AI辅助工程学建模并输出逻辑图-模型=对象+属性+行为+关系

B站影视 内地电影 2025-10-28 07:50 4

摘要:从早期通过大模型辅助进行EA企业架构类图形绘制。到进一步优化了MBSE建模提示语工程,输出相应的系统工程学模型。比如我对我个人思维类文章和知识体系进行MBSE建模后输出如下:

Hello,大家好,我是人月聊IT。

今天接着聊AI辅助工程学建模和绘制SVG逻辑图。经常看我公众号文章的可能都知道,实际我在这个方面花费了不少的时间学习和优化我的提示语工程。

从早期通过大模型辅助进行EA企业架构类图形绘制。到进一步优化了MBSE建模提示语工程,输出相应的系统工程学模型。比如我对我个人思维类文章和知识体系进行MBSE建模后输出如下:

感兴趣的可以参考下面这篇文章:

个人知识体系可视化-基于MBSE模型驱动系统工程进行建模

由于感觉到上面的模型还是比较复杂,特别是我前期输出过一个技术建模模型会偏向于技术实现方面,导致很难抓住模型的关键内容。因此我希望能够输出一个更加合理的逻辑图绘制提示语。

在这里我们给AI大模型如下提示:

我最近有一个关键思考,就是对于事物或问题的关键理解可以借助可视化建模来说明。

简单来说一个事物的理解,核心仍然是类似面向对象里面的属性,行为和关系。即任何事物要探寻内在机制,都会涉及到将事物拆分为独立的子系统或组件,然后每个组件对外暴露行为或接口,组件间通过接口交互和协同完成一个外在的行为特征。如果只是静态分析单个组件行为属性,那么无法得出事物整体外在行为;如果只是分析行为,又无法清楚事物内在构成要素;只有同时分析 组件+行为+关系,才能够真正完整的从静态组成和动态行为协同两个方面来完整理解事物。

类似上面的思路有早期的UML建模,MDA模型驱动,到MBSE模型化系统工程,包括系统思维里面的系统动力学模型。核心都是为了解决上面的问题。但是这种建模我个人不希望深入到具体实现上面,这种建模我更加需要的是用户能够看明白的的可视化建模。

因此需要你借鉴业绩主流的建模方法,包括我上面需要解决的问题,帮我设计一套用于绘制SVG模型图的完整提示语的markdown文件。

基于这个提示语,AI输出完整的建模提示词如下:

