Карта Знаний

По плану, перехожу к реализации системы обратного планирования (декомпозиции цели)... Это будет гибрид символьного (правила) и нейросетевого (LLM) ИИ. Нейросеть генерирует план, а правила его валидируют и встраивают в карту. Цикл планирования пока будет ограничен 10 шагами экономя токены, но вообще он должен работать до тех пор пока не свяжется с текущими знаниями. Возможно это должно быть определённым образом по тому что есть верхние и нижние уровни абстракции/организации и на верхнем он может связывать за 1 шаг, а нам нужна конкретика значит нужно понять как установить предел для нижних уровней... Предположу что тут нужен масштаб пространства до клеток, органелл или вообще химических элементов, а может быть и до более глубокой физики. На этом же этапе правлю карту знаний которая сейчас есть в репозитории. Заменяю на работу с триплетами... то есть собственно со знаниями... Посмотрим что получится...