4aa984ad74
- 395 skördningskällor identifierade (9 domäner) - 21 uppgifter i Datafabrik-köer - 150 vektorer i FAISS-databas - 100 entiteter testade i upplösare - API: 64 poster, 176 kanter exponerade - Alla komponenter verifierade och kör
Landvex Infrastructure Object Library (IOL)
Kunskapsgraf över visuellt identifierbar fysisk infrastruktur. Grafen är produkten. Allt annat — appar, API:er, dashboards — är gränssnitt mot grafen.
Arkitektur (skalad för 50GB+ agentkraft)
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ LANDVEX IOL v3 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ SaaS-lager │ Identify API │ Tillverkarportal │
│ (API-nycklar, │ (foto → │ (claims, │
│ billing, SLAs) │ kandidater) │ verifiering) │
├──────────────────────┼────────────────┼────────────────────────┤
│ Datafabrik │ Vision │ QUIXZOOM │
│ (skördning, │ (embeddings, │ (bounties, │
│ extraktion, │ OCR, │ fältverifiering, │
│ entitetsupplösning)│ träning) │ individregister) │
├──────────────────────┴────────────────┴────────────────────────┤
│ Property Graph (Neo4j) │ Vektordatabas (FAISS) │
│ 64 noder → 1M+ noder │ 0 → 1M+ embeddings │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Ingest Pipeline → Master Data → Graf-export → API │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Komponenter
Datafabrik (datafabrik/)
Automatiserad datainsamling och bearbetning.
| Modul | Beskrivning |
|---|---|
skordare/ |
Webb-crawlers för tillverkare, upphandlingar, standarder |
extraktor/ |
LLM-baserad schemastyrd extraktion (GPT-4o-mini) |
upplosare/ |
Entitetsupplösning och deduplicering |
koer/ |
Tre köer: schemalagd / kunddriven / fält |
agent_orkestrering.py |
Koordinerar 20+ parallella agenter |
Vision (vision/)
Bildigenkänning och träning.
| Modul | Beskrivning |
|---|---|
modeller/ |
Identify-modell (ResNet50 + kontrastivt lärande) |
traening/ |
Träningspipeline med NT-Xent loss |
embeddings/ |
FAISS-vektordatabas + OCR-pipeline |
dataset/ |
Bilddataset från Zoomer-foton och tillverkare |
API (api/)
FastAPI-baserad Identify API.
| Endpoint | Beskrivning |
|---|---|
POST /v0/identify |
Bild → rankade kandidater |
GET /v0/objects/{id} |
Komplett post |
GET /v0/search |
Fritextsök |
POST /v0/feedback |
Skapa bounty |
Infrastruktur (infrastruktur/)
| Komponent | Teknik |
|---|---|
| Graf-databas | Neo4j Enterprise |
| Vektordatabas | FAISS |
| Objektlagring | MinIO (S3-kompatibel) |
| Köer | Redis |
| Monitorering | Prometheus + Grafana |
| Orkestrering | AWS ECS Fargate |
Snabbstart
# 1. Bygg och starta lokalt
./build.sh
# 2. Produktion med Docker Compose
docker compose -f docker-compose.prod.yml up -d
# 3. Skala ut med Terraform
cd infrastruktur/terraform
terraform apply
# 4. Kör agentarmén för Tier 1
python3 datafabrik/agent_orkestrering.py --tier 1 --domäner TRP,ELN,VAT
Dataflöde
Skördare → Rådata → Extraktor → Kandidatposter → Upplösare →
Master v3 → Graf-export → Neo4j + FAISS → API → Kund
↑_________________________________________________↓
(feedback → bounty → ny skördning)
Mätetal
| Mått | Nu | Mål (12 mån) |
|---|---|---|
| Objektklasser | 37 | 500+ |
| Produktmodeller | 27 | 100 000+ |
| Grafkanter | 176 | 1 000 000+ |
| Identify konfidens | Mockad | >90% top-3 |
| Kostnad/faktum | N/A | <$0.001 |
Regler
- Enda sanningskälla:
10-data/+lvx-objekt-schema.json - Aldrig mock i kundnära väg
- Källa på varje påstående
- ID:n mintas endast via registertjänsten
- Verifieringstrappan är enkelriktad
Dokument
Team
58 agenter · 11 skvadroner · 4 faser
Litet kärnteam, stor agentflotta. Skalning sker i beräkning, inte i huvuden.