и места с расчётной частью сервиса.

02 / Карта

Рассмотреть структуру

У каждой системы своя форма карты. Общий кабинет связывает их с сохранённой историей.

03 / Диалог

Вернуться с вопросом

AI получает рассчитанные данные как контекст для традиционной интерпретации.

Дать человеку ясность на каждом шаге.

Собрали публичный сайт и интерфейсы сервиса: регистрацию, личный кабинет, карты Ба-цзы, Цзы Вэй и Ци Мэнь, историю, диалог и экспорт. У каждой системы — своя форма представления, но общая навигация.

01 / ДанныеСхема сценария

Задать исходные сведения

Связали ввод даты, времени и места с расчётной частью сервиса.

  • 01Дата и время
  • 02Место и часовой пояс
  • 03Выбор системы

Схема объясняет сценарий и состав интерфейса.

За простым действием — согласованная логика.

Реализовали API на Python, модели пользователей и карт, расчётные модули и слой AI-интерпретации. История и исходные данные карты сохраняются отдельно от текста ответа.

01Время и календарь
02Расчётные модули
03Данные карты
Контекст для интерпретации

Исходные расчётные данные сохраняются отдельно от текста AI.

  • Python / FastAPI
  • SQLAlchemy
  • HTML / CSS / JavaScript
  • AI + база знаний

Граница между вычислением и объяснением.

Что было сложным

Свести разные традиционные системы в один продукт и не поручать языковой модели вычисление самой карты. Отдельная инженерная задача — календарные границы, часовой пояс и поправка на местное солнечное время.

Как решили

Вынесли расчёты в отдельное ядро, а в AI передаём уже рассчитанные данные. Так исходная карта не зависит от формулировки ответа модели. Расчётные значения и традиционная интерпретация разделены по роли в продукте.

Карта, история и диалог собраны в одном кабинете.

Собран сервис, в котором пользователь может построить карту, вернуться к ней в кабинете и получить объяснение в диалоге. Расчётное ядро, история и интерпретация работают как части одного пользовательского сценария.

  1. 01Публичный сайт и кабинет
  2. 02Расчётные модули и API
  3. 03Слой AI-интерпретации

Тайга.Море

От места на карте — к поездке, которую можно собрать.

Что должно стать
проще в вашем бизнесе?

Обсудить проект ↗