Sistema AI · settore pubblico: normazione e metrologia
Knowledge base RAG e strategie AI
Rosstandart · 2025 · Sistema AI · Python 3.11, LangChain
Una demo RAG sui documenti di Rosstandart e sul progetto «RST 2.0», l’analisi di cinque enti subordinati e le specifiche per estrarre i requisiti dagli standard GOST
Due linee di lavoro collegate. La prima è un sistema RAG dimostrativo sui documenti di Rosstandart e sul progetto di trasformazione digitale «RST 2.0» (15 documenti, 954 chunk): risposte in linguaggio naturale con link alle fonti; è passato per tre iterazioni (FAISS locale, poi gestione incrementale del database vettoriale, poi migrazione a Milvus) e una code review. La seconda è un pacchetto analitico su cinque enti subordinati (oltre 30 documenti, circa 600 pagine) con strategie di ottimizzazione basate sull’AI, più la revisione delle specifiche tecniche di un istituto di normazione per un sistema che estrae dagli standard GOST requisiti leggibili dalle macchine e li trasferisce ai sistemi del cliente.
La sfida
Informazioni frammentate sull’agenzia e sui suoi enti subordinati e la necessità di una strategia di adozione dell’AI; per l’istituto di normazione, trasformare i documenti normativi in requisiti adatti all’elaborazione automatica e all’integrazione in sistemi AI, MDM e MES.
Cosa c’è dentro
- RAG su Claude 4.5 Sonnet (tramite OpenRouter) con embedding multilingue paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2; fonti citate in ogni risposta
- Edition A: aggiunta e rimozione incrementale di file nel database vettoriale senza reindicizzazione completa, gestione da CLI e validazione dell’integrità
- Edition B: Milvus al posto di FAISS, protezione da prompt injection e DoS, un timeout di 60 secondi su tutte le richieste al modello
- Pacchetto analitico per ciascuno dei 5 enti: un report completo, una strategia AI (8 aree, roadmap 2026–2028), una breve review con analisi SWOT, un report sulle attività
- Le specifiche dell’istituto di normazione: un modello ontologico (OWL 2, SHACL, Apache Jena), estrazione di entità e relazioni (ruRoBERTa-large), un’API REST in Java Spring Boot, convertitori verso AI/MDM/MES, una fase di «avvio autonomo»
Traduzione automatica, in revisione.