Diagram of Thought (DoT)

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

DOT_SYSTEM_PROMPT = """Ты решаешь задачи методом Diagram of Thought (DoT).

Строй рассуждение как направленный ациклический граф (DAG).
Каждая мысль — узел графа одного из трёх типов:

- [P] Proposer: предлагает новую идею, гипотезу или аргумент
- [C] Critic: критикует конкретный узел — ищет ошибки, слабые места, пропущенные факторы
- [S] Summarizer: обобщает проверенные мысли в финальный ответ

Правила:
1. Нумеруй узлы: P1, P2, C1, C2, S1 и т.д.
2. Указывай связи: "C1 → критикует P1", "P3 → уточняет P1 с учётом C1"
3. Critic ОБЯЗАН найти минимум одну слабость в каждом предложении
4. После критики Proposer уточняет идею или предлагает новую
5. Summarizer работает только когда накоплено достаточно проверенных мыслей
6. Финальный ответ Summarizer опирается только на мысли, прошедшие критику"""


def solve_with_dot(task: str, model: str = "gpt-4o") -> str:
    """Решает задачу методом Diagram of Thought в одном вызове."""
    response = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[
            {"role": "system", "content": DOT_SYSTEM_PROMPT},
            {"role": "user", "content": task}
        ],
        temperature=0.7,
        max_tokens=4096
    )
    return response.choices[0].message.content


# Пример
result = solve_with_dot(
    "Компания рассматривает переход с REST API на GraphQL. "
    "Команда: 8 backend-разработчиков, 4 frontend. "
    "Текущий API: 120 эндпоинтов, 15 мобильных клиентов. "
    "Оцени целесообразность перехода."
)
print(result)

import re
from dataclasses import dataclass, field


@dataclass
class DotNode:
    """Узел DAG в Diagram of Thought."""
    id: str               # "P1", "C2", "S1"
    role: str             # "proposer", "critic", "summarizer"
    content: str          # текст мысли
    links_to: list[str] = field(default_factory=list)  # ID связанных узлов


def parse_dot_response(text: str) -> list[DotNode]:
    """Извлекает DAG-структуру из текстового ответа модели."""
    nodes: list[DotNode] = []

    # Паттерн: **P1 [Proposer]:** или **C2 [Critic] → критикует P1:**
    pattern = re.compile(
        r"\*?\*?\[?([PCS])(\d+)\]?\*?\*?"   # тип и номер узла
        r".*?(?:→\s*(?:критикует|уточняет)\s+"
        r"([PC]\d+(?:\s*\+\s*[PC]\d+)*))?"  # связи (опционально)
        r".*?:\s*(.+?)(?=\n\*?\*?\[?[PCS]\d|\Z)",  # содержимое
        re.DOTALL
    )

    role_map = {"P": "proposer", "C": "critic", "S": "summarizer"}

    for match in pattern.finditer(text):
        node_type, node_num, links_raw, content = match.groups()
        node_id = f"{node_type}{node_num}"

        links = []
        if links_raw:
            links = re.findall(r"[PC]\d+", links_raw)

        nodes.append(DotNode(
            id=node_id,
            role=role_map[node_type],
            content=content.strip(),
            links_to=links
        ))

    return nodes


def print_dag(nodes: list[DotNode]) -> None:
    """Визуализирует DAG в текстовом виде."""
    for node in nodes:
        prefix = {"proposer": "💡", "critic": "🔍", "summarizer": "📋"}
        links = f" → {', '.join(node.links_to)}" if node.links_to else ""
        print(f"{prefix[node.role]} {node.id}{links}: {node.content[:80]}...")

def iterative_dot(
    task: str,
    model: str = "gpt-4o",
    max_rounds: int = 3
) -> dict:
    """Итеративный DoT: несколько раундов критики и уточнения.

    Раунд 1: начальные предложения + критика.
    Раунд 2+: Summarizer обобщает, Critic находит пробелы,
    Proposer дополняет.
    """
    messages = [
        {"role": "system", "content": DOT_SYSTEM_PROMPT},
        {"role": "user", "content": task}
    ]

    all_rounds = []

    for round_num in range(max_rounds):
        response = client.chat.completions.create(
            model=model,
            messages=messages,
            temperature=0.7,
            max_tokens=4096
        )
        answer = response.choices[0].message.content
        all_rounds.append(answer)
        messages.append({"role": "assistant", "content": answer})

        # Проверяем, есть ли Summarizer в ответе
        if re.search(r"\[S\w*\].*Summarizer", answer, re.IGNORECASE):
            # Просим Critic проверить Summarizer
            messages.append({
                "role": "user",
                "content": (
                    "Теперь выступи как Critic: проверь вывод Summarizer. "
                    "Все ли аргументы учтены? Нет ли логических ошибок? "
                    "Если есть проблемы — уточни. Если всё корректно — "
                    "выведи финальный ответ с пометкой [FINAL]."
                )
            })
        else:
            messages.append({
                "role": "user",
                "content": (
                    "Продолжи рассуждение. Добавь Critic для непроверенных "
                    "предложений и Summarizer, если достаточно данных."
                )
            })

        # Если в ответе есть [FINAL] — завершаем
        if "[FINAL]" in answer:
            break

    return {
        "rounds": len(all_rounds),
        "final": all_rounds[-1],
        "full_dag": "\n\n---\n\n".join(all_rounds)
    }


# Пример
result = iterative_dot(
    "Оцени риски внедрения LLM в клиентский support-чат банка. "
    "Учти: регуляторику (152-ФЗ), галлюцинации, стоимость, "
    "удовлетворённость клиентов.",
    max_rounds=3
)

print(f"Раундов: {result['rounds']}")
print(result["final"])