重み付け計算のためのAIロジックを設計

[yu23ki14]

どういうプロンプトで投げるといい感じにやってくれるか

• System Prompt
• Rag Prompt
  周りはうまくやったほうがいいかなぁ

出力をJavascriptの関数で出してもらう？それを人間がわかるように解説を出すプロンプトも必要かも

[aowheel]

@yu23ki14

このissueは #11 で最終的な分配方法を決定するうちの、分配の計算式について出力させたいということで合ってますでしょうか？

なので、入力には #11 と同じように

• DependenciesGraphのエッジとノードのデータ
• 分配したい金額（例えば10,000 USDC）
• どういう分配を実現したいか（色んな人にまんべんなくとか頑張った人にたくさんとか）

みたいなものを用いてAIに考えさせて、そこから計算式とその説明を返す、みたいな想定でよろしいですか？

#11 とこのissueの関係性がちょっとあやふやなので教えていただきたいです！

[yu23ki14]

@aowheel

このissueは #11 で最終的な分配方法を決定するうちの、分配の計算式について出力させたいということで合ってますでしょうか？

DependenciesGraphのエッジとノードの値を出力する計算式をFractionTokenの送受信履歴から推論させるということですね。

10と11で実現したいことは以下で、10でやりたいのは1です

1. Fraction Tokenをメンバーが送り合っている履歴からメンバー同士の依存グラフをつくる(エッジとノードの値を計算する計算式をAIに数パターンつくってもらう、実際の計算はブラウザで行う想定)。
2. 依存グラフのデータに加えて、全体の予算とどういうコンセプトで配りたいかの情報を与えて、誰にどれぐらい配るべきかをAIに推論してもらう

なので、AIにはまずDependenciesGraphとは何かを教えて、その状態でFractionTokenのサンプルデータ(100件トランザクションデータをおくってもトークンが足りなくて推論できないので)やその他補足情報をおくって、出力として計算式を出してもらうという感じになると思います。

[aowheel]

{
  sample_transactions: [
    {
      sender: 0x1234,
      receiver: 0x5678,
      amount: 1000,
      tokenId: 0x9012
    }
  ],
  total_amount: 31,000,
  total_transaction_number: 111,
  total_users: 16
}

[aowheel]

const graph = {
  nodes: [
    { id: 1, label: "Node 1", title: "node 1 tootip text" },
    { id: 2, label: "Node 2", title: "node 2 tootip text" },
    { id: 3, label: "Node 3", title: "node 3 tootip text" },
    { id: 4, label: "Node 4", title: "node 4 tootip text" },
    { id: 5, label: "Node 5", title: "node 5 tootip text" }
  ],
  edges: [
    { from: 1, to: 2 },
    { from: 1, to: 3 },
    { from: 2, to: 4 },
    { from: 2, to: 5 }
  ]
};

[aowheel]

import { writeFileSync } from 'fs';

interface Transaction {
  sender: string;
  receiver: string;
  amount: number;
  tokenId: string;
}

interface GraphNode {
  id: number;
  label: string;
  title: string;
}

interface GraphEdge {
  from: number;
  to: number;
  width: number;
}

interface GraphData {
  resultId: number;
  nodes: GraphNode[];
  edges: GraphEdge[];
}

function generateDependenciesGraph(transactions: Transaction[], resultId: number): GraphData {
  const nodeMap = new Map<string, GraphNode>();
  const edgeMap = new Map<string, GraphEdge>();
  let nextNodeId = 1;

  // トランザクションを処理してノードとエッジを作成
  transactions.forEach(tx => {
    // ノードの処理
    if (!nodeMap.has(tx.sender)) {
      nodeMap.set(tx.sender, {
        id: nextNodeId,
        label: `User-${nextNodeId}`,  // もしくは実際のユーザー名
        title: `Address: ${tx.sender}`
      });
      nextNodeId++;
    }
    if (!nodeMap.has(tx.receiver)) {
      nodeMap.set(tx.receiver, {
        id: nextNodeId,
        label: `User-${nextNodeId}`,  // もしくは実際のユーザー名
        title: `Address: ${tx.receiver}`
      });
      nextNodeId++;
    }

    // エッジの処理
    const senderNode = nodeMap.get(tx.sender)!;
    const receiverNode = nodeMap.get(tx.receiver)!;
    const edgeKey = `${senderNode.id}-${receiverNode.id}`;

    if (!edgeMap.has(edgeKey)) {
      edgeMap.set(edgeKey, {
        from: senderNode.id,
        to: receiverNode.id,
        width: 0
      });
    }

    // エッジの太さを更新（取引額に基づく）
    // 取引額に1を加えて対数をとった分だけエッジを加算
    // このロジックをAIに考えさせる
    const edge = edgeMap.get(edgeKey)!;
    edge.width += Math.log10(tx.amount + 1);  // 対数スケールで表現
  });

  return {
    resultId: resultId,
    nodes: Array.from(nodeMap.values()),
    edges: Array.from(edgeMap.values())
  };
}

