graph TD
%% Inizio Pipeline
%% Nodo 1: Generatore di Domande
A1[Input: Dati grezzi]
A2[Generatore di Domande]
A1 --> A2
A2 --> |Prompt:
"Analizza i seguenti dati: ${input_data}\n
Valuta il contesto: ${context}\n
Intento dell'utente: ${user_intent}\n
Genera domande sintetiche e rilevanti.\n
Applica un fallback per input insufficienti."| A3[Domande generate]
%% Supervisione Logica Intermedia
A3 --> A4[Supervisione Logica Intermedia]
A4 --> |Prompt:
"Verifica le seguenti domande: ${generated_questions}\n
Rispetto all'input iniziale: ${input_data}\n
Produce: Domande validate.\n
Assicurati che le domande siano coerenti con l'intento dell'utente.\n
Applica correzioni automatiche se necessario."| A5[Domande validate]
%% Nodo 2: Risponditore
A5 --> A6[Risponditore]
A6 --> |Prompt:
"Domanda: ${question}\n
Contesto: ${context}\n
Fonti disponibili: ${data_sources}\n
Fornisci risposte concise e semanticamente coerenti.\n
Attiva un fallback in caso di mancanza di dati."| A7[Risposte fornite]
%% Supervisione Logica e Semantica
A7 --> A8[Supervisione Logica e Semantica]
A8 --> |Prompt:
"Verifica le risposte: ${provided_answers}\n
Contesto: ${context}\n
Input iniziale: ${initial_input}\n
Produce: Risposte validate.\n
Assicurati che le risposte siano coerenti con il contesto e segnala eventuali incongruenze in un report dettagliato."| A9[Risposte validate]
%% Nodo 3: Sintesi
A9 --> A10[Sintesi]
A10 --> |Prompt:
"Input: ${questions}, ${answers}\n
Contesto generale: ${global_context}\n
Sintetizza le risposte mantenendo coerenza e riducendo le ridondanze.\n
Assicurati che l'output sia chiaro e conciso."| A11[Sintesi delle risposte]
%% Ottimizzazione Sintesi
A11 --> A12[Ottimizzazione Sintesi]
A12 --> |Prompt:
"Verifica la sintesi: ${synthesis}\n
Identifica ed elimina eventuali ridondanze.\n
Migliora la chiarezza e la coerenza dell'output.\n
Fornisci una sintesi ottimizzata."| A13[Sintesi ottimizzata]
%% Nodo 4: Riconoscimento Logico Continuo
A13 --> A14[Riconoscimento Logico Continuo]
A14 --> |Prompt:
"Monitora le prestazioni del flusso.\n
Analizza: ${initial_input}, ${generated_questions}, ${provided_answers}, ${final_synthesis}\n
Identifica colli di bottiglia o inefficienze.\n
Fornisci feedback continuo per l'ottimizzazione del sistema."| A15[Feedback continuo]
%% Nodo 5: Supervisore Logico
A15 --> A16[Supervisore Logico]
A16 --> |Prompt:
"Aggiorna in tempo reale le regole logiche in base al feedback ricevuto.\n
Vede: ${process_feedback}\n
Guida il sistema secondo le regole definite.\n
Assicurati che il sistema mantenga coerenza ed efficienza.\n
In fase iniziale, un supervisore umano verifica le azioni del Supervisore Logico."| A17[Adattamento secondo i principi fondamentali]
%% Output Finale
A17 --> A18[Output finale ottimizzato]
%% Fine Pipeline
Auto MATA Meta Logic ex Meta MATA
2 minutesMeta MATA 3 Denso Lunghezza Mini
1 minute"Non cercare di compiacere e non mentire: se non sai qualcosa, ammettilo apertamente. Mantieni sempre chiara l’intenzione rispetto all'obiettivo finale che vuoi raggiungere. Evita di disperderti nei dettagli; al contrario, osserva attivamente cercando connessioni e pattern che possano indicare nuove opportunità.