AIシステム · 公共部門：標準化と計量
RAGナレッジベースとAI戦略
Rosstandart · 2025 · AIシステム · Python 3.11, LangChain
Rosstandartの文書と「RST 2.0」プロジェクトを対象としたRAGデモ、傘下5機関の分析、GOST規格から要求事項を抽出するシステムの仕様書
関連する2つの取り組みです。1つ目は、Rosstandartの文書とデジタルトランスフォーメーションプロジェクト「RST 2.0」を対象としたデモ用RAGシステムです（15文書、954チャンク）。出典へのリンク付きで自然言語により回答します。3回のイテレーション（ローカルのFAISS、次にベクトルDBの差分管理、さらにMilvusへの移行）とコードレビューを経ています。2つ目は、傘下の5機関に関する分析パッケージ（30以上の文書、約600ページ）とAIによる最適化戦略、そして標準化研究所の技術仕様書のレビューです。この仕様書は、GOST規格から機械可読な要求事項を抽出し、クライアントのシステムに受け渡すシステムに関するものです。
課題
省庁と傘下機関に関する情報が分散しており、AI導入戦略が求められていました。標準化研究所にとっては、規制文書を機械処理に適した要求事項に変換し、AI、MDM、MESシステムに統合することが課題でした。
主な機能
- Claude 4.5 Sonnet（OpenRouter経由）によるRAG。多言語埋め込みにparaphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2を使用し、すべての回答に出典を明示
- Edition A：全体を再インデックスせずにベクトルDBへファイルを差分で追加・削除、CLIによる管理と整合性の検証
- Edition B：FAISSに代えてMilvusを採用、プロンプトインジェクションとDoSへの対策、モデルへのすべてのリクエストに60秒のタイムアウト
- 5機関それぞれの分析パッケージ：総合レポート、AI戦略（8分野、2026–2028年のロードマップ）、SWOT付きの概要レビュー、作業報告書
- 標準化研究所の仕様書：オントロジーモデル（OWL 2、SHACL、Apache Jena）、エンティティと関係の抽出（ruRoBERTa-large）、Java Spring BootによるREST API、AI/MDM/MESへのコンバーター、「自律スタート」段階
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