// ================================================
// サンプルトランザクションの生成とjsonファイルへの保存
// ================================================
const sampleAddresses = [
  "0x1234...7890",
  "0x2345...8901",
  "0x3456...9012",
  "0x4567...0123",
  "0x5678...1234",
  "0x6789...2345",
  "0x7890...3456",
  "0x8901...4567"
];

const sampleTokenIds = [
  "0x9012", "0x3456", "0x7890", "0xABCD"
];

const sampleTransactions = Array.from({ length: 20 }, () => ({
  sender: sampleAddresses[Math.floor(Math.random() * sampleAddresses.length)],
  receiver: sampleAddresses[Math.floor(Math.random() * sampleAddresses.length)],
  amount: Math.floor(Math.random() * 10000) + 100, // 100から10100の間でランダムな数値
  tokenId: sampleTokenIds[Math.floor(Math.random() * sampleTokenIds.length)]
})).filter(tx => tx.sender !== tx.receiver); // 自分自身へのトランザクションを除外

const graph = generateDependenciesGraph(sampleTransactions, 1);

writeFileSync('graph.json', JSON.stringify(graph, null, 2));

[aowheel]

以下、promptの一案

コミュニティトークン取引ネットワーク分析

概要

複数の構成員からなるコミュニティにおいて、メンバー間のトークン取引に基づく関係性の強さを分析します。

サンプル

トランザクションのサンプル

{
  "transactions": [
    {
      "sender": "0x4567...0123",
      "receiver": "0x7890...3456",
      "amount": 4158,
      "tokenId": "0xABCD"
    },
    {
      "sender": "0x4567...0123",
      "receiver": "0x3456...9012",
      "amount": 5341,
      "tokenId": "0x7890"
    },
    {
      "sender": "0x8901...4567",
      "receiver": "0x5678...1234",
      "amount": 4211,
      "tokenId": "0xABCD"
    },
    {
      "sender": "0x2345...8901",
      "receiver": "0x1234...7890",
      "amount": 5925,
      "tokenId": "0x3456"
    },
    {
      "sender": "0x8901...4567",
      "receiver": "0x2345...8901",
      "amount": 7866,
      "tokenId": "0x9012"
    },
    {
      "sender": "0x7890...3456",
      "receiver": "0x1234...7890",
      "amount": 7139,
      "tokenId": "0x3456"
    },
    {
      "sender": "0x7890...3456",
      "receiver": "0x2345...8901",
      "amount": 9056,
      "tokenId": "0x7890"
    },
    {
      "sender": "0x4567...0123",
      "receiver": "0x6789...2345",
      "amount": 9185,
      "tokenId": "0x9012"
    },
    {
      "sender": "0x4567...0123",
      "receiver": "0x5678...1234",
      "amount": 2334,
      "tokenId": "0xABCD"
    },
    {
      "sender": "0x4567...0123",
      "receiver": "0x7890...3456",
      "amount": 314,
      "tokenId": "0xABCD"
    },
    {
      "sender": "0x4567...0123",
      "receiver": "0x7890...3456",
      "amount": 10011,
      "tokenId": "0x7890"
    },
    {
      "sender": "0x3456...9012",
      "receiver": "0x5678...1234",
      "amount": 3079,
      "tokenId": "0x7890"
    },
    {
      "sender": "0x2345...8901",
      "receiver": "0x5678...1234",
      "amount": 6903,
      "tokenId": "0xABCD"
    },
    {
      "sender": "0x1234...7890",
      "receiver": "0x4567...0123",
      "amount": 2807,
      "tokenId": "0x3456"
    },
    {
      "sender": "0x6789...2345",
      "receiver": "0x4567...0123",
      "amount": 4854,
      "tokenId": "0x3456"
    },
    {
      "sender": "0x8901...4567",
      "receiver": "0x2345...8901",
      "amount": 156,
      "tokenId": "0xABCD"
    },
    {
      "sender": "0x3456...9012",
      "receiver": "0x4567...0123",
      "amount": 6604,
      "tokenId": "0x7890"
    },
    {
      "sender": "0x1234...7890",
      "receiver": "0x6789...2345",
      "amount": 7799,
      "tokenId": "0xABCD"
    }
  ]
}

データ構造

トランザクションデータ

interface Transaction {
  sample_transaction: {
    sender: string;
    receiver: string;
    amount: number;
    tokenId: string;
  }[];
  total_amount: number;
  total_transaction_number: number;
  total_users: number;
}

グラフデータ

interface GraphNode {
  id: number;
  label: string;
  title: string;
}

interface GraphEdge {
  from: GraphNode;
  to: GraphNode;
  width: number;
}

interface GraphData {
  resultId: number;
  nodes: GraphNode[];
  edges: GraphEdge[];
}

出力フォーマット

[
  {
    "function": {１つ目の生成した関数},
    "description": {１つ目の生成した関数についての説明}
  },
  {
    "function": {２つ目の生成した関数},
    "description": {２つ目の生成した関数についての説明}
  },
  {
    "function": {３つ目の生成した関数},
    "description": {３つ目の生成した関数についての説明}
  }
]

