Ideator
基于知识图谱的开源AI产品决策助手，通过多路搜索构建竞品知识图谱，利用Gemma智能体在图上推理，输出带来源的构建简报
时间轴 (近 90 天)
开发者Ronak Sarda在Hacktoberfest开源AI挑战赛第二周提交了名为Ideator的项目。
Ideator通过并行执行三路实时搜索来收集信息：Google查找竞品、Google Play查找应用名称与定价、Reddit查找用户抱怨。
Ideator使用FalkorDB图数据库存储每个会话的独立知识图谱，节点包括公司、价格、功能与抱怨。
Ideator的最终输出是一份五格构建简报，包含谁付费、解决什么痛、凭什么赢、定价和第一版五个槽位。
Ideator的定价槽位由TabPFN模型自动填充，痛点槽位由证据自动填充，其余三项由用户决定。
Ideator使用Cypher查询在知识图谱上进行多跳推理，寻找多个竞品用户都在抱怨而用户想法尚未解决的功能点。
Ideator先后使用gemma-4-26b-a4b-it和gemma-4-31b-it运行智能体循环并撰写报告。
当托管Gemma端点失败时，Ideator的短提示会回退到本地Ollama上的gemma2:2b模型。
Ideator的TabPFN定价工具在每次调用时现场训练一个回归器，随着使用次数增加价格估计变得更准。
作者发现将流程约束放在代码层（如tools.py中的REQUIRED）比放在提示词层更可靠，因为模型有时会跳过提示词要求的步骤直接作答。
还有 3 条时间轴事件
全部知识事实 (13)
作者的几位大学朋友在试用Ideator后表示愿意各付约2500卢比使用，但尚未发生实际付费。
50%待验证Ideator通过并行执行三路实时搜索来收集信息：Google查找竞品、Google Play查找应用名称与定价、Reddit查找用户抱怨。
50%待验证Ideator使用FalkorDB图数据库存储每个会话的独立知识图谱，节点包括公司、价格、功能与抱怨。
50%待验证Ideator的最终输出是一份五格构建简报，包含谁付费、解决什么痛、凭什么赢、定价和第一版五个槽位。
50%待验证Ideator的定价槽位由TabPFN模型自动填充，痛点槽位由证据自动填充，其余三项由用户决定。
50%待验证Ideator使用Cypher查询在知识图谱上进行多跳推理，寻找多个竞品用户都在抱怨而用户想法尚未解决的功能点。
50%待验证Ideator先后使用gemma-4-26b-a4b-it和gemma-4-31b-it运行智能体循环并撰写报告。
50%待验证当托管Gemma端点失败时，Ideator的短提示会回退到本地Ollama上的gemma2:2b模型。
50%待验证Ideator的TabPFN定价工具在每次调用时现场训练一个回归器，随着使用次数增加价格估计变得更准。
50%待验证作者发现将流程约束放在代码层（如tools.py中的REQUIRED）比放在提示词层更可靠，因为模型有时会跳过提示词要求的步骤直接作答。
50%待验证Ideator生成一个新想法的完整分析需要约一到两分半钟，后续追问会更快。
50%待验证Ideator的搜索仍需经过SerpApi，价格预测经过Prior Labs，因此完全本地化目前是方向而非现状。
50%待验证开发者Ronak Sarda在Hacktoberfest开源AI挑战赛第二周提交了名为Ideator的项目。
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