О создании нейро-консультанта в области законодательной метрологии
Всероссийский научно-исследовательский институт метрологической службы и Университет искусственного интеллекта завершили совместную работу по созданию прототипа нейро-консультанта, способного генерировать точные ответы на запросы пользователей в области законодательной метрологии.
Реализация проекта осуществлялась на платформе российской большой языковой модели (LLM) - YandexGPT. Также специалистами Университета искусственного интеллекта был создан интерфейс телеграм-бота.
В ближайшее время завершится процесс миграции прототипа на ресурсы ВНИИМС, после чего нейро-консультант в области законодательной метрологии будет доступен для пользователей в социальной сети Телеграм.
Подписывайтесь на телеграм-канал ВНИИМС для получения оперативной информации о запуске проекта и ссылки на телеграм-бот нейро-консультанта в области законодательной метрологии.
Этапы реализации проекта
При создании прототипа использовались исходные данные, в состав которых вошли более 100 экспертных ответов специалистов-метрологов и более 25 нормативно-технических документов, регулирующих метрологическую деятельность.
Сформированная база знаний прошла предварительную обработку, включавшую разделение на чанки (блоки информации) в зависимости от формата текста, с последующей векторизацией и сохранением в хранилище FAISS.
Обработка пользовательских запросов начиналась с получения вопросов в Telegram, после чего следовала векторизация для поиска в хранилище. Завершающим этапом была отправка текстов и вопросов на подготовку ответов в языковую модель (LLM).
Также был проведен сравнительный анализ различных моделей искусственного интеллекта, чтобы оценить их эффективность в понимании и обработке запросов. Учитывая ограниченные время и ресурсы, были выбраны модели GigaChat, YandexGPT и зарубежный аналог Claude-3-haiku от Anthropic. Публичные рейтинги часто противоречивы, и не всегда понятны сами принципы сравнения, поэтому наш анализ был направлен на получение более объективной картины в контексте тематики проекта.
По итогам сравнения модель YandexGPT показала наилучшие результаты по качеству ответов. Архитектура решения состояла из двух частей: первая модель анализировала пользовательский запрос, формируя список используемых терминов и определений; вторая модель, используя эти объяснения и дополнительные материалы из базы знаний, формировала окончательный ответ.
Результатом проведенных работ стал успешно протестированный прототип нейро-консультанта, демонстрирующий высокую скорость и точность обработки запросов, который был интегрирован в Telegram для удобства пользователей, обеспечивая высокую скорость ответа.
Проект показал значительный потенциал использования ИИ в области метрологии и предоставления информационной поддержки.
Источник:
https://www.vniims.ru/press-center/novosti/o-sozdanii-neyro-konsultanata-v-oblasti-zakonodatelnoy-metrologii/
