Metadata-Version: 2.4
Name: arch-rag
Version: 0.1.0
Summary: RAG-поиск по архитектурным нормативам
License-Expression: MIT
Author: Your Name
Author-email: you@example.com
Requires-Python: >=3.12
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.12
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.13
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.14
Provides-Extra: dev
Requires-Dist: loguru (>=0.7.0)
Requires-Dist: numpy (>=1.24.0)
Requires-Dist: pre-commit (>=3.5.0) ; extra == "dev"
Requires-Dist: pytest (>=8.0.0) ; extra == "dev"
Description-Content-Type: text/markdown


# Интеграция генеративного ИИ в процесс архитектурного концепт-дизайна

## Описание проекта

Данный репозиторий содержит материалы выпускной квалификационной работы (ВКР), посвященной разработке методологии внедрения генеративных моделей искусственного интеллекта в процесс архитектурного проектирования.

### Проблематика
Современные генеративные модели (Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion) способны создавать визуально убедительные архитектурные изображения, однако не учитывают нормативную базу (СНиП, СП, ГОСТ) и контекстные данные, что делает результаты малоприменимыми для реального проектирования.

### Предлагаемое решение
Разработка подхода на основе **RAG (Retrieval-Augmented Generation)**, который позволяет автоматически интегрировать требования нормативных документов в промпты генеративных моделей, повышая практическую применимость результатов.

## Цель исследования

Снижение затрачиваемых ресурсов и повышение качества процесса архитектурного концепт-дизайна за счёт внедрения генеративных моделей ИИ, способных создавать архитектурные решения с учётом нормативной базы РФ.

## Задачи

1. Анализ предметной области архитектурного концепт-дизайна и существующих методов проектирования
2. Исследование современных генеративных моделей ИИ и их возможностей в контексте архитектуры
3. Разработка и тестирование подхода к формированию архитектурных концептов с использованием RAG
4. Оценка эффективности предложенного подхода по заданным метрикам

# arch_rag

Библиотека RAG-поиска по архитектурным нормативам (СНиП, СП, ГОСТ) для архитектурного концепт-дизайна.

## Описание

`arch_rag` — модульная Python-библиотека для поиска и применения строительных нормативов в процессе генерации архитектурных концептов. Реализует два метода поиска: keyword matching и векторный поиск (TF-IDF + cosine similarity).

## Установка зависимостей

```
```bash
pip install -r requirements.txt
```

# Использованин

## Поиск по нормативам

```
from arch_rag import NormsSearcher

searcher = NormsSearcher()
results = searcher.search("двухэтажный монолитный дом", top_k=3)

for r in results:
    print(f"[{r['type']} {r['number']}] {r['text']}")
```
## Векторный поиск

```
from arch_rag import VectorSearcher

vsearcher = VectorSearcher()
results = vsearcher.search("высота потолков в жилом доме", top_k=2)

for r in results:
    print(f"[{r['type']}] {r['text']} (score: {r['vector_score']})")
```
## Сборка архитектурной концепции

```
from arch_rag import ConceptBuilder

builder = ConceptBuilder()
concept = builder.build("Двухэтажный монолитный жилой дом, 150 м²")

print(concept["text"])   # Текстовая концепция
print(concept["norms"])  # Применённые нормативы
print(concept["params"]) # Извлечённые параметры
```

# Автор

Проект разработан в рамках ВКР по теме «Интеграция генеративного ИИ в процесс архитектурного концепт-дизайна».

