API: Не установлен

О проекте

CI-SCTD: Интеллектуальная система проверки соответствия

CI-SCTD (Compliance Intelligence - Smart Check for Technical Documents) — это инновационная система, предназначенная для автоматизированной проверки соответствия технических заданий требованиям нормативно-правовых актов с использованием искусственного интеллекта.

Система позволяет анализировать технические задания и выявлять их соответствие требованиям федеральных законов, постановлений, приказов, ГОСТов и других нормативных документов, что значительно ускоряет процесс проверки и повышает его точность.

Архитектура системы

Компоненты системы

FrontendBackend APIDatabaseAI Analysis EngineNPA StorageTaskProcessingReportGeneration

CI-SCTD построена на основе микросервисной архитектуры, что обеспечивает гибкость, масштабируемость и надежность системы. Основные компоненты:

  • Frontend: Пользовательский интерфейс, разработанный с использованием современных веб-технологий.
  • Backend API: RESTful API для обработки запросов и взаимодействия с другими компонентами.
  • Database: Хранилище данных для технических заданий, результатов анализа и пользовательской информации.
  • AI Analysis Engine: Ядро системы, выполняющее анализ технических заданий и выявление соответствия требованиям.
  • NPA Storage: Хранилище нормативно-правовых актов и их требований.
  • Task Processing: Модуль обработки заданий и управления очередью анализа.
  • Report Generation: Модуль формирования отчетов и рекомендаций.

Система спроектирована с учетом принципов высокой доступности и отказоустойчивости, что позволяет гарантировать непрерывность работы даже при сбоях в отдельных компонентах.

Технический стек

Frontend

  • Vue.js 3 с Composition API
  • Nuxt 3 для SSR и SEO
  • Tailwind CSS для стилей
  • Pinia для управления состоянием
  • TypeScript для типизации

Backend

  • Node.js с Express
  • Python для AI-компонентов
  • MongoDB для хранения данных
  • Elasticsearch для поиска
  • Redis для кэширования

AI & ML

  • Transformer-based NLP
  • PyTorch/TensorFlow
  • Hugging Face Transformers
  • Semantic Similarity Analysis
  • Neural Information Retrieval

CI/CD и Инфраструктура

  • Docker и Kubernetes
  • GitHub Actions
  • Prometheus и Grafana
  • ELK Stack для логирования

Принципы работы системы

Проверка соответствия технических заданий

  1. Загрузка и индексация НПА

    Система загружает и индексирует нормативно-правовые акты, извлекает из них конкретные требования и классифицирует их по категориям.

  2. Анализ технического задания

    При загрузке технического задания система анализирует его структуру, извлекает ключевую информацию и разбивает на смысловые блоки.

  3. Сопоставление с требованиями

    AI-движок сопоставляет содержимое технического задания с требованиями из НПА, используя методы семантического анализа и машинного обучения.

  4. Формирование отчета

    На основе результатов анализа формируется подробный отчет с указанием выполненных и невыполненных требований, а также рекомендации по доработке.

Алгоритм анализа

1. Предобработка текста
2. Векторизация данных
3. Семантический анализ
4. Проверка соответствия
5. Оценка уверенности
6. Генерация рекомендаций

Преимущества AI-анализа

  • Скорость обработки больших объемов технических заданий
  • Понимание контекста и смысла требований
  • Обнаружение неявных несоответствий
  • Самообучение и повышение точности с каждым анализом

Перспективы развития

Расширение базы НПА

Включение региональных нормативных актов и международных стандартов для более полного охвата требований в различных областях.

ИИ-помощник для составления ТЗ

Разработка интеллектуального ассистента для помощи в составлении технических заданий с учетом требований НПА.

Аналитический модуль

Создание модуля для анализа тенденций и выявления типичных несоответствий в технических заданиях.