# 可视化建模提示语规范## Structure-Behavior-Relation Modeling (SBR建模法)---## 一、核心建模理念### 1.1 三维理解框架任何复杂事物的完整理解需要同时把握三个维度:- **结构维度(Structure)**:事物由哪些组件构成?各组件的属性是什么?- **行为维度(Behavior)**:各组件对外提供什么功能?如何响应外部刺激?- **关系维度(Relation)**:组件间如何交互?信息/能量/物质如何流动?> **核心原则**:只有同时建模这三个维度,才能真正理解事物的"内在机制"和"外在表现"之间的因果关系。---## 二、SVG建模元素规范### 2.1 组件(Component)表示法#### 基本形状约定```• 矩形:基础功能组件(如模块、子系统)• 圆角矩形:有状态的组件(如带记忆的系统)• 六边形:决策/控制组件(如调度器、协调器)• 圆形/椭圆:数据存储或资源池(如知识库、缓存)• 菱形:判断/分支节点(如条件判断)• 云形:外部系统或环境(如用户、外部API)```#### 组件标注要素每个组件应包含:1. **名称**(组件标识)2. **核心属性**(关键状态变量,用小字标注)3. **对外接口**(输入/输出端口,用小圆点或箭头起点表示)**示例描述**:```一个圆角矩形,标记为"记忆模块"- 属性:容量=10K tokens, 检索方式=向量相似度- 输入端口:查询请求(左侧)- 输出端口:历史上下文(右侧)```---### 2.2 行为(Behavior)表示法#### 接口/功能标注在组件边缘或内部标注关键功能:```输入接口:用实心小圆●表示(左侧或顶部)输出接口:用空心小圆○表示(右侧或底部)双向接口:用菱形◆表示```#### 行为描述方式- **静态功能**:直接在组件内用文字列出(如"规划"、"执行"、"反思")- **动态过程**:用序号标注执行顺序(如①→②→③)- **触发条件**:用虚线框标注触发条件(如"当错误>3次")**示例描述**:```在"推理引擎"组件内部,标注三个功能:①接收问题 → ②拆解子任务 → ③生成执行计划在②和③之间用虚线框标注"if 复杂度>阈值"```---### 2.3 关系(Relation)表示法#### 箭头类型约定```实线箭头 → : 数据流/信息流(如传递消息)虚线箭头 ⇢ : 控制流/触发关系(如启动、调用)双向箭头 ⟷ : 双向交互(如请求-响应)粗箭头 ⟹ : 主流程/关键路径点线箭头 ··→ : 反馈/监控信号(如状态上报)```#### 关系标注要素每条连接线应标注:1. **流动内容**(传递的是什么?如"查询请求"、"执行结果")2. **流动条件**(可选,如"当满足X条件时")3. **流动顺序**(可选,用数字标注先后)**示例描述**:```从"任务规划器"到"执行器"画一条实线箭头- 标注:"任务列表[Task1, Task2...]"- 在箭头中段添加序号"②"```---## 三、建模流程指引### 3.1 第一步:识别核心组件**提示语模板**:```请列出[系统名称]的核心组件,每个组件说明:- 组件名称- 主要职责(一句话)- 关键属性(2-3个)- 推荐的SVG形状```### 3.2 第二步:定义组件行为**提示语模板**:```对于组件[组件名],请说明:- 对外提供的接口/功能(输入什么→处理什么→输出什么)- 内部关键处理步骤(可选,如果需要展示内部逻辑)- 触发条件或执行规则```### 3.3 第三步:绘制交互关系**提示语模板**:```请描述以下组件间的交互:- 从[组件A]到[组件B]:传递什么信息?何时传递?- 是单向流动还是双向交互?- 是否有反馈回路?```### 3.4 第四步:整体布局建议**提示语模板**:```请按以下原则布局SVG图:- 信息流向:从左到右(或从上到下)- 层次结构:外部环境→输入层→处理层→输出层- 突出关键路径:用颜色/粗细区分主次流程- 保持简洁:每张图不超过7±2个主要组件```---## 四、SVG绘制提示语模板### 4.1 完整建模提示语```【系统名称】:[填写系统名称]【建模目标】:理解[系统]的内在工作机制和外在行为表现【组件列表】:1. [组件1名称](形状:矩形) - 属性:[属性1], [属性2] - 功能:[输入]→[处理]→[输出] 2. [组件2名称](形状:圆角矩形) - 属性:[属性1], [属性2] - 功能:[输入]→[处理]→[输出]【交互关系】:- [组件1] → [组件2]:传递[数据类型],触发条件[X]- [组件2] ⇢ [组件3]:控制信号,用于[目的]- [组件3] ··→ [组件1]:反馈[状态信息]【关键流程】:描述一个完整的业务场景从输入到输出的全过程,标注经过哪些组件及顺序。【SVG布局要求】:- 画布大小:800x600- 配色方案:[浅色背景/深色组件]或[自定义]- 标注风格:简洁清晰,关键信息突出- 特殊要求:[如需要动画效果、交互点击等]请生成对应的SVG代码,确保:1. 组件清晰可辨,标签易读2. 箭头方向明确,流动内容已标注3. 整体布局符合从左到右(或上到下)的认知习惯4. 使用图例说明不同箭头和形状的含义```---## 五、高级建模技巧### 5.1 多层次建模当系统过于复杂时,采用"洋葱模型":- **L1-外观视图**:系统作为整体与外部环境交互- **L2-架构视图**:展开为3-5个主要子系统- **L3-细节视图**:针对单个子系统展开内部组件### 5.2 动态建模表示系统随时间演化:- 用时间轴(横向或纵向)表示不同阶段- 用状态转移图表示组件状态变化- 用序列图表示多组件协同的时序### 5.3 对比建模同时展示两种场景:- 正常流程 vs 异常流程- 优化前 vs 优化后- 方案A vs 方案B---## 六、质量检查清单完成建模后,检查是否满足:**结构完整性**:- 所有关键组件都已识别- 每个组件的职责边界清晰- 组件的属性已标注**行为明确性**:- 每个组件的输入/输出已说明- 关键处理逻辑已可视化- 触发条件/执行规则已标注**关系清晰性**:- 所有交互路径都已绘制- 信息流动方向明确- 主次流程区分清楚**可读性**:- 非专业人员能看懂70%以上内容- 关键概念有文字说明- 布局整洁,不拥挤---## 七、示例应用场景- **软件系统架构**:微服务交互、数据流管道- **业务流程**:订单处理、用户旅程- **AI系统**:Agent架构、多模型协同- **组织结构**:部门协作、决策流程- **自然系统**:生态循环、神经网络- **抽象概念**:学习过程、创新机制---## 八、工具建议**人工绘制工具**:- Draw.io / Diagrams.net(免费,支持导出SVG)- Excalidraw(手绘风格,适合快速草图)- Figma(专业设计工具)**AI辅助生成**:- 使用本规范向Claude/GPT描述,生成SVG代码- 使用Mermaid语法生成基础图形,再手工美化**编程生成**:- D3.js(适合数据驱动的动态图)- Python + svgwrite(适合批量生成)---## 附录:颜色与样式建议### 组件配色```- 输入组件:浅蓝色 (#E3F2FD)- 处理组件:浅绿色 (#E8F5E9)- 存储组件:浅黄色 (#FFF9C4)- 输出组件:浅橙色 (#FFE0B2)- 控制组件:浅紫色 (#F3E5F5)- 外部环境:浅灰色 (#F5F5F5)```### 箭头配色```- 数据流:深蓝色 (#1976D2)- 控制流:深绿色 (#388E3C)- 反馈流:橙色 (#F57C00)- 关键路径:红色加粗 (#D32F2F)```---**版本**:v1.0 **更新日期**:2025-10-26 **适用对象**:需要理解复杂系统的分析师、设计师、教育者、研究者

