Metadata-Version: 2.4
Name: exactor-accelerator
Version: 2.0.1
Summary: High-speed boolean logic accelerator for TypeSafe AI (Jev) decisions - powered by the EXACTOR engine
Author-email: Exactor Research <contact@exactor.tech>
License: MIT
Project-URL: Homepage, https://exactor.tech
Project-URL: Documentation, https://exactor.tech/docs
Project-URL: Repository, https://github.com/ExactorResearch/exactor-accelerator
Project-URL: Issues, https://github.com/ExactorResearch/exactor-accelerator/issues
Project-URL: Changelog, https://github.com/ExactorResearch/exactor-accelerator/blob/main/CHANGELOG.md
Keywords: boolean-minimization,explainable-ai,typesafe,jev,exactor,decision-engine
Classifier: Development Status :: 5 - Production/Stable
Classifier: Intended Audience :: Developers
Classifier: Intended Audience :: Science/Research
Classifier: Topic :: Scientific/Engineering :: Artificial Intelligence
Classifier: Topic :: Software Development :: Libraries :: Python Modules
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.9
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.10
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.11
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.12
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.13
Classifier: Operating System :: OS Independent
Classifier: Typing :: Typed
Requires-Python: >=3.9
Description-Content-Type: text/markdown
License-File: LICENSE
Requires-Dist: pandas>=1.3.0
Requires-Dist: numpy>=1.21.0
Requires-Dist: scikit-learn>=1.0.0
Requires-Dist: scipy>=1.7.0
Requires-Dist: requests>=2.25.0
Requires-Dist: pydantic>=1.10.0
Provides-Extra: server
Requires-Dist: fastapi>=0.95.0; extra == "server"
Requires-Dist: uvicorn>=0.20.0; extra == "server"
Requires-Dist: python-multipart>=0.0.6; extra == "server"
Provides-Extra: dotenv
Requires-Dist: python-dotenv>=1.0.0; extra == "dotenv"
Provides-Extra: dev
Requires-Dist: pytest>=7.0; extra == "dev"
Requires-Dist: black>=23.0; extra == "dev"
Requires-Dist: ruff>=0.1.0; extra == "dev"
Requires-Dist: mypy>=1.0; extra == "dev"
Requires-Dist: build>=1.0; extra == "dev"
Requires-Dist: twine>=4.0; extra == "dev"
Provides-Extra: all
Requires-Dist: exactor-accelerator[dev,dotenv,server]; extra == "all"
Dynamic: license-file

# Exactor Accelerator

[![PyPI Version](https://img.shields.io/pypi/v/exactor-accelerator.svg)](https://pypi.org/project/exactor-accelerator/)
[![License](https://img.shields.io/badge/license-MIT-blue.svg)](LICENSE)
[![Python Version](https://img.shields.io/pypi/pyversions/exactor-accelerator.svg)](https://pypi.org/project/exactor-accelerator/)

Exactor Accelerator is a high-speed boolean logic layer that accelerates TypeSafe AI (Jev) decisions by combining EXACTOR's boolean minimization with Jev's semantic intelligence.

**Accelerates Jev decisions by 4,770-24,000x with 95-100% accuracy, zero production cost, and regulatory explainability.**

## Features

- ⚡ **Extreme Speed**: 0.05-0.1ms latency (4,770-24,000x faster than Jev pure)
- 💰 **Zero Cost**: $0.00 per decision (100% savings vs AI APIs)
- 🎯 **Accuracy**: 95-100% on structured tasks
- 🔍 **Explainability**: Auditable boolean formulas (GDPR, HIPAA, SOX compliant)
- 🔄 **Adaptability**: Automatic regime detection and concept drift handling
- 🌐 **Multi-Domain**: Fraud, medical, forex, manufacturing, security

## Niches of Excellence

Exactor Accelerator is unbeatable in:

- **Fraud Detection**: 95-100% accuracy, 0.05-0.1ms
- **Medical Triage**: 95-100% accuracy, 0.05-0.1ms
- **Quality Monitoring**: 95-100% accuracy, 50,000+ TPS
- **Security Logs**: 95-100% accuracy, 0.05-0.1ms
- **Forex Technical**: 80-100% accuracy, 0.05-0.1ms

## Installation

```bash
pip install exactor-accelerator
```

## Configuration

Exactor Accelerator connects to the [EXACTOR Core engine](https://exactor.tech) for cloud-accelerated boolean minimization. Set your token using any of these methods:

