Sistem AI · sector public: standardizare și metrologie
Bază de cunoștințe RAG și strategii AI
Rosstandart · 2025 · Sistem AI · Python 3.11, LangChain
Un demo RAG pe documentele Rosstandart și proiectul „RST 2.0”, analiza a cinci organizații subordonate și un caiet de sarcini pentru extragerea cerințelor din standardele GOST
Două direcții de lucru conexe. Prima este un sistem RAG demonstrativ pe documentele Rosstandart și pe proiectul de transformare digitală „RST 2.0” (15 documente, 954 de fragmente): răspunsuri în limbaj natural cu link-uri către surse; a trecut prin trei iterații (FAISS local, apoi administrare incrementală a bazei vectoriale, apoi migrarea la Milvus) și o revizuire a codului. A doua este un pachet analitic despre cinci organizații subordonate (30+ de documente, aproximativ 600 de pagini) cu strategii de optimizare prin AI, plus o analiză a caietului de sarcini al unui institut de standardizare pentru un sistem care extrage cerințe citibile de mașină din standardele GOST și le transmite sistemelor clientului.
Sarcina
Informații împrăștiate despre agenție și organizațiile ei subordonate și nevoia unei strategii de adoptare a AI; pentru institutul de standardizare, transformarea documentelor normative în cerințe potrivite pentru procesarea automată și pentru integrarea în sisteme AI, MDM și MES.
Ce conține
- RAG pe Claude 4.5 Sonnet (prin OpenRouter) cu embeddings multilingve paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2; sursele sunt citate în fiecare răspuns
- Ediția A: adăugarea și eliminarea incrementală a fișierelor în baza vectorială fără reindexare completă, administrare prin CLI și validarea integrității
- Ediția B: Milvus în loc de FAISS, protecție împotriva prompt injection și DoS, un timeout de 60 de secunde pentru toate cererile către model
- Pachet analitic pentru fiecare dintre cele 5 organizații: un raport cuprinzător, o strategie AI (8 direcții, o foaie de parcurs 2026–2028), o scurtă analiză cu SWOT, un raport de lucru
- Caietul de sarcini al institutului de standardizare: un model ontologic (OWL 2, SHACL, Apache Jena), extragerea entităților și relațiilor (ruRoBERTa-large), un API REST în Java Spring Boot, convertoare către AI/MDM/MES, o etapă de „pornire autonomă”
Traducere automată — în curs de corectare.