基于上面的提示语,我们来做个验证。

首先让其输出AI Agent智能体运行机制的SVG模型图,在这里大模型输出的的构图如下:

和传统方法的对比如下:

当然AI也给出了进一步优化意见如下:

增加交互性:如果用 HTML/React 实现,可以点击组件展开详细信息

支持多层次:当前是L2架构视图,可以增加L1整体视图和L3细节视图

动画演示:用动画展示一个完整的任务从输入到输出的流动过程

案例库:针对不同领域(AI、业务、教育)积累标准案例

接着我们再验证下对微服务架构的建模输出:

接着再验证下对西方哲学发展脉络的输出,具体我给出比较完整的提示语如下:哲学里面实际包括了本体论和认识论,西方哲学从古希腊事情到近现代出现了很多著名哲学家,也提出了很多关键哲学思想或概念,我现在希望你构建这些关键概念的SVG逻辑图。体现这些概念随着时间脉络的发展顺序和相互之间的关系承接等。具体节点体现为概念名称+(哲学家名称)。具体仍然用你前面输出的SBR建模法提示语进行输出。

我们来看下AI的输出结果如下:

让AI自己对上面这个逻辑图进行详细解释如下:

当我们试图理解西方哲学两千多年的思想发展时,常常会被众多哲学家的名字和复杂的概念所淹没。但如果我们换一个视角,将哲学史视为一场围绕两个核心问题的持续对话,整个脉络就会变得清晰起来。

