LLM-Dostu CAD Kütüphanesi ve Montaj Mimarisi Özellikleri (LLM CAD Library Specs)

Bu doküman, CADi (Project-CAD-) projemiz bünyesinde geliştirilecek LLM-dostu özel CAD kütüphanesi, montaj motoru, veri toplama boru hattı ve AI gateway altyapısının temel mimari gereksinimlerini ve tasarım ilkelerini içerir.

1. Neden Özel Bir LLM CAD Kütüphanesi / DSL?

Genel 3D CAD kütüphaneleri (CadQuery, OpenCASCADE, PythonOCC) insan geliştiriciler için tasarlanmıştır ve LLM'ler (Claude, GPT, DeepSeek) tarafından kodlandığında şu sorunlara yol açar:

• Yüksek Token Maliyeti: Basit bir parça veya montaj için yüzlerce satır detay kod üretilmesi.
• Sentaks Hataları & Bağlam Kaybı: Metod zincirleme (fluent API) yapılarının karmaşıklığı nedeniyle LLM'lerin sentaks hatası yapması.
• Topolojik Kararsızlık: Yüzey, delik ve kenarların adreslenmesinde illüzyon (hallucination) oluşması.

💡 Çözüm: LLM-Dostu Bildirimsel (Declarative) Kütüphane / DSL

LLM-dostu kütüphanemiz, Python tabanlı yalın bir sözdizimine (SAML - Spatial Assembly Modeling Language) sahip olacak ve doğrudan OpenCASCADE (OCCT / OCP) motoru üzerine kurulacaktır:

[SAML DSL (LLM Arayüzü)] 
         ↓
[SAML Compiler & IR (Kural ve İlişki Çözücü)] 
         ↓
[CADi OCCT Backend (Saf OpenCASCADE Çekirdeği)]
    ├── BRep & Topoloji Katmanı (TopoDS_Shape, Faces, Edges)
    ├── Doğrudan Montaj & Eklemler (Joints/Mates Motoru)
    └── Tersine Mühendislik & Import Motoru (STEP/IGES)

Neden Doğrudan OpenCASCADE (OCCT)?

• Doğrudan B-Rep ve Topoloji Kontrolü: CadQuery veya üçüncü parti wrapper'ların getirdiği adlandırma (naming) ve kararsızlık hataları kökten çözülür.
• Tersine Mühendislik (STEP → SAML): STEP dosyalarının en saf haliyle okunup yüzey/delik analizi yapılması doğrudan OpenCASCADE API'leri ile kayıpsız çalışır.
• Dış Katman Bağımsızlığı: Gereksiz bağımlılıklar elenir, doğrudan endüstriyel C++ çekirdeği Python üzerinden kontrol edilir.

Strateji: reference_build123d kaynak kodları incelenmiş olup; montaj eklemleri, B-Rep selektörleri ve STEP import gibi kritik alt yapılar kopyalanıp kendi OpenCASCADE altyapımıza uyarlanacaktır.

2. Kütüphanede Olması Gereken Temel Özellikler

A. Üst Düzey Montaj ve İlişkilendirme (High-Level Assembly & Mates)

• Parçaları uzayda $X, Y, Z$ koordinatlarıyla elle yerleştirmek yerine CAD standartlarındaki Montaj İlişkileri (Mates & Constraints) kullanılır.
• Örnek:

  Assembly.connect(partA.face("bottom"), partB.face("top"), mate_type="FLUSH", offset=0)
  Assembly.align_holes(partA.hole("h1"), partB.hole("h1"))
  

• Kazanım: LLM'in uzamsal matris hesaplama yükünü sıfırlar, token tüketimini %90 düşürür.

B. Dahili Standart Parça Kütüphanesi (Built-in Standard Component Library)

• Cıvata, somun, rulman, alüminyum profil, motor gibi standart endüstriyel bileşenler LLM tarafından sıfırdan çizilmez, tek satırda çağrılır:

  bolt1 = Fastener.ISO4762(size="M6", length=20)
  bearing1 = Bearing.SKF("608ZZ")
  motor1 = Component.NEMA17(length=40)
  

• Kazanım: 1000 token harcanacak standart bileşenler 5-10 token'a düşer.

C. Çapa / Bağlantı Noktaları (Anchor Ports & Interfaces)

• Parçalar kendi üzerinde montaj portları barındırır:

  Assembly.attach(motor.port("shaft"), wheel.port("hub"))
  

• Kazanım: Parçaların iç içe geçme ve çakışma (clash) hataları engellenir.

