qrouter

과학 지식을 위한 양자 자연어 검색.

연구 산출물: 텍스트와 쿼리를 모두 양자 상태(변분 회로로 컴파일된 DisCoCat 텐서 다이어그램)로 인코딩하고 Born 규칙 중첩을 통해 순위를 매겨 관련 텍스트로 라우팅합니다. 현재는 고전적으로 시뮬레이션 가능하며, 향후 Quantinuum H-시리즈 및 (임베딩을 통한) Xanadu 광자 프로세서에서도 실행되도록 설계되었습니다.

라이브 데모: https://qrouter.ask-meridian.uk

$ curl 'https://qrouter.ask-meridian.uk/rank?q=photons+going+through+barriers&top_k=3'

호스팅 아키텍처(공유 VM에서의 systemd + Cloudflare Tunnel) 및 stub와 lambeq 백엔드 간 서버 전환 방법은 docs/deploy.md를 참조하세요.

상태

가칭입니다. 초기 단계의 스캐폴드입니다. 제품이 아닙니다. 안정적이지 않습니다. 아직 주관적인 견해조차 정립되지 않았습니다.

이 프로젝트의 성격

성격: 구성적 양자 의미론 구조(Coecke 등)가 고전적 밀집 임베딩과 비교하여 의미 있는 검색 동작의 차이를 보이는지 확인하는 실험입니다. 특히 규모보다 기하학적 구조가 더 중요한 소규모 말뭉치에서 그렇습니다.

성격이 아님: 더 빠른 검색기, 더 나은 임베더, 또는 프로덕션 환경에서 사용해야 할 도구가 아닙니다. 양자 회로 시뮬레이션은 고전 하드웨어에서의 cosine(a, b)보다 느립니다. 핵심은 속도가 아니라 구조가 중요한지 여부입니다.

스택

• Python 3.12+

• lambeq — DisCoCat 파싱 + 회로 컴파일

• PennyLane — 변분 양자 회로 + 자동 미분

• JAX — 그래디언트 (lambeq가 이 백엔드를 지원함)

• pytest, ruff

• 환경 관리를 위한 uv

첫 주 계획

1. 1-2일차: Coecke의 "Mathematical Foundations of QNLP" (2020) 및 Lorenz 등의 "QNLP in Practice" (2023) 읽기. lambeq의 MNIST 튜토리얼 실행.

2. 3-4일차: 50개의 arXiv quant-ph 초록 → DisCoCat 파싱 → 시뮬레이션된 회로 → 쌍별 Born 규칙 중첩 → 장난감 검색 데모.

3. 5-6일차: MCP stdio에 연결하여 Claude / Cursor / Windsurf에서 qrouter를 도구로 호출할 수 있도록 설정.

4. 7일차: 결정 — 순수 QNLP를 더 깊이 파고들지, 아니면 광자 리저버 프론트엔드로 분기할지 결정.

참고 문헌

• Coecke, B., de Felice, G., Meichanetzidis, K., Toumi, A. (2020). Foundations for Near-Term Quantum Natural Language Processing.

• Lorenz, R., Pearson, A., Meichanetzidis, K., Kartsaklis, D., Coecke, B. (2023). QNLP in Practice: Running Compositional Models of Meaning on a Quantum Computer. JAIR 76.

• Quantinuum lambeq: https://github.com/CQCL/lambeq

라이선스

MIT (LICENSE 참조).