这两个问题便是:世界的本质是什么?(本体论)和我们如何认识世界?(认识论)。

这张思想演进图正是要揭示:西方哲学如何在这两千多年中,通过不断的继承、批判、综合与创新,从古希腊朴素的追问发展为当代复杂的思想体系。每一个节点代表一位或几位哲学家提出的核心概念,每一条连线则展示了思想之间的传承、对立或融合关系。让我们沿着时间的河流,看看这场伟大的智力冒险是如何展开的。

西方哲学的真正起点可以追溯到柏拉图的理念论(Theory of Forms)。在这张图的左上角,我们看到的第一个概念节点就是它。柏拉图提出了一个革命性的观点:我们感官所见的现实世界只是影子,真正的实在是一个永恒不变的"理念世界"。比如,世界上有无数张桌子,但它们都在"模仿"一个完美的"桌子理念"。

从本体论角度看,柏拉图认为真实存在的是理念,而非物质;从认识论角度看,他提出了著名的"回忆说"——知识不是学来的,而是灵魂对理念世界的回忆。这个双重框架为后世哲学设定了基本议题:什么是真实的?我们如何获得真知?

图中第二个节点——亚里士多德的实体论,用红色虚线箭头标注了与柏拉图的"批判关系"。亚里士多德是柏拉图的学生,但他不同意老师将理念与现实分离的做法。他提出,真正的实体就在我们眼前,不是什么遥远的理念世界,而是由"质料"和"形式"结合而成的具体事物。

他的四因说(质料因、形式因、动力因、目的因)试图解释事物如何存在、如何变化。从认识论看,亚里士多德强调从感觉经验出发,通过理性抽象达到普遍知识。这一转向意义重大:它将哲学的注意力从超验的理念世界拉回到经验世界,为后来的科学发展奠定了基础。

图中第三个古希腊节点是德谟克利特的原子论。这是一个纯粹的本体论主张:万物由不可分割的原子构成,宇宙的一切变化都是原子的运动和组合。虽然在当时这只是一种大胆的猜想,但它代表了西方思想中唯物主义传统的萌芽,这条线索将在近代科学革命中重新焕发生机。

当罗马帝国接受基督教后,哲学面临全新的挑战:如何处理希腊理性与基督教信仰的关系?图中中世纪第一个节点——奥古斯丁的神学本体论,给出了早期的答案。

奥古斯丁将柏拉图的理念论"改造"为神学:理念世界变成了上帝的思想,上帝是最高的存在,是一切真理的源泉。从认识论看,他强调信仰高于理性——"我信故我知"。理性只能在信仰的光照下才能理解真理。这个节点用紫色标注(综合体系),因为它将希腊哲学与基督教神学融为一体。

到了中世纪盛期,托马斯·阿奎那完成了更系统的综合工作。他的经院哲学试图证明:理性与信仰不是对立的,而是互补的。他借用亚里士多德的哲学框架(注意图中从亚里士多德到阿奎那的蓝色箭头),论证上帝存在的合理性(著名的"五路证明")。

他还讨论了共相与殊相的问题:普遍概念(如"人性")是否真实存在?这个问题看似抽象,实则关乎本体论的核心——普遍者与个别者谁更真实?这场争论在中世纪持续数百年,为近代哲学的转折埋下伏笔。

文艺复兴和宗教改革打破了中世纪的思想统一。近代哲学的开端标志是笛卡尔的"我思故我在"。图中用红色虚线箭头标注了他与经院哲学的"反对关系"——笛卡尔要抛弃经院哲学的繁琐论证,重新为知识寻找确定的基础。

他的方法是:普遍怀疑。怀疑感官、怀疑推理,直到找到一个不可怀疑的起点——思维本身。"我在怀疑,所以我在思考,所以我存在。"这是西方哲学史上第一次将主体性(思维的我)置于哲学的中心。

