MiniZinc Copilot
MiniZinc Copilot — زبان طبیعی به MiniZinc — تبدیل شرح مسئله به مدل MiniZinc با تولید کد و مدل تعمیر روی corpus دیباگ.
Interactive Sample Demoبرای مدیر: نتیجه کسبوکار
نوشتن مدل MiniZinc برای CP نیاز به تخصص داشت و خطاهای مدل مبهم بود.
تولید + تعمیر روی corpus ۱۰۰k دیباگ؛ حل از زبان طبیعی در Space.
- Codegen + repair
- debug-100k
- NL → MiniZinc
- دو مدل coder
«مدل محدودیت را از شرح مسئله میسازیم و با بازخورد solver تعمیر میکنیم.»
مستندات عمومی
چه میکند؟
MiniZinc Copilot یکی از محصولات پورتفولیوی هوش مصنوعی آریا اِیآی است که برای تصمیمگیری عملیاتی سازمانهای ایرانی و بینالمللی طراحی شده. نسخه عمومی روی Hugging Face یک دموی نمونه است؛ نسخه تولید با یکپارچهسازی داده، SSO و audit trail استقرار مییابد.
مخاطب غیرفنی میتواند KPI قبل/بعد، کاربرد صنعت و مسیر پایلوت را ببیند؛ مخاطب فنی pipeline، متریک قابل بازتولید و لینک Space/Model/Dataset را دنبال میکند.
درخواست پایلوت از طریق فرم تماس سایت با ذکر علاقه به MiniZinc Copilot ثبت میشود تا محدوده داده، قیود و معیار موفقیت مشخص گردد.
چه کسی از آن استفاده میکند؟
مدیران عملیات، CISO، برنامهریزان تولید، لجستیک، مالی و تیمهای مهندسی که باید تصمیم را هم برای هیئتمدیره و هم برای اجرای فنی توضیح دهند.
خروجی دمو «نمونه تعاملی» است؛ آپلود زنده فایل سازمانی روی Space عمومی توصیه نمیشود.
کاربرد در صنایع
تیمهای نرمافزار سازمانی
اتوماسیون مدلسازی ریاضی و تولید کد solver. زمانبندی و تخصیص با قیود سخت که MILP خالص مناسب نیست.
مشاوره OR
از شرح مسئله به مدل قابل حل با بازخورد کامپایلر.
دیتاساینس صنعتی
benchmark، انتخاب solver و توضیح جواب.
DevOps / MLOps
زمانبندی GPU و بار ابری با قیود SLA.
تحقیق و دانشگاه
dataset بنیادین OR و مدل استدلال.
استارتاپ محصول
Copilot بهینهسازی بدون تیم OR کامل.
برای مهندس: Pipeline و معماری
NL problem → MiniZinc codegen → solver/debug corpus → repair coder → solve
معماری مرجع: NL problem → MiniZinc codegen → solver/debug corpus → repair coder → solve. اجزا روی CPU قابل اجرا هستند تا دمو و استقرار اولیه بدون GPU اجباری باشد.
خروجیها شامل امتیاز/برنامه، توضیحپذیری و ردپای تصمیم برای بازبینی انسانی است. آموزش و ارزیابی از corpus مستند پروژه پیروی میکند.
برای تولید: Docker، متغیر محیطی، و اتصال به سامانه موجود (ERP، SIEM، WMS، APS) طبق معماری هر repo انجام میشود.
پشته فنی
- Python
- OR-Tools / Pyomo / HiGHS
- NumPy
- SimPy
- Gradio
- Docker
متریکهای قابل بازتولید
| بنچمارک | جزئیات | نتیجه |
|---|---|---|
| Corpus | minizinc-debug-100k | yes |
| Models | codegen + repair | 2 |
| Space | nl-solve | yes |
| Paradigm | CP | MiniZinc |
سوالات پرتکرار
MiniZinc Copilot چیست و چه مسئلهای را حل میکند؟
تبدیل شرح مسئله به مدل MiniZinc با تولید کد و مدل تعمیر روی corpus دیباگ.
آیا میتوان داده واقعی سازمان را در دمو عمومی وارد کرد؟
خیر. دمو عمومی برای نمونههای ازپیشمحاسبهشده یا داده ترکیبی است. داده production باید در استقرار on-prem یا VPC با کنترل دسترسی وارد شود.
آیا این محصول جایگزین سامانه فعلی میشود؟
نمونه اولیه (POC) برای نمایش قابلیت بهینهسازی است و جایگزین سیستم برنامهریزی تولید سازمانی نیست. متریکها روی داده ترکیبی/بنچمارک قابل بازتولید گزارش شدهاند. برای استقرار واقعی پایلوت on-prem توصیه میشود.
متریکهای صفحه از کجا آمدهاند؟
از README و eval_results هر پروژه روی Hugging Face / repo داخلی؛ اعداد بنچمارک ترکیبی را با داده سازمان خود در پایلوت بازسنجی کنید.
لینکهای Hugging Face
درخواست پایلوت
برای استقرار on-prem، یکپارچهسازی با سامانههای موجود یا fine-tune روی داده سازمان خود تماس بگیرید.