Локальная языковая модель для НИИ: поиск по научному архиву со ссылками на источники
Содержание
У научно-исследовательских институтов огромные архивы: отчёты по темам за десятилетия, неопубликованные результаты, лабораторные журналы, патентные материалы, грантовая документация. Найти нужное в них занимает часы, а часть знаний уходит вместе с сотрудниками. При этом загружать такие материалы в публичные ИИ-сервисы нельзя: это интеллектуальная собственность института и часто данные ограниченного доступа.
Локальная языковая модель с поиском по архиву решает обе задачи: даёт исследователям мощный инструмент и оставляет данные внутри.
Как это работает
Технология называется RAG, поиск с генерацией ответа:
- Загрузка. Документы института поступают в систему: PDF, Word, таблицы, сканы старых отчётов.
- Распознавание. Сканы проходят распознавание текста, включая таблицы и формулы, насколько это позволяет качество.
- Индексация. Документы разбиваются на смысловые фрагменты с метаданными: тема, год, лаборатория, авторы, гриф доступа.
- Вопрос. Исследователь задаёт вопрос обычным языком.
- Поиск. Система находит релевантные фрагменты с учётом прав доступа.
- Ответ. Языковая модель формирует ответ на основе найденного.
- Ссылки. В ответе указаны конкретные документы, страницы и цитаты.
Модель не обучается на документах института. Знания хранятся в управляемом индексе, который можно обновлять и из которого можно удалять материалы.
Сценарии для НИИ
| Сценарий | Пример вопроса | Польза |
|---|---|---|
| Поиск по внутренним отчётам | какие эксперименты по этой методике проводились и с каким результатом | не повторять уже сделанное |
| Обзор литературы | сводка по теме из архива и публикаций с источниками | быстрее подготовка статей |
| Сравнение методик | чем отличались условия и результаты в разных работах | анализ без ручного сведения |
| Поиск противоречий | где результаты разных работ не согласуются | точки для новых исследований |
| Подготовка заявок | предыдущие работы и результаты коллектива по теме | быстрее грантовые заявки |
| Передача знаний | история направления для нового сотрудника | быстрее адаптация |
Почему именно локально
- Интеллектуальная собственность. Неопубликованные результаты и заявки на патенты не покидают институт.
- Данные ограниченного доступа. Остаются в защищённом контуре.
- Персональные данные. Законодательство требует их хранения на территории Казахстана.
- Контроль. Институт видит, кто и что запрашивает, и управляет доступом.
- Независимость. Работа не зависит от доступности и условий зарубежного сервиса.
Локальная модель может работать на серверах института, в частном облаке казахстанского провайдера или в полностью изолированной сети.
Архитектура
| Компонент | Назначение |
|---|---|
| Конвейер загрузки | проверка, распознавание, разбиение, метаданные, версии |
| Поисковый индекс | семантический поиск по фрагментам с фильтрами по правам |
| Языковая модель | формирование ответа на основе найденного |
| Модель распознавания | сканы, таблицы, изображения |
| Управление доступом | вход сотрудников, права по лабораториям и темам |
| Журнал | кто, что и когда запрашивал |
| Оценка качества | эталонные вопросы, метрики точности и цитирования |
Особенности научных документов
- Формулы и таблицы. Требуют аккуратного распознавания и проверки.
- Терминология. Узкие термины на казахском, русском и английском.
- Версии. Черновики и финальные отчёты по одной теме.
- Гриф доступа. Разные уровни открытости внутри института.
- Большой объём старых сканов разного качества.
Каждая из этих особенностей учитывается в конвейере и проверяется на пилоте.
Как начать
- Аудит. Какие архивы, в каком формате, кто владелец, какие ограничения доступа, какая инфраструктура.
- Выбор архива для пилота. Например, отчёты одного отдела за 10 лет.
- Эталонный набор вопросов от исследователей.
- Пилот на 2-3 моделях с правами доступа и замером скорости.
- Оценка на эталонных вопросах и отзывах пользователей.
- Расширение на другие архивы и подразделения.
Пример: пилот в отраслевом институте
Условный институт с архивом отчётов по темам за 15 лет: около десяти тысяч документов, часть в виде сканов. Исследователи тратят часы, чтобы выяснить, проводились ли похожие эксперименты раньше.
| Шаг | Что делается |
|---|---|
| Выбор архива | отчёты одной лаборатории за 10 лет |
| Подготовка | распознавание сканов, разметка по темам и годам, права доступа |
| Эталонный набор | 70 вопросов от исследователей с известными ответами |
| Сравнение моделей | 3 модели, замер точности, ссылок и скорости |
| Пилот | 10 исследователей в течение нескольких недель |
| Решение | выбор модели, расчёт инфраструктуры, план расширения |
Результат пилота измеряется не впечатлением, а цифрами: доля правильных ответов, корректность ссылок, экономия времени на типовом поиске.
Как оценивать качество
- Точность: ответ совпадает с правильным по мнению эксперта.
- Обоснованность: каждое утверждение подтверждено найденным фрагментом.
- Полнота: система находит все релевантные документы, а не только первый.
- Безопасность: закрытые материалы не попадают к пользователям без доступа.
- Скорость: время ответа приемлемо для работы.
Частые вопросы
Работает ли система с казахским языком?
Качество зависит от модели. Казахстанские и международные модели сравниваются на документах института до выбора.
Что со старыми сканами?
Подключаются через распознавание текста. Качество зависит от состояния сканов, плохие страницы помечаются для ручной проверки.
Может ли ИИ ошибаться?
Может, поэтому каждый ответ сопровождается ссылками на источники, и исследователь проверяет их за секунды.
Нужно ли покупать серверы?
Не обязательно на старте. Пилот можно провести на арендованных мощностях в казахстанском дата-центре, а оборудование выбирать по замерам.
Можно ли подключить внешние базы публикаций?
Да, если лицензии позволяют загрузку и индексацию. Это проверяется отдельно для каждого источника.
Кому принадлежат результаты и индекс?
Институту. Индекс, настройки и журналы хранятся в его контуре или у провайдера в Казахстане по договору.
Можно ли подключить данные экспериментов, а не только тексты?
Да, таблицы и структурированные данные подключаются отдельно, с описанием полей, чтобы система могла их использовать.
