OptiCoder
OptiCoder — عامل متن به مدل MILP — از شرح زبان طبیعی به مدل MILP قابل اجرا با اتصال ساختیافته و تعمیر بر اساس خطا.
این صفحه دموی POC است، نه سامانه تحویلی. خدمت متناظر: فهرست خدمات · هاب دموها.
دموی نمونه تعاملیبرای مدیر: نتیجه کسبوکار
تبدیل شرح مسئله به مدل ریاضی روزها طول میکشید و کد اغلب infeasible بود.
عامل با موارد binding و حلقه تعمیر کامپایلر؛ بنچمارک نتایج در dataset.
- NL → MILP
- binding cases
- تعمیر کامپایلر
- بنچمارک عامل
«شرح فارسی/انگلیسی عملیات به مدل قابل حل نزدیک میشود — با بازبینی مهندس OR.»
مستندات عمومی
چه میکند؟
OptiCoder 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 OptiCoder 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. تیمهای عملیات که مسئله دارند اما مدلساز تماموقت کم است.
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
Natural language → formulation → Pyomo codegen → compile/solve feedback → repair → explanation
معماری مرجع: Natural language → formulation → Pyomo codegen → compile/solve feedback → repair → explanation. 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 |
|---|---|---|
| Input | natural language | yes |
| Output | executable MILP | yes |
| Repair | compiler loop | yes |
| Eval | binding cases | dataset |
سوالات پرتکرار
OptiCoder چه مسئلهای را حل میکند؟
OptiCoder برای «عامل تبدیل شرح مسئله به مدل بهینهسازی قابل اجرا» است. از شرح زبان طبیعی به مدل MILP قابل اجرا با اتصال ساختیافته و تعمیر بر اساس خطا. این صفحه دموی POC است نه سامانه تحویلی.
ورودی و خروجی OptiCoder چیست؟
ورودی: متن مسئله و ابزار کدنویسی. خروجی قابل نقلقول: مدل/کد پیشنهادی برای بازبینی. متریک Hub بدون حجم نمونه سازمان SLA نیست.
آیا Space عمومی OptiCoder جایگزین استقرار سازمانی است؟
خیر. Hugging Face برای ارزیابی است. شکست رایج: مدل زیبا اما نشدنی. production یعنی on-prem یا VPC و کنترل دسترسی.
چطور پایلوت را شروع کنیم؟
فرم تماس خانه (سازمان، صنعت، شرح مسئله) را بفرستید. قیمت در صفحه دمو اعلام نمیشود.