solvi: модель предлагает, код решает — проверяемые бизнес-решения на Python

⚡ Главное за 5 секунд - Суть: языковая модель только предлагает факты, а окончательное решение принимает детерминированный код. - Где доступно: solvi — открытая библиотека на Python с лицензией Apache-2.0. - Ограничение: свободные текстовые ответы не поддерживаются — только типизированные вопросы и проверяемые факты. ### 🔍 Что обнаружено Автор Exactor представил solvi — библиотеку, которая реализует принцип «модель предлагает, код решает». Архитектура делит работу: модели извлекают из документов факты (цитаты, выбор из списка), а обычный Python-код проверяет их на соответствие типам, жёстким правилам и смещениям цитат. Каждый шаг записывается в след, сцеплённый хешами, что позволяет воспроизвести решение через полгода и предъявить его аудитору. В версии 0.5.0 контрактом стали аннотации типов Python. Они описывают факты, вопросы и допустимые ответы — включая новые варианты: «в тексте не сказано», точный фрагмент текста, ранжирование и число с интервалом. Если модель предлагает цитату, которая не совпадает буквально с документом, она отклоняется (grounding). Выбор вне объявленных вариантов тоже отклоняется (closed set), а при низкой уверенности вопрос воздерживается. Жёсткая проверка может задать ответ независимо от любой уверенности. В статье приведён пример: авансовый отчёт за такси решается одним каталогом дважды — только кодом и с участием моделей. ### 💡 Почему это важно Для бизнес-процессов, где нужно объясняться перед аудитором и соблюдать жёсткие правила, прямое использование LLM рискованно. Модель, которой сказали «угроза судом — высокий приоритет», на обращении со словом «юрист» ответила «очередь: billing» с вероятностью 0.94 и «приоритет: normal» с 0.49. Числа она считает по сходству, а не арифметически. solvi решает это тем, что модель не имеет финального слова: её предложения проходят проверки кодом, а правила выполняются гарантированно. ### 🧩 Контекст Автор пришёл к solvi после экспериментов с гиперкомплексными числами (кватернионы, октонионы) — они давали преимущество только там, где задачу покрывает точный закон. Затем он изучал «решающие» модели Jev и Laya: они быстрые, но нельзя проверить, почему они ответили именно так, и они могут перебить правило или выдумать цитату. Вывод: самая полезная часть — вычисляемая, а не обучаемая. Поэтому в solvi модель остаётся советником, а решения принимает проверяемый код.

🔗 Читать на habr.com