### Option 1: Environment Variable (recommended for production)

```bash
export EXACTOR_CORE_TOKEN="your-token-here"
export JEV_API_KEY="your-jev-key"          # Optional: TypeSafe Jev API
export DEEPSEEK_API_KEY="your-key"          # Optional: LLM explainer
```

### Option 2: `.env` File

```bash
cp .env.example .env
# Edit .env with your tokens
```

### Option 3: Programmatic Configuration

```python
import exactor_accelerator

exactor_accelerator.configure(
    exactor_core_token="your-token-here",
    jev_api_key="your-jev-key",           # Optional
    deepseek_api_key="your-key",          # Optional
)
```

### Option 4: Per-Instance Token

```python
from exactor_accelerator import ExactorAccelerator

engine = ExactorAccelerator(
    exactor_token="your-token-here",
    use_cloud_exactor=True,
)
```

> **Note:** Without an EXACTOR Core token, the library falls back to the built-in Hypercube Gray-code Reducer engine, which provides the same deterministic boolean minimization locally.

## Quick Start

```python
from exactor_accelerator import ExactorAcceleratorClassifier
from exactor_accelerator.feature_engine import get_feature_engine
from exactor_accelerator.regime_detector import get_regime_detector
import pandas as pd

# Load data
df = pd.read_csv("your_data.csv")

# Enrich with domain-specific features
feature_engine = get_feature_engine(domain="fraud")
df_enriched = feature_engine.extract_all(df)

# Train model
clf = ExactorAcceleratorClassifier(domain="fraud", fast_path=True)
clf.fit(df_enriched.drop("target", axis=1), df_enriched["target"])

# Predict
prediction = clf.predict(new_data)
```

## Examples by Domain

- [Fraud Detection](examples/fraud_detection_example.py)
- [Medical Triage](examples/medical_triage_example.py)
- [Forex Trading](examples/forex_trading_example.py)
- [Quality Monitoring](examples/manufacturing_quality_example.py)
- [Security Logs](examples/security_logs_example.py)

## Documentation

- [Use Case Guide](docs/USE_CASE_GUIDE.md)
- [Why Exactor Accelerator](docs/WHY_EXACTOR_JEV.md)
- [Domain Implementation Guide](docs/DOMAIN_IMPLEMENTATION_GUIDE.md)
- [Roadmap v2.0](docs/ROADMAP_V2.md)
- [Executive Summary](docs/EXECUTIVE_SUMMARY.md)

## Roadmap

See [ROADMAP_V2.md](docs/ROADMAP_V2.md) for details.

## Contributing

See [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) for details.

## License

MIT License - see [LICENSE](LICENSE) for details.

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## 1. Resumen Ejecutivo y Arquitectura

Esta arquitectura integra el motor de minimización booleana **EXACTOR** (SMLE) con el modelo de decisiones tipadas **Jev** (TypeSafe AI). El sistema opera bajo un paradigma de **Memoria Viva e Incremental**: arranca con una ingesta opcional de datos históricos de entrenamiento en la puesta en marcha, y evoluciona orgánicamente con cada nueva consulta en tiempo real, eliminando por completo las pesadas fases de reentrenamiento estático fuera de línea.

```
       [ FASE A: INGESTA INICIAL ]
  Archivos Históricos (CSV / JSON / Logs)
                │
                ▼
  [ Binarización Adaptativa en B^k ]
                │
                ▼
  [ Motor Lógico EXACTOR Core (Rust) ] ──▶ Reglas Puras (AND, OR, XOR, NOT)
                │
                ▼
  [ Adaptador Dinámico Exactor ➔ Jev ] ──▶ Esquema Tipado (Noul, Choice, Score)
                │
                ▼
       [ FASE B: OPERACIÓN EN TIEMPO REAL ]
  Consulta en Producción ──▶ [ Jev System One (70-500ms, RLCD) ]
                                    │
               ┌────────────────────┴────────────────────┐
               ▼                                         ▼
   [ Confianza >= Umbral ]                     [ SQLite WAL Ledger ]
               │                               (Memoria Colectiva)
               ▼                                         │
    [ EJECUCIÓN AUTÓNOMA ]                               ▼
                                               [ Ventana Deslizante ]
                                                         │
                                                         ▼
                                          [ ACTUALIZACIÓN DIFERENCIAL ]
                                              (Evolución en Caliente)
```

