AI систем · металургија, нормативна документација
Граф стандарда GOST и RAG за захтеве за челик
EVRAZ · 2025 · AI систем · Python 3.11, LangChain
Од скупа PDF стандарда до повезане базе знања: везе између стандарда GOST, претрага са изворима, извоз захтева за класу челика у JSON
Низ прототипа за EVRAZ, чија је библиотека стандарда GOST скуп PDF датотека без веза између докумената. Стандарди (PDF/DOC) претварају се у Markdown са табелама и сликама, упућивања на друге стандарде GOST (нормативна и информативна) проналазе се аутоматски, „подређени“ стандарди се преузимају, а над тим су изграђени RAG претрага са изворима и издвајање структурисаних података. Тестни задатак је класа чврстоће C235 према GOST 27772-2021: хемијски састав и механичка својства извозе се у JSON. Током једне недеље (30. октобра – 6. новембра 2025) паралелно је испробано пет опција имплементације.
Задатак
Упућивања на друге стандарде GOST унутар докумената нису кликабилна. Да би прикупио све захтеве за челик C235, стручњак мора ручно да пронађе главни стандард, а затим један по један да прође кроз сваки стандард који се у њему помиње, што дуго траје и допушта пропусте.
Шта садржи
- Конверзија стандарда GOST из DOC/DOCX/PDF у Markdown, табеле (XLSX) и слике
- Аутоматско издвајање упућивања класификованих као „нормативна / информативна“; у GOST 27772-2021 пронађено је 95 јединствених упућивања (71 нормативно, 24 информативна) и уметнуто 232 кликабилна хиперлинка
- Аутоматско тражење и преузимање „подређених“ стандарда GOST (allgosts.ru, уз Yandex XML API као резерву): корпус садржи 60 .doc докумената
- RAG одговори са изворима (Claude 4.5 Sonnet / Gemini 2.5 Pro преко OpenRouter, векторски индекс FAISS)
- Издвајање структурисаних података за класу чврстоће C235 (8 елемената хемијског састава, 3 механичка својства) у JSON уз валидацију
- Варијанте: веб база знања на React/tRPC, граф стандарда у Neo4j са одговорима свесним графа, RAGFlow + OpenSearch са k-NN без Docker, FastAPI + HTMX веб-сервис са crawler, спецификација OCR модула високе тачности
Машински превод – у лектури.