*📌 Пример вывода Decomposer для анализа рентабельности продукта

*📌 Пример вывода Decomposer для анализа рентабельности продукта:*

Запрос: "Проанализируй рентабельность продукта 'Nexus' в Европе за 2024 год".

---

Задачи:

1. [SQL] Из таблицы `sales` получить: дата, сумма, себестоимость для product_id='Nexus', region='EU' за 2024, сгруппировано по месяцам.

2. [SQL] Из таблицы `marketing_spends` получить: сумма, campaign_id для региона 'EU', где campaign_name связана с 'Nexus', за 2024, сгруппировано по месяцам.

3. [Graph Query] Найти в графе все узлы типа "Риск", связанные с продуктом 'Nexus' или регионом 'EU'.

4. [Vector Search] Найти во внутренних документах (отчеты, презентации) фразы "Nexus Europe profitability" или "рентабельность Nexus ЕС", ограничить 5 релевантными фрагментами.

🤝 4. Response Synthesizer: Сборка пазла

После того как Code Executor выполнил все задачи и вернул сырые данные (таблицы, текстовые фрагменты, выдержки из графа), настает время синтеза. Этот модуль получает:

1. Оригинальный запрос пользователя.

2. Логическую цепочку рассуждений от Advanced Analyzer.

3. Набор полученных данных.

4. Стиль ответа от Meta-Controller (например, «для CFO: кратко, с фокусом на деньги и риски»).

Его задача — соединить все это в единый, связный, полезный и стилистически выверенный ответ. Он не просто пересказывает данные, а строит нарратив: «Вот что вы спросили. Вот какие данные мы нашли. Вот какой вывод напрашивается. Вот что это может значить».

Итог

Core Reasoning Engine — это воплощение принципа «Думай, потом делай». Он превращает интуитивный запрос пользователя в детальный, воспроизводимый и обоснованный процесс нахождения ответа. Это то, что отличает интеллектуальную систему от простого чат-интерфейса к базе данных.

В следующем посте мы спустимся на уровень ниже и посмотрим, как Code/Query Generator и Dynamic Knowledge Graph превращают эти структурированные планы в действия и знания.

*💭 Вопрос для размышления: Какие типы запросов в вашей финансовой деятельности требуют именно такого многоступенчатого анализа?*

---

[1] = Продолжить. Следующий пост: «Динамический граф знаний: Память и связи YFI».