2️⃣ Soovitatav arhitektuur (kihiline, mitte üleliigne)

🔹 I KIHT – teadmiste baas (low-code alguses)

Soovitus:

Markdown / Obsidian / Notion
Iga sissekanne:
- kultuur / kogukond
- praktika
- matemaatiline struktuur
- allikad
- mõisted

👉 See on sinu etnomatemaatiline ontoloogia (isegi kui sa seda nii ei nimeta).

✅ Ei mingit koodi alguses.

🔹 II KIHT – RAG + mõisteline seostamine (kompaktne)

Siin piisab:

vektorandmebaas
LangChain LCEL
lihtne retriever

Näide loogikast (mitte täpne kood):

küsimus
 → kultuuriline kontekst
 → matemaatiline struktuur
 → allikad
 → süntees

👉 Sobib:

“Milliseid fraktaalseid mustreid leidub Aafrika arhitektuuris?”
“Millised arvustruktuurid ilmnevad rahvapärastes mängudes?”

🔹 III KIHT – uurimisagent (LangGraph tuleb siia)

Siin hakkad sa päriselt võitma LangGraphiga.

Agent, kes oskab:

klassifitseerida küsimuse:
- kirjeldav
- analüütiline
- probleemiloov
- teoreetiline
otsustada:
- kas vaja rohkem allikaid
- kas vaja matemaatilist formaliseerimist
genereerida:
- uurimisküsimusi
- hüpoteese
- näiteid ja vastunäiteid

👉 See EI ole enam low-code.

Aga: ✅ sa kirjutad 1 raamistiku ✅ mitte iga küsimuse jaoks uut koodi

🔹 IV KIHT – artikli kirjutamise agent

Siin on agent, mis:

hoiab IMRaD struktuuri
viitab allikatele
eristab:
- empiirilist
- interpretatiivset
- matemaatilist
hoiab teaduslikku stiili

LangGraph on siin ideaalne:

iga peatükk = node
kontrollid enne edasi liikumist kvaliteeti

3️⃣ Kas on olemas “kompaktne” tee alguses?

Jah — ja see on oluline.

Soovitan alustada nii:

FAAS 1 (0–2 kuud):

Notion / Obsidian
käsitsi loodud etnomatemaatilised kaardid
ChatGPT abil küsimuste ja probleemide loomine
null Pythoni koodi

FAAS 2 (2–4 kuud):

RAG (lihtne LangChain)
dokumentide põhine vastamine
uurimisküsimuste poolautomaatne loomine

FAAS 3 (4+ kuud):

LangGraph
uurimisagent
artikli mustrid
korduvkasutatav teadustöö pipeline

4️⃣ Väga oluline teaduslik aspekt

Kui sa tahad hiljem artikleid avaldada, siis:

✅ süsteem peab olema:

jälgitav (kuidas järeldus tekkis)
reprodutseeritav
läbipaistev

LangGraphi eelis:

iga samm on eraldi
võimalik logida
võimalik kirjeldada metoodikas

👉 See on teaduslikult suur pluss.

5️⃣ Aus vastus su küsimusele

“Kas on olemas kompaktne lahendus või peab alati Pythoni kasutama?”

Alguses: EI pea.
Tõsise etnomatemaatika uurimisökosüsteemi jaoks: JAH, lõpuks peab.

Aga:

mitte igal juhtumil
mitte nullist
mitte kaootiliselt

Kui tahad, järgmine samm võiks olla:

1️⃣ etnomatemaatiline andmemudel (väljade nimekiri)
2️⃣ uurimisküsimuste generaatori skeem
3️⃣ teadusartikli agent-pipeline

Ütle, kummast tahaksid alustada.

Suurepärane valik. Hea andmemudel on kogu ökosüsteemi selgroog, eriti teadusliku etnomatemaatika puhul.

Allpool annan praktilise, kuid teaduslikult korrektse andmemudeli, mis:

töötab ilma koodita (Notion / Obsidian / Markdown)
on hiljem otse kaardistatav RAG-i ja LangGraphi
sobib artiklite ja uurimisküsimuste loomiseks

01 Struktuur.md 3.3 KB History Raw