System AI · sektor publiczny: normalizacja i metrologia
Baza wiedzy RAG i strategie AI
Rosstandart · 2025 · System AI · Python 3.11, LangChain
Demo RAG na dokumentach Rosstandartu i projektu „RST 2.0”, analiza pięciu podległych organizacji oraz specyfikacja wydobywania wymagań z norm GOST
Dwa powiązane kierunki prac. Pierwszy to demonstracyjny system RAG na dokumentach Rosstandartu i projektu transformacji cyfrowej „RST 2.0” (15 dokumentów, 954 fragmenty): odpowiedzi w języku naturalnym z linkami do źródeł; przeszedł trzy iteracje (lokalny FAISS, potem przyrostowe zarządzanie wektorową bazą danych, potem migracja do Milvus) i code review. Drugi to pakiet analityczny dotyczący pięciu podległych organizacji (30+ dokumentów, około 600 stron) ze strategiami optymalizacji z pomocą AI, a także analiza specyfikacji technicznej instytutu normalizacyjnego dla systemu, który wydobywa z norm GOST wymagania czytelne maszynowo i przekazuje je do systemów klienta.
Zadanie
Rozproszone informacje o urzędzie i jego podległych organizacjach oraz potrzeba strategii wdrażania AI; dla instytutu normalizacyjnego — przekształcenie dokumentów normatywnych w wymagania nadające się do przetwarzania maszynowego i integracji z systemami AI, MDM i MES.
Co jest w środku
- RAG na Claude 4.5 Sonnet (przez OpenRouter) z wielojęzycznymi embeddingami paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2; źródła wskazane w każdej odpowiedzi
- Edition A: przyrostowe dodawanie i usuwanie plików w wektorowej bazie danych bez pełnej reindeksacji, zarządzanie przez CLI i walidacja spójności
- Edition B: Milvus zamiast FAISS, ochrona przed prompt injection i DoS, 60-sekundowy timeout dla wszystkich zapytań do modelu
- Pakiet analityczny dla każdej z 5 organizacji: kompleksowy raport, strategia AI (8 obszarów, roadmapa na lata 2026–2028), krótki przegląd z analizą SWOT, raport z prac
- Specyfikacja instytutu normalizacyjnego: model ontologiczny (OWL 2, SHACL, Apache Jena), ekstrakcja encji i relacji (ruRoBERTa-large), REST API w Java Spring Boot, konwertery do AI/MDM/MES, etap „autonomicznego startu”
Tłumaczenie maszynowe — w trakcie korekty.