🚀 ASTRO 💙 ALGO

ФУТУРОЛОГИЧЕСКИЙ стартап, MVP+

Архитектурная схема системы Astro Algo


Этап 1. Астрологические Кейсы

Фундамент проекта.

  • Каждый кейс фиксируется в формате .md по строгому шаблону: Дата события → Описание + Реакция рынков → Астро-данные → Аллюр → Resume → RelatedCases → Теги.
  • Кейсы служат источниками правды для обучения и проверки системы.
  • Исторический контекст связывается с астрологическими факторами и рыночной динамикой.
  • Эти данные закладывают основу базы знаний, которая со временем превращается в самоподдерживающийся архив прогнозов.

Этап 2. Weaviate Knowledge Graph

  • Кейс-документы преобразуются в векторные представления.
  • Используется Weaviate как векторная БД для RAG-запросов.
  • Важное отличие: мы не просто индексируем текст, а связываем кейсы между собой по смыслу (RelatedCases, ключевые аспекты астрологии, биржевые реакции).
  • Результат: формируется семантический слой базы знаний.

Этап 3. Интегратор (Neo4j + Triplets)

  • Для структурных связей применяется Neo4j.
  • Из кейсов и рыночных данных извлекаются триплеты: «Событие → вызвало → Рыночная реакция».
  • Получается двухуровневая база знаний:
    • Weaviate (семантика и поиск).
    • Neo4j (структурные связи и графовые паттерны).
  • Это ключ к будущему 3D-Графу.

Этап 4. Deterministic Core + Prophet-API

  • Центральный вычислительный контур проекта.
  • Фазовая логика анализа:
    • Evidence → Reasoning → Confidence → Guardrails.
    • Детерминированный расчёт уверенности.
    • Если confidence < 0.70 → abstain=true.
    • Если в базе нет данных → система корректно воздерживается.
  • Prophet-API выступает как интерфейс прогнозирования (/forecast).
  • Audit фиксирует версию архитектуры и состояние каждого анализа.
  • Runtime Safety Guards разделяют Research и Production режимы.

Это переход от концепции к воспроизводимой инженерной системе.

Этап 5. 3D-Graf + LeanRAG + HCSP + CV-контур

Прорывная часть архитектуры, превращающая систему в эволюционный интеллект.

  • 3D-Graf — Мозг и Память Проекта
    Трёхмерная модель знаний объединяет:
    • Семантический слой (Weaviate).
    • Структурный граф (Neo4j).
    • Причинные связи и исторические аналогии.
  • LeanRAG
    Минимизация контекста: извлекается только необходимый фрагмент знаний, что повышает точность и экономит ресурсы.
  • HCSP (Hierarchical Chain of Structured Processing)
    Архитектурная линия развития: сохранение логики рассуждений как структурных объектов графа. Это формирует память успешных мыслительных процессов.
  • CV-контур (Cognitive Value Loop)
    Каждый прогноз сопоставляется с фактом. Рассчитывается reward. Обновление весов происходит в изолированном shadow-режиме. Drift Monitoring контролирует динамику изменений.

В текущей версии (Research Core v1.4) 3D работает в режиме контролируемого самообучения: ядро остаётся детерминированным, а эволюционный контур развивается независимо.

* Особенности технологии 3D GRAF: 3d


❌ Дальше не обязательные этапы,
❌ в настоящее время = их отмена.

Этап 6. DeepConf-Каскад (Оптимизация прогнозов)

  • Внедряется метод Deep Think with Confidence (DeepConf).
  • Логика работы:
    1. Создается веер N=32 параллельных кандидатов на дешёвой модели (gpt-5-nano).
    2. Каждый кандидат оценивает уверенность в своём рассуждении.
    3. Отсекаются все ниже confidence_threshold (например, 0.70).
    4. K=3 лучших версий пересылаются в экспертную модель (astro-expert-v-graph).
  • Результат: резкая экономия токенов + рост точности.

Этап 7. Prophet Arena

  • «Арена» для тестирования и сравнения прогнозов.
  • Каждый прогноз оформляется в формате JSON: 
    {
  "p_yes": 0.73,
  "rationale": "Краткое объяснение",
  "evidence": ["doc123", "doc456"]
}
  • Метрики:
    • Brier Score (чем ближе к 1, тем лучше).
    • Average Return γ (симуляция доходности ставок).
  • Все прогнозы попадают в лидерборд.
  • Сравнивается качество: одиночная модель vs DeepConf vs мульти-агентный ансамбль.

Этап 8. AlphaAgents (Экосистема Агентов)

  • Три ключевых агента:
    • Пульс Рынка — мгновенная реакция на текущие котировки.
    • Астро-Квант — интерпретирует астрологические конфигурации.
    • Историк — сопоставляет текущие события с прошлыми кейсами.
  • Менеджер дебатов объединяет их ответы.
  • Добавляется вес уверенности (DeepConf) → агент с наибольшей уверенностью получает больший вес в голосовании.
  • Результат: согласованный прогноз.

Текущее состояние проекта

Research Core v1.4 — stable-shadow

  • Детерминированное ядро стабильно.
  • 3D-контур изолирован и проходит Dry Structural Run и Full Case Cycle.
  • Drift измеряется.
  • HCSP предусмотрен архитектурно.
  • Система готова к накоплению статистики (1000+ кейсов).


"Контекст-архив", история проекта:
FUTURE-OLD, для техно специалистов.

На главную страницу

🚀 ASTRO 💙 ALGO