从认识论看,笛卡尔认为人心中有天赋观念(如数学公理、上帝观念),这些观念是知识的真正基础,理性先于经验。这开启了理性主义传统,认为真理通过纯粹理性演绎即可获得。

几乎同时,在英国,约翰·洛克提出了完全相反的观点。他的经验主义主张:心灵在出生时是一张"白板"(tabula rasa),所有知识都源于经验——要么来自外部感觉,要么来自内省(对心灵活动的反思)。

图中用红色虚线标注了理性主义与经验主义的"对立关系"。这不仅是认识论的分歧,更涉及本体论:如果知识都来自经验,那我们能认识的只是现象,而非"物自体"。这个问题将困扰后来的哲学家。

莱布尼茨的单子论将理性主义推向极致:世界由无数"单子"(不可分的精神实体)构成,它们之间没有真正的相互作用,只是按照"预定和谐"各自展开。这是一个纯粹理性构造的本体论体系。

休谟则将经验主义推向怀疑论。他质疑因果关系的必然性:我们看到"太阳升起后天变亮",但这只是习惯性联想,并非逻辑必然。他指出,归纳推理无法保证真理。这个质疑动摇了科学知识的基础,休谟自己称之为"温和怀疑论",但它的冲击力是巨大的。

图中最关键的节点之一出现了:康德的先验唯心论。注意有两条紫色虚线箭头汇聚到康德——一条来自理性主义,一条来自经验主义,标注为"综合"。康德自己说,是休谟把他从"独断论的迷梦"中唤醒。

康德提出了革命性的观点:不是认识符合对象,而是对象符合认识。就像哥白尼提出地球绕太阳转而非相反,康德认为,我们的心灵不是被动接受世界,而是主动构造经验

从本体论看,康德区分了"物自体"(事物本身)和"现象"(我们所认识的事物)。我们永远无法认识物自体,只能认识现象。从认识论看,他提出"先验综合判断"——有些知识既具有普遍必然性(如数学),又能扩展我们的认识(不像分析判断那样只是同义反复)。它们如何可能?康德的答案是:通过先验范畴(如因果性、实体性)和直观形式(时间、空间)的结合。

这个综合体系既回应了理性主义(承认先天知识),又回应了经验主义(知识需要经验材料),但又超越了两者。康德之后,西方哲学进入了"后康德时代"。

黑格尔不满足于康德留下的"物自体不可知"的鸿沟。他提出绝对唯心论:现实世界就是"绝对精神"的自我展开。他用辩证法(正-反-合)描述这个过程:精神通过否定自身而发展,最终达到自我认识。

黑格尔的体系是西方哲学史上最宏大的综合:历史、艺术、宗教、哲学都被纳入"绝对精神"展开的不同阶段。图中用绿色箭头标注了康德到黑格尔的"发展关系"——黑格尔认为自己完成了康德未竟的事业。

叔本华则走向了完全不同的方向。他批判黑格尔的乐观主义,提出意志才是世界的本质——一种盲目的、非理性的生命冲动。我们所见的表象世界只是意志的显现。这个悲观主义哲学强调:人生充满痛苦,因为意志永不满足。

图中用红色虚线标注了叔本华对黑格尔的"批判关系"。这代表了19世纪另一条重要线索:对理性主义、乐观主义的反思,强调非理性、意志、情感的作用。尼采将沿着这条道路走得更远。

孔德的实证主义则代表了另一种回应:抛弃形而上学的思辨,转向可观察、可验证的科学方法。他提出人类思想经历三个阶段:神学阶段、形而上学阶段、实证科学阶段。哲学的任务不是追问"本质",而是描述现象之间的规律。

这个节点用橙色标注(认识论为主),它预示了20世纪分析哲学和科学哲学的兴起。

胡塞尔的现象学试图为哲学找到新的基础。他的口号是"回到事物本身"——不预设任何理论,直接描述意识经验的结构。通过"现象学还原",悬置对外部世界存在的判断,专注于"现象如何向我们呈现"。

