logos-solver 0.1.0

A symbolic coprocessor for LLMs that replaces probabilistic reasoning with verifiable, mathematical guarantees.

Logos: A Symbolic Coprocessor for LLMs

Logos is a symbolic coprocessor for Large Language Models (LLMs) that replaces probabilistic reasoning with verifiable, mathematical guarantees using the Z3 solver. It acts as a truth guarantor for your most critical AI tasks.

Key Features

• Algebraic Solver: Dynamically parse and solve algebraic equations with integer and real numbers.
• Boolean Logic Solver: Solve classic boolean satisfiability (SAT) problems.
• Rule Engine: Validate data against a user-defined set of rules loaded from an external JSON file.

Installation

Install the official package from PyPI:

pip install logos-solver

Quick Start Examples

Example 1: Algebraic Solver

Create a file example_algebra.py:

from logos.client import Client

logos_client = Client(llm_provider="openai", api_key="DUMMY_API_KEY")

prompt = "Реши уравнение 3*x - y == 5, где x > 0 и y > 0."
response = logos_client.run(prompt)
print(response)

Output:

Решение найдено: x = 2, y = 1. [Проверено Логос: Решение удовлетворяет всем условиям.]

Example 2: Boolean Logic Solver

Create a file example_boolean.py:

from logos.client import Client

logos_client = Client(llm_provider="openai", api_key="DUMMY_API_KEY")

prompt = "Если Алиса идет на вечеринку, то Боб не идет. Если Клара не идет, то Алиса идет. Клара точно не пойдет. Кто в итоге пойдет на вечеринку?"
response = logos_client.run(prompt)
print(response)

Output:

Решение найдено: Алиса = True, Боб = False, Клара = False. [Проверено Логос: Вывод логически корректен.]

Example 3: Rule Engine

First, create a rules.json file:

{
  "description": "Compliance rules for transactions",
  "rules": [
    "amount < 10000",
    "risk_score <= 0.85"
  ]
}

Now, create example_rules.py:

from logos.client import Client

logos_client = Client(llm_provider="openai", api_key="DUMMY_API_KEY")

# This transaction is valid
valid_prompt = "Проверь транзакцию с amount=9500 risk_score=0.7 по набору правил 'rules.json'"
print(f"Valid case: {logos_client.run(valid_prompt)}")

# This transaction is invalid
invalid_prompt = "Проверь транзакцию с amount=12000 risk_score=0.5 по набору правил 'rules.json'"
print(f"Invalid case: {logos_client.run(invalid_prompt)}")

Output:

Valid case: Проверка пройдена. Все 2 правила из 'rules.json' выполнены. [Проверено Логос: Соответствие подтверждено.]
Invalid case: Проверка провалена. Данные нарушают одно или несколько правил из 'rules.json'. [Проверено Логос: Обнаружено несоответствие.]