D. Değişken Bağlamalı Parametrik Mimari (Cascading Parametric Variables)

• Tüm montaj tek bir ana değişkene (Master Parameter) bağlanır:

  with Assembly("Gearbox") as app:
      app.set_param("box_width", 120)
      # Tüm iç parçalar box_width parametresine göre otomatik ölçeklenir
  

• Kazanım: Kullanıcı revizyon istediğinde LLM tüm kodu baştan yazmak yerine sadece 1 parametreyi değiştirir (%98 token tasarrufu).

E. Dosyadan Koda Dönüşüm / Tersine Mühendislik (Import & Reverse Engineering)

• Mevcut endüstriyel CAD dosyaları (STEP, IGES, STL, DXF) doğrudan sisteme aktarılıp SAML koduna dönüştürülür:

  # Dosyadan SAML kodu üret
  model = Assembly.from_step("gearbox.step")
  dsl_code = model.to_saml()           # → LLM-dostu SAML kodu
  params   = model.extract_params()    # → Parametrik değişkenler
  
  # Görsel teknik çizimden (OCR + AI)
  model = Assembly.from_drawing("blueprint.pdf", ocr=True)
  

• Kazanım:
  • Mevcut endüstriyel miras (legacy) dosyalar sisteme dahil edilebilir
  • (STEP dosyası → SAML kodu) çifti → Fine-tuning veri seti
  • Kullanıcı "bu parçayı al ve şu değişikliği yap" diyebilir (edit workflow)
  • DeepCAD transpiling adımını (Bölüm 3.2) otomatikleştirir

F. Geometri Doğrulama Katmanı (Validation Engine)

• Üretilen veya içe aktarılan tüm geometri çalıştırılmadan önce doğrulanır:

  validator = ValidationEngineer()
  validator.check_manifold(part)          # Su geçirmez kapalı yüzey mi?
  validator.check_tolerances(part)        # Üretim toleransları mantıklı mı?
  validator.check_assembly_clash(asm)     # Parçalar çakışıyor mu?
  validator.check_units_consistency(asm)  # mm/inch karışıklığı var mı?
  

• Kazanım: Hatalı geometri LLM'e yapılandırılmış doğal dil geri bildirimi olarak döner (stack trace yerine NL açıklama → LLM'in hatayı anlayıp düzeltmesi kolaylaşır).

G. Versiyon Kontrolü ve Kısmi Revizyon (Versioning & Diff-Edit)

• Her SAML kodu commit'i parametreler + hash ile izlenir; LLM tüm kodu baştan yazmak yerine sadece değişen bloğu günceller:

  # Parçayı tamamen yeniden yazmak yerine güncelle
  Assembly.update_part("gearbox", "cover", wall_thickness=3.5)
  Assembly.diff(v1, v2)   # → Değişen parametreler ve geometri farkı
  

• Kazanım: %95+ token tasarrufu, revizyon geçmişi izlenebilir, DPO/RLHF için negatif örnek kaydı.

H. Zorunlu Metadata Şeması (Required Metadata)

• Her SAML dosyası üretim için gereken meta bilgileri içerir:

  Assembly(
      name="GearboxV2",
      units="mm",                        # Zorunlu: mm | inch | m
      tolerance_standard="ISO 2768-m",   # Zorunlu: üretim toleransı
      material="AlSi10Mg",               # Opsiyonel: malzeme
      export=["STEP", "STL", "DXF"],    # Çıktı formatları
  )
  

• Kazanım: mm/inch karışıklığı ve tolerans hatası CAD'de ölümcüldür; DSL'de first-class citizen yapılması zorunludur.

I. build123d'den Alınacak ve OpenCASCADE ile Özelleştirilecek Modüller

Proje dizinine indirilen (library/reference_build123d) kaynak kodlarından kütüphanemize doğrudan adapte edilecek kritik bileşenler:

1. Montaj ve Eklem Sistemi (joints.py):

   • Neden gerekli? RigidJoint, RevoluteJoint, LinearJoint gibi nesnelerin OpenCASCADE matris dönüşümlerine (gp_Trsf) nasıl bağlandığı hazır.
   • Bizim uyarlamamız: SAML'in Assembly.connect(mate_type=...) yapısına doğrudan entegre edilecek.

