AI سسٹم · سرکاری شعبہ: معیارسازی اور میٹرولوجی
RAG نالج بیس اور AI حکمت عملیاں
Rosstandart · 2025 · AI سسٹم · Python 3.11, LangChain
Rosstandart کی دستاویزات اور “RST 2.0” پروجیکٹ پر RAG ڈیمو، پانچ ماتحت اداروں کا تجزیہ اور GOST معیارات سے ضروریات نکالنے کی اسپیسیفکیشن
کام کی دو باہم جڑی لائنیں۔ پہلی Rosstandart کی دستاویزات اور ڈیجیٹل تبدیلی کے پروجیکٹ “RST 2.0” پر مظاہراتی RAG سسٹم ہے (15 دستاویزات، 954 چنکس): ذرائع کے لنکس کے ساتھ عام زبان میں جوابات؛ یہ تین مرحلوں سے گزرا (لوکل FAISS، پھر ویکٹر ڈیٹا بیس کا انکریمنٹل انتظام، پھر Milvus پر منتقلی) اور کوڈ ریویو بھی ہوا۔ دوسری پانچ ماتحت اداروں پر تجزیاتی پیکیج ہے (30+ دستاویزات، تقریباً 600 صفحات) جس میں AI آپٹیمائزیشن کی حکمت عملیاں شامل ہیں، نیز معیارسازی کے ایک انسٹی ٹیوٹ کی اس نظام کے لیے ٹیکنیکل اسپیسیفکیشن کا جائزہ جو GOST معیارات سے مشین کے پڑھنے کے قابل ضروریات نکالتا ہے اور انہیں کلائنٹ کے سسٹمز تک پہنچاتا ہے۔
کام
ایجنسی اور اس کے ماتحت اداروں کے بارے میں بکھری ہوئی معلومات، اور AI اپنانے کی حکمت عملی کی ضرورت؛ معیارسازی کے انسٹی ٹیوٹ کے لیے — ضابطہ جاتی دستاویزات کو ایسی ضروریات میں بدلنا جو مشینی پراسیسنگ اور AI، MDM اور MES سسٹمز میں انضمام کے لیے موزوں ہوں۔
اس میں کیا ہے
- Claude 4.5 Sonnet (OpenRouter کے ذریعے) اور کثیر لسانی ایمبیڈنگز paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 پر RAG؛ ہر جواب میں ذرائع کا حوالہ
- ایڈیشن A: مکمل ری انڈیکسنگ کے بغیر ویکٹر ڈیٹا بیس میں فائلوں کا انکریمنٹل اضافہ اور حذف، CLI سے انتظام اور سالمیت کی توثیق
- ایڈیشن B: FAISS کی جگہ Milvus، پرامپٹ انجیکشن اور DoS سے تحفظ، تمام ماڈل درخواستوں پر 60 سیکنڈ کا ٹائم آؤٹ
- 5 اداروں میں سے ہر ایک کے لیے تجزیاتی پیکیج: جامع رپورٹ، AI حکمت عملی (8 شعبے، 2026–2028 کا روڈ میپ)، SWOT کے ساتھ مختصر جائزہ، کام کی رپورٹ
- معیارسازی انسٹی ٹیوٹ کی اسپیسیفکیشن: اونٹولوجی ماڈل (OWL 2، SHACL، Apache Jena)، اینٹیٹیز اور رشتوں کا اخراج (ruRoBERTa-large)، Java Spring Boot پر REST API، AI/MDM/MES کے کنورٹرز، “خودمختار آغاز” کا مرحلہ
مشینی ترجمہ — پروف ریڈنگ جاری ہے۔