要件

1. メンバー間の関係性の強さはトランザクションのサンプルの傾向を分析し、次の関数のedge.widthを、transactionsとgraphの引数を用いて更新することで求めます。

   function updateEdgeWidths(transactions, graph) {
     for (var _i = 0, _a = graph.edges; _i < _a.length; _i++) {
       var edge = _a[_i];
       edge.width = 0;
     }
   }

2. 引数のtransactionsの型はTransaction[]、graphの型はGraphDataです。

3. 3種類の関数を出力してください。

4. それぞれの関数がどのような特徴をもっているかを説明してください。

5. 出力フォーマットを厳守して、テキストデータで出力してください。それ以外の文章は必ず取り除いてください。

[aowheel]

4oの出力

[
  {
    "function": "function updateEdgeWidthsByTotalAmount(transactions, graph) { for (let edge of graph.edges) { edge.width = 0; for (let tx of transactions) { if (tx.sender === edge.from.label && tx.receiver === edge.to.label) { edge.width += tx.amount; } } } }",
    "description": "この関数は、トークンの合計送信量に基づいてエッジの太さを決定します。多くのトークンを送る関係ほどエッジが太くなります。"
  },
  {
    "function": "function updateEdgeWidthsByTransactionCount(transactions, graph) { for (let edge of graph.edges) { edge.width = 0; for (let tx of transactions) { if (tx.sender === edge.from.label && tx.receiver === edge.to.label) { edge.width += 1; } } } }",
    "description": "この関数は、トランザクションの回数に基づいてエッジの太さを決定します。頻繁に取引する関係ほどエッジが太くなります。"
  },
  {
    "function": "function updateEdgeWidthsByNormalizedWeight(transactions, graph) { let maxAmount = Math.max(...transactions.map(tx => tx.amount)); for (let edge of graph.edges) { edge.width = 0; for (let tx of transactions) { if (tx.sender === edge.from.label && tx.receiver === edge.to.label) { edge.width += tx.amount / maxAmount; } } } }",
    "description": "この関数は、取引量を正規化し、最大値を基準としてエッジの太さを決定します。異なるスケールの取引データを比較しやすくなります。"
  }
]

[aowheel]

New Prompt ⬇️

コミュニティトークン取引ネットワーク分析

概要

複数のメンバーからなるコミュニティにおいて、メンバー間のトークンを送り合う関係性を分析して評価します。
トークンを送ることで他の人に役割を与えたり、トークンをもらって役割を引き受けたりすることができます。
１つの役割がもつトークンの総量は10000であり、その分配の比率が役割の重さを表します。

サンプル

トランザクションのサンプル

サンプルデータを差し込む

データ構造と型定義

トランザクションデータ

interface Transaction {
  sender: string;
  receiver: string;
  amount: number;
  tokenId: string;
  roleName: string;
  roleDescription: string;
  roleAssignee: string;
}

グラフデータ

interface GrphNode {
  id: number;
  label: string;
  title: string;
  size: number;
}

interface GraphEdge {
  from: GraphNode;
  to: GraphNode;
  width: number;
}

出力する関数の型

declare function update(
  transactions: Transaction[],
  nodeMap: Map<string, GraphNode>,
  edgeMap: Map<string, GraphEdge>
): void;

出力フォーマット

[
  {
    "function": {１つ目の生成した関数},
    "description": {１つ目の生成した関数についての説明}
  },
  {
    "function": {２つ目の生成した関数},
    "description": {２つ目の生成した関数についての説明}
  },
  {
    "function": {３つ目の生成した関数},
    "description": {３つ目の生成した関数についての説明}
  }
]

要件

1. メンバー間の関係やメンバー自身の評価をトランザクションのサンプルの傾向を分析して導きます。

2. 例えば次のような評価が考えられます。

   • あまり頻繁に送られないトークンはみんながやりたくない役割であり、その関係や受け取った人は高く評価される
   • 送り返されるようなトークンがある場合は役割を果たせなかったということで、送り返した人は低く評価される

3. トランザクションデータの各フィールドのうち、roleNameは役割の名前、roleDescriptionは役割の説明、roleAssigneeは役割を最初に割り当てられた人のアドレスです。

4. 次のJavaScriptの関数を、transactions、nodeMap、edgeMapの引数を用いて、node.sizeやedge.widthを更新することで求めます。

   function update(transactions, nodeMap, edgeMap) {
     transactions.forEach((tx) => {
       const senderNode = nodeMap.get(tx.sender);
       const receiverNode = nodeMap.get(tx.receiver);
   
       // nodeのsizeの更新
       senderNode.size += 1;
       receiverNode.size += 1;
   
       const edgeKey = `${senderNode.id}-${receiverNode.id}`;
       const edge = edgeMap.get(edgeKey);
   
       // edgeのwidthの更新
       edge.width += 1;
     });
   }

5. node.sizeは個人の評価、edge.widthは関係性の評価を表します。

6. 関数の型定義は出力する関数の型に従ってください。

7. ３種類の関数を出力してください。関数名はいずれも必ずupdateでなければなりません。

8. それぞれの関数がどのような特徴をもっているかを説明してください。

9. 出力フォーマットを厳守して、テキストデータで出力してください。出力するデータからそれ以外の文章はすべて取り除いてください。