Apache Airflow v3.2.0

Airflow DAG Graph

ingest_vlbi_data
validate_schema
calibrate_data
reconstruct_image
evaluate_recon
quality_gate
register_model
extract_ref_data
extract_cur_scan
calculate_drift_psi
drift_gate
trigger_retraining
extract_prod_model
update_vector_index
validate_freshness

Pipeline Inicializado

OCIOSO

Selecione uma DAG no menu superior e clique em "Disparar DAG Run" para começar o monitoramento e o processamento astrofísico.

Aguardando sinal para disparar DAG.

Disparador de Execuções

DAG Selecionada: 01_eht_image_reconstruction

Simulador de Ruído Atmosférico

Drift Pipeline

Simule diferentes turbulências atmosféricas nas observações diárias de rádio para ver o monitor do Airflow decidir o retreinamento via PSI.

Moderado (PSI ~0.12)

Indexador Vetorial (RAG)

LLMOps Pipeline

Ao aprovar um modelo na DAG 01, seus metadados de massa/spin e parâmetros de calibração são chunkados, vetorizados e indexados no banco semântico para a pesquisa científica.

Último Run Indexado Nenhum
Documentos no Índice 0
Fidelidade Champion -
Massa Estimada -
Spin Estimado -

Histórico do Model Registry

Run ID Fidelidade (NCC) Massa (M☉) Spin (a) Qual. Gate Deploy
Nenhum modelo registrado nesta sessão. Execute a DAG 01.

Query Engine do Catálogo EHT

O Chatbot usa RAG para recuperar os chunks semânticos do arquivo de índice e formular respostas sobre os buracos negros catalogados no Model Registry.

Ollama Off
Olá! Sou o assistente científico do Catálogo EHT. Pergunte-me sobre os buracos negros observados (ex: "Qual a massa e o spin de M87*?" ou "Qual a fidelidade da run?").
Contexto Semântico Recuperado (RAG):
Nenhum contexto recuperado ainda. Envie uma mensagem.