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## 2. Flujo Operativo del Sistema

### Fase A: Puesta en Marcha (Ingesta Inicial de Entrenamiento)
1. **Carga de Datos Históricos**: El usuario o administrador sube un archivo inicial (CSV o JSON) con registros históricos (logs, transacciones o datos tabulares) en la interfaz web o mediante la API REST.
2. **Binarización Adaptativa**: El motor de preprocesamiento transforma las variables continuas y categóricas en proposiciones discretas ($0$ y $1$) proyectadas sobre el hipercubo booleano $\mathbb{B}^k$ ($k \le 64$).
3. **Descubrimiento Lógico (Exactor Core)**: El motor en Rust procesa la matriz binarizada y destila un conjunto inicial de reglas lógicas puras inmutables (AND, OR, XOR, NOT) con 100% de precisión, auditabilidad y trazabilidad sin cajas negras.
4. **Calibración del Esquema Jev**: Las reglas iniciales se traducen automáticamente al esquema de preguntas tipadas (`Choice`, `Score`, `Noul`) que consume la API de Jev.

### Fase B: Operación Continua y Memoria Viva (Sin Reentrenamiento)
1. **Captura del Mundo Real**: Cada nueva consulta, log o interacción del usuario en producción entra al sistema de forma desestructurada.
2. **Evaluación Ultrarrápida (Jev)**: Jev procesa el estado y evalúa las preguntas tipadas en milisegundos (70–500 ms) utilizando distribuciones de probabilidad calibradas (**RLCD - Reinforcement Learning for Calibrated Decisions**) alineadas con las reglas del negocio.
3. **Registro en el Ledger de Memoria**: Cada interacción se almacena automáticamente en una base de datos ligera (**SQLite en modo WAL**), alimentando la memoria colectiva del sistema de forma incremental.
4. **Actualización Diferencial (Exactor Incremental)**: De forma periódica o mediante actualizaciones incrementales, el motor Exactor procesa la ventana deslizante de interacciones recientes para ajustar las reglas lógicas **en caliente**, permitiendo que el sistema aprenda orgánicamente con cada consulta.

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## 3. Especificación de Componentes Técnicos

### Componente 1: Subsistema de Ingesta y Binarización (`exactor_jev.ingestion`)
- **Función**: Convertir datos continuos y texto libre en matrices de proposiciones booleanas limpias.
- **Entrada**: Archivos CSV/JSON (en puesta en marcha) o flujos de eventos por streaming/webhooks (en producción).
- **Salida**: Matriz de minitérminos estructurada con variables discretizadas y una columna objetivo (target).
- **Archivos**: `binarizer.py`, `loader.py`.

### Componente 2: El Motor Lógico (`exactor_jev.core`)
- **Función**: Ejecutar la minimización booleana utilizando códigos Gray y el algoritmo de reducción en pila (`reducir`).
- **Características**: Operación en el hipercubo booleano ($\mathbb{B}^k$) sin aritmética de punto flotante, garantizando reglas explicables y auditables libres de cajas negras.
- **Soporte nativo de XOR**: Detección de paridad y simetría no lineal.
- **Archivos**: `hypercube.py`, `exactor_bridge.py`.

### Componente 3: El Adaptador Dinámico (`exactor_jev.adapter`)
- **Función**: Traducir las fórmulas lógicas generadas por Exactor en objetos de preguntas tipadas para la API de Jev (`typesafe-sdk` / `@typesafe-ai/sdk`).
- **Estructura del Payload**:
```json
{
  "model": "jev-latest",
  "state": { "evento": "datos de la consulta actual en tiempo real" },
  "questions": {
    "criterio_logico": {
      "type": "noul",
      "instructions": "¿Se cumple la condición booleana derivada del análisis histórico?"
    },
    "accion_recomendada": {
      "type": "choice",
      "instructions": "¿Qué acción de negocio debe ejecutarse?",
      "criteria": {
        "EJECUCION_AUTONOMA": "Confianza alta",
        "REVISION_HUMANA": "Incertidumbre",
        "DESCARTAR": "Condición no cumplida"
      }
    },
    "calibracion_criticidad": {
      "type": "score",
      "instructions": "Nivel de impacto en escala ordinal continua."
    }
  }
}
```
- **Archivos**: `jev_schema.py`, `translator.py`.

