AI системасы · мамлекеттик сектор: стандартташтыруу жана метрология
RAG билим базасы жана AI стратегиялары
Rosstandart · 2025 · AI системасы · Python 3.11, LangChain
Rosstandart документтери жана «RST 2.0» долбоору боюнча RAG демо, беш караштуу уюмду талдоо жана GOST стандарттарынан талаптарды чыгарып алууга техникалык тапшырма
Өз ара байланышкан эки багыттагы иш. Биринчиси — Rosstandart документтери жана «RST 2.0» санариптик трансформация долбоору боюнча (15 документ, 954 фрагмент) демонстрациялык RAG системасы: жооптор табигый тилде, булактарга шилтемелер менен берилет; ал үч итерациядан (локалдык FAISS, андан кийин вектордук базаны инкременталдык башкаруу, андан соң Milvus базасына өтүү) жана код ревьюсунан өттү. Экинчиси — беш караштуу уюм боюнча аналитикалык пакет (30дан ашык документ, болжол менен 600 барак) жасалма интеллект менен оптималдаштыруу стратегиялары менен, ошондой эле GOST стандарттарынан машина менен иштетүүгө ылайыктуу талаптарды чыгарып алып, кардардын системаларына өткөрүп берүүчү система үчүн стандартташтыруу институтунун техникалык тапшырмасын талдоо.
Тапшырма
Ведомство жана ага караштуу уюмдар тууралуу чачыранды маалымат жана жасалма интеллектти киргизүү стратегиясына муктаждык; стандартташтыруу институту үчүн — ченемдик документтерди машина менен иштетүүгө жана AI, MDM, MES системаларына интеграциялоого ылайыктуу талаптарга айландыруу.
Ичинде эмне бар
- Claude 4.5 Sonnet негизиндеги RAG (OpenRouter аркылуу), paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 көп тилдүү эмбеддингдери менен; ар бир жоопто булактар көрсөтүлөт
- Edition A: файлдарды вектордук базага толук кайра индекстебей акырындап кошуу жана өчүрүү, CLI аркылуу башкаруу жана бүтүндүктү текшерүү
- Edition B: FAISS ордуна Milvus, prompt injection жана DoS чабуулдарынан коргоо, моделге болгон бардык сурамдарга 60 секунддук таймаут
- 5 уюмдун ар бири боюнча аналитикалык пакет: комплекстүү отчет, AI стратегиясы (8 багыт, 2026–2028-жылдарга жол картасы), SWOT менен кыскача ревью, иш боюнча отчет
- Стандартташтыруу институтунун техникалык тапшырмасы: онтологиялык модель (OWL 2, SHACL, Apache Jena), объекттерди жана алардын ортосундагы байланыштарды чыгарып алуу (ruRoBERTa-large), Java Spring Boot негизиндеги REST API, AI/MDM/MES форматтарына конвертерлер, «автономдуу старт» этабы
Машина котормосу — редакцияланып жатат.