AI-система · Госсектор: стандартизация и метрология
RAG-база знаний и ИИ-стратегии
Росстандарт · 2025 · AI-система · Python 3.11, LangChain
RAG-демо по документам Росстандарта и проекту «РСТ 2.0», аналитика пяти подведомственных организаций и ТЗ на извлечение требований из ГОСТ
Две связанные линии работы. Первая — демонстрационная RAG-система по документам Росстандарта и проекту цифровой трансформации «РСТ 2.0» (15 документов, 954 фрагмента): ответы на естественном языке со ссылками на источники; прошла три итерации (локальный FAISS, затем инкрементальное управление векторной БД, затем миграция на Milvus) и ревью кода. Вторая — аналитический пакет по пяти подведомственным организациям (30+ документов, около 600 страниц) со стратегиями ИИ-оптимизации и разбор технического задания института стандартизации на систему, которая извлекает из ГОСТ машиночитаемые требования и передаёт их в системы заказчика.
Задача
Разрозненная информация о ведомстве и подведомственных организациях и необходимость стратегии внедрения ИИ; для института стандартизации — преобразование нормативных документов в требования, пригодные для машинной обработки и интеграции в AI, MDM и MES.
Что внутри
- RAG на Claude 4.5 Sonnet (через OpenRouter) с многоязычными эмбеддингами paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2; указание источников в каждом ответе
- Edition A: инкрементальное добавление и удаление файлов в векторной БД без полной переиндексации, CLI-управление и валидация целостности
- Edition B: Milvus вместо FAISS, защита от prompt injection и DoS, таймаут 60 секунд на все запросы к модели
- Аналитический пакет по каждой из 5 организаций: комплексный отчёт, ИИ-стратегия (8 направлений, дорожная карта 2026–2028), краткое review со SWOT, отчёт о работе
- ТЗ института стандартизации: онтологическая модель (OWL 2, SHACL, Apache Jena), извлечение сущностей и отношений (ruRoBERTa-large), REST API на Java Spring Boot, конвертеры в AI/MDM/MES, этап «автономный старт»