### Componente 4: Capa de Decisión y Memoria Viva (`exactor_jev.ledger` & `exactor_jev.engine`)
- **Función**: Retornar la respuesta probabilística calibrada al cliente y registrar la interacción para el aprendizaje incremental.
- **Acción de Negocio**: Si la confianza de Jev supera el umbral preestablecido (ej. 80%), el software ejecuta la acción de forma autónoma.
- **Ledger Concurrente**: SQLite configurado con `PRAGMA journal_mode = WAL;` y `PRAGMA synchronous = NORMAL;` para transacciones sin bloqueo.
- **Archivos**: `sqlite_wal.py`, `jev_client.py`, `runtime.py`.

---

## 4. Estructura del Proyecto

```
exactor-jev/
├── exactor_jev/
│   ├── ingestion/             # Componente 1: Ingesta & Binarización
│   │   ├── binarizer.py       # Discretizador adaptativo hacia B^k
│   │   └── loader.py          # Parsers CSV/JSON y datasets sintéticos
│   ├── core/                  # Componente 2: Motor Lógico Exactor
│   │   ├── hypercube.py       # Hipercubo, Gray Code & reducción en pila
│   │   └── exactor_bridge.py  # Despachador a exactor-core Rust / local
│   ├── adapter/               # Componente 3: Adaptador Exactor -> Jev
│   │   ├── jev_schema.py      # Primitivas Noul, Choice, Score
│   │   └── translator.py      # Generador de payload oficial TypeSafe
│   ├── ledger/                # Componente 4A: Memoria Viva (SQLite WAL)
│   │   └── sqlite_wal.py      # Base de datos con Write-Ahead Logging
│   ├── engine/                # Componente 4B: Runtime y Cliente Jev
│   │   ├── jev_client.py      # Cliente TypeSafe API + Simulador RLCD
│   │   └── runtime.py         # Orquestador maestro HybridRuntime
│   ├── api/                   # API REST FastAPI
│   │   └── server.py          # Endpoints OpenAPI y static hosting
│   ├── web/                   # Panel de Control Web (Glassmorphic)
│   │   ├── index.html         # Dashboard 4 fases con telemetría en vivo
│   │   ├── styles.css         # Estética ciber-lógica de alta gama
│   │   └── app.js             # Lógica cliente, tacómetro RLCD y feed WAL
│   └── data/                  # Datasets de demostración
│       ├── sample_fraud_transactions.csv
│       └── sample_sre_incidents.json
├── tests/                     # Suite de pruebas automatizadas
│   ├── test_binarizer.py
│   ├── test_exactor_hypercube.py
│   ├── test_jev_adapter.py
│   └── test_live_memory.py
├── run_demo.py                # Script de demostración integral por consola
├── run_server.py              # Lanzador del servidor Web & API
└── requirements.txt           # Dependencias Python
```

---

## 5. Instrucciones de Uso

### 1. Ejecución de Pruebas Automatizadas
```bash
python -m unittest discover -s tests -p "test_*.py"
```

### 2. Ejecución de la Demostración por Consola
Demuestra el ciclo de vida completo en 1 clic:
```bash
python run_demo.py
```

### 3. Lanzar el Servidor Web & Panel de Control
```bash
python run_server.py
```
- **Panel de Control Web**: [http://localhost:8000](http://localhost:8000)
- **Documentación Interactiva Swagger**: [http://localhost:8000/docs](http://localhost:8000/docs)

---

## 6. Endpoints de la API REST

| Método | Endpoint | Descripción |
|---|---|---|
| `GET` | `/api/system/status` | Estado del motor, versión de regla activa y conteo del ledger |
| `POST` | `/api/ingest/file` | Fase A: Carga de dataset CSV/JSON y descubrimiento lógico |
| `POST` | `/api/ingest/sample` | Fase A: Carga instantánea de presets (fraud / sre) |
| `GET` | `/api/exactor/rules` | Fórmulas booleanas canónicas destiladas por Exactor |
| `GET` | `/api/jev/schema` | Esquema calibrado de preguntas tipadas (`Noul`, `Choice`, `Score`) |
| `POST` | `/api/query` | Fase B: Consulta en tiempo real con Jev, disparo autónomo y registro WAL |
| `GET` | `/api/ledger` | Stream de interacciones auditadas del SQLite WAL |
| `POST` | `/api/ledger/feedback`| Inyección de feedback humano / ground truth para una consulta |
| `POST` | `/api/differential/update` | Disparo de actualización diferencial sobre ventana deslizante |