现象学影响深远:它为20世纪欧陆哲学开辟了新路径,强调意向性(意识总是"关于"某物的意识)、生活世界等概念。图中用绿色箭头标注了康德对胡塞尔的影响——都关注认识的先天结构。

海德格尔和萨特的存在主义将现象学推向存在论。海德格尔提出"此在"(Dasein)概念,探讨人的存在方式。萨特则宣称:"存在先于本质"——人没有预定的本质,而是通过自由选择创造自己。

这个节点用绿色标注(本体+认识),因为它既关心存在的意义(本体论),又关心人如何理解自身存在(认识论)。存在主义在二战后风靡一时,因为它强调个体的自由与责任,回应了现代人的焦虑与虚无感。

在英美世界,哲学走向了完全不同的道路。维特根斯坦早期的逻辑实证主义认为:哲学的任务是语言逻辑分析。许多传统哲学问题(如形而上学问题)是"伪问题",因为它们无法被经验证实。

波普尔的证伪主义修正了证实原则:科学理论的标志不是可证实,而是可证伪。库恩则提出"范式革命"理论,认为科学发展不是线性积累,而是范式的断裂与转换。

这些节点都用橙色标注(认识论为主),它们将哲学重心转向科学方法论语言分析

列维-斯特劳斯将语言学的结构分析方法应用于人类学,福柯则分析历史中的"话语结构"和"权力关系"。结构主义强调:表面现象背后有深层结构在起作用,个体的思想和行为受到这些结构的制约。

这个转向质疑了启蒙以来的"主体中心论"——人并非完全自主的理性主体,而是被语言、文化、权力结构所塑造的。

德里达的解构主义对整个西方形而上学传统发起挑战。他指出,西方哲学一直追求"在场"(presence)——一个确定的、不依赖其他的起点(如柏拉图的理念、笛卡尔的"我思")。但德里达通过"延异"(différance)概念揭示:意义永远在推延,没有绝对的起点。

图中用红色虚线标注了解构主义对现象学、结构主义的"解构关系"。德里达要"拆解"这些体系的基础预设,揭示它们的内在矛盾。

利奥塔宣称"元叙事的终结"——不再有普遍的、统一的"大叙事"(如启蒙理性、历史进步)。鲍德里亚则提出"拟像"与"超真实":在当代社会,符号、形象已经取代了真实,我们生活在"仿真"的世界中。

后现代主义用黄色标注,代表它对现代性的全面反思:反对本质主义、反对中心、反对统一性,强调差异、多元、碎片化。

与此同时,英美分析传统继续发展。罗素、奎因等人深化了语言分析方法,将哲学问题转化为语言问题。实用主义则强调:真理的标准是效用——有用的信念就是真的。

这些思潮代表了20世纪哲学的多元化:欧陆与英美分道扬镳,形成了截然不同的风格和议题。

结语:

讲了这么多,大家有什么思考?

记得我在讲学习方法和模式的时候,一直在强调当你学习一个新事物的时候一定要掌握其核心的概念模型,而概念模型有两个关键点。其一是能够最小化的方式表达事物核心的最简化模型;其次就是概念模型一定是你可以真正理解的模型。

而任何模型核心仍然符合我经常谈到的系统工程学建模思路。

即复杂系统 = 组件 + 组件关系 + 规则约束

将这个复杂系统的理解进一步按面向对象分析和建模思路展开,即是任何复杂系统由对象和子对象构成,而任何对象都包括了属性和行为,同时对象的行为和事件建立起了对象间的相互约束和依赖关系,最终构建成一个完整动态复杂系统。

即模型核心 = 对象+属性+行为+关系

而我们上述给出的提示词也正是了基于这个核心思想展开。构建了对某一个事物或事件进行最小化建模的核心逻辑。这个就可以作为我们熟悉新事物的最简模型。也正是这个原因,我一直强调,我们对新事物的学习不应该是一上来就泛化。而是应该先抽象,再泛化,构建自己的核心概念模型。

今天的分享就到这里,希望对大家有所启发。

来源:人月聊IT

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