Користење на вештачката интелигенција (AI) за унапредување на родовата еднаквост во академските истражувања

Апликација за мапирање на идеи со поддршка од вештачка интелигенција

Published by

Институт за родови студии\Institute of Gender Studies, http://fzf.ukim.edu.mk/

on

Screenshot 27 6 2025 213819 claude.ai

Кон апликацијата

Screenshot 27 6 2025 213819 claude.ai

Верзија: 1.0
Датум: Јуни 2025
Тип на документ: Спецификација за софтверски дизајн

1. Извршен преглед

Овој документ ја опишува спецификацијата за дизајн на апликација за мапирање на мисли која користи вештачка интелигенција за создавање динамички и интелигентни ментални мапи. Апликацијата е наменета за студенти, професионалци и креативни мислители кои сакаат ефикасно да визуелизираат комплексни информации и да генерираат идеи.

Апликацијата е креирана во соработка со Anthropic, водечка компанија во областа на вештачката интелигенција, која се фокусира на развој на безбедни и етички AI системи. Оваа партнерска иницијатива комбинира иновации и експертиза од двете страни, со цел да се создаде напреден алат што ќе ги задоволи потребите на корисниците и ќе ги унапреди нивните искуства. Со интеграција на напредни алгоритми и технологија, апликацијата нуди уникатни функции кои ги олеснуваат задачите и подобруваат продуктивноста, истовремено задржувајќи високи стандарди за безбедност и приватност. Со оваа соработка, Anthropic и тимот зад апликацијата се стремат да ја постават новата граница на иновации во светот на вештачката интелигенција.

1.1 Клучни карактеристики

  • Генерирање концепти со ВИ со хиерархиска структура
  • Динамично проширување/собирање јазли со ВИ во реално време
  • Зачувување/вчитување во повеќе формати
  • Различни типови мапи (концептни, организациски, дијаграми на тек)
  • Паметно сумирање
  • Прилагодливи теми и шеми на бои
  • Напредна навигација и пребарување

2. Архитектура на системот

2.1 Архитектура на високо ниво

┌───────────────┐   ┌──────────────┐   ┌──────────────┐
│   UI – клиент │◄─►│  API Gateway │◄─►│ AI сервис    │
│ (React/Vue)   │   │  (Node.js)   │   │ (Python)     │
└───────────────┘   └──────────────┘   └──────────────┘
        │                  │                   │
        ▼                  ▼                   ▼
┌──────────────┐  ┌────────────────┐  ┌─────────────────┐
│ Локално       │  │ База на податоци │  │ База на знаење │
│ складирање    │  │ (PostgreSQL)     │  │ (Vector DB)    │
└──────────────┘  └────────────────┘  └─────────────────┘

2.2 Архитектура на компоненти

2.2.1 Компоненти на клиентска страна

  • MindMapCanvas: Главна визуелизација (со D3.js или Canvas API)
  • NodeComponent: Приказ и интеракција на поединечен јазол
  • ToolbarComponent: Алатки и навигација
  • SearchComponent: Интерфејс за пребарување
  • SettingsPanel: Конфигурација и прилагодување
  • SaveLoadManager: Зачувување и вчитување датотеки

2.2.2 Сервиси на серверска страна

  • ConceptGenerationService: ВИ-генерација на концепти
  • MindMapService: CRUD операции за мапи
  • UserPreferencesService: Кориснички поставки
  • ExportService: Извоз во повеќе формати

3. Спецификации на главна функционалност

3.1 Генерирање концепти со ВИ

3.1.1 Избор на ВИ модел

Препорачана стратегија: Хибриден пристап со:

  • Примарен: Fine-tuned transformer модел (GPT-3.5/4)
  • Секундарен: Knowledge graph embeddings
  • Терцијарен: Тематско групирање (LDA)

3.1.2 Алгоритам за генерирање

class ConceptGenerator:
    def generate_concepts(self, parent_concept, map_type, depth_limit, context):
        ...

3.1.3 Контрола на длабочина

  • Ограничување на длабочина: 1–6 нивоа (од корисник)
  • Автоматско сечење на гранки со мала важност по ниво 4
  • Ограничување на ВИ барања за да не се преоптовари системот

3.2 Систем за проширување/собирање јазли

…

3.3 Зачувување и вчитување

…

3.4 Повеќе типови на мапи

  • Концептни мапи – органски изглед, концептуални врски
  • Организациски дијаграми – формални хиерархии
  • Дијаграми на тек – процеси и одлуки

3.5 Генерирање сумиран приказ

…

4. Дизајн на кориснички интерфејс

…

5. Технички спецификации

5.1 Frontend

  • React, TypeScript, D3.js, MUI
  • Memoization, Lazy loading, Virtual rendering

5.2 Backend

  • Node.js + Express
  • PostgreSQL + Vector DB
  • FastAPI со Transformers
  • Redis кеширање

…

6. Барања за перформанси

  • Време на одговор < 2 секунди за ВИ
  • Поддршка за 1000+ корисници истовремено
  • Мапи со 1000 јазли
  • 99.9% достапност

7. Безбедносни аспекти

  • TLS 1.3 и AES-256 енкрипција
  • GDPR и CCPA усогласеност
  • OAuth 2.0 автентикација
  • Валидација на внес

8. UX Размислувања

  • Пристапливост (WCAG 2.1 AA)
  • Мултијазична поддршка (LTR и RTL)
  • Интерактивен туторијал
  • Водичи и видеа

9. Тестирање

  • Единично, интеграциско, е2е тестирање
  • QA: код ревизии, CI/CD, автоматско тестирање

10. Деплојмент и инфраструктура

  • Docker, Kubernetes
  • NGINX load balancing
  • Мониторинг со Datadog/Sentry

11. Тајмлајн за развој

  • Фаза 1 (12 недели): Основна функционалност
  • Фаза 2 (8 недели): Напредни можности
  • Фаза 3 (4 недели): Оптимизација и пуштање

12. Метрики за успех

  • 1000+ дневни корисници
  • Времетраење на сесија: 15+ мин
  • 4.5+ оценка во апликациски продавници

13. Заклучок

Оваа спецификација претставува детална основа за развој на напредна, но кориснички интуитивна апликација за мапирање на мисли со поддршка од ВИ. Критични фактори за успех се:

  1. Квалитет на ВИ
  2. Корисничко искуство
  3. Перформанси

Контрола на документот:

  • Автор: Тим за дизајн
  • Рецензенти: Технички раководител, продукт менаџер, UX дизајнер
  • Одобрено од: Носители на проектот
  • Следен преглед: 3 месеци по почетокот на развојот

Previous Post