2. Topoloji ve Yüzey Seçiciler (topology/ & geometry.py):

   • Neden gerekli? Face.filter_by(), Edge.filter_by(), en üst yüzeyi bulma (>Z), silindirik delikleri ayıklama mantığı.
   • Bizim uyarlamamız: Hallucination'ı önlemek için yüzeylere deterministik ID/çapa atayan modül olarak sadeleştirilecek.

3. İçe Aktarma ve B-Rep Dönüşümü (importers.py & brep_from_stl.py):

   • Neden gerekli? STEP ve STL dosyalarını OpenCASCADE nesnelerine (TopoDS_Shape, TopoDS_Compound) dönüştürme fonksiyonları.
   • Bizim uyarlamamız: Assembly.from_step() ve Tersine Mühendislik (Dosyadan SAML Koda) boru hattının çekirdeği yapılacak.

4. Dışa Aktarma Motoru (exporters.py & exporters3d.py):

   • Neden gerekli? Renk, malzeme, montaj hiyerarşisini kaybetmeden STEP/GLTF/STL formatlarına kaydetme algoritmaları.

3. Veri Toplama ve Fine-Tuning Hazırlık Stratejisi

Modeli kendi kütüphanemiz üzerinde eğitmek (Fine-Tune) için gereken [İstek Metni ──> Bizim DSL Kodu ──> STEP/STL] verisi 3 kanaldan toplanır:

1. Sentetik Veri Üretimi (Synthetic Data Pipeline)

1. Parametrik Şablon Betikleri: Python ile 50-100 temel parça ve montaj kategorisi (flanşlar, L-braketler, redüktörler, kasalar) yazılır. Parametreler rastgele değiştirilerek 50.000+ hatasız DSL kodu türetilir.
2. Tersine Prompting (Reverse Prompting): Bu kodlar büyük bir LLM'e (Claude 3.5 / GPT-4o) verilerek Türkçe ve İngilizce kullanıcı istekleri ("100x50mm flanş tasarla") ürettirilir.

2. Açık Kaynak Veri Dönüştürme (Transpiling)

• DeepCAD (178.000 Onshape Modeli) veritabanındaki JSON komut dizileri otomatik script ile kendi DSL formatımıza dönüştürülür.
• GitHub'daki CadQuery ve build123d repoları taranır.

3. Canlı Sistem Logları (Production Telemetry)

• Başarılı Çıktılar (gold_standard.jsonl): OpenCASCADE doğrulamasından (ValidationEngineer) geçen hatasız kodlar otomatik veri setine kaydedilir.
• Hatalı Çıktılar: Hatalı üretilip düzeltilen kodlar modelin olumsuz örnekleri öğrenmesi için DPO/RLHF veri setine eklenir.

4. Altyapı & AI Gateway (OmniRoute Entegrasyonu)

• Kesintisiz Çalışma (Auto-Fallback): Kotalar veya hız limitleri dolduğunda otomatik alternatif AI sağlayıcısına yönlendirme.
• Token Sıkıştırması (RTK + Caveman): Bağlam ve prompt boyutu %15-%95 azaltılarak API maliyetleri düşürülür.
• Çoklu Model Desteği: Basit görevler için ücretsiz/ucuz modeller (Gemini Flash, lokal Ollama), karmaşık montajlar için üst düzey modeller (Claude 3.5 Sonnet) çağrılır.

5. Yol Haritası (Milestones)

1. Adım 1: SAML / LLM-DSL sözdizimi ve SAML Compiler IR'ının (ir/nodes.py, ir/parser.py) netleştirilmesi.
2. Adım 2: Backend Adapter katmanı (backend/occt_backend.py — saf OpenCASCADE/OCP çekirdeği ile bağımsız motor).
3. Adım 3: Standart parça kütüphanesi (Fastener.ISO4762, Bearing.SKF, Nut.DIN934, Washer.DIN125, Profile.VSlot, Motor.NEMA).
4. Adım 4: Geometri Doğrulama Motoru (ValidationEngineer) — Manifoldluk ve Çakışma (Clash) denetimi.
5. Adım 5: Tersine Mühendislik pipeline'ı — STEPReverseEngineer ile STEP dosyasından otomatik SAML kod üretimi.
6. Adım 6: Sentetik veri üreteci (scripts/synthetic_generator.py) — 20k+ (istek, SAML, STEP) üçlüsü.
7. Adım 7: Qwen2.5-Coder veya DeepSeek modelinin LoRA/QLoRA ile eğitilmesi.
8. Adım 8 (Uzun Vade): CADi Native Kernel — kendi geometri çekirdeği ile build123d bağımlılığının kaldırılması.