Классификатор строительных ресурсов BuReClass

Решение кейса «Приведение номенклатуры участников рынка к официальному Классификатору Строительных Ресурсов», занявшее 2 место на хакатоне «Цифровой прорыв. Сезон: искусственный интеллект» в УрФО 17-19 мая 2024 года.

Тизер решения

При составлении технической документации и закупках необходимо указывать строительные материалы и ресурсы в соответствии с официальным Классификатором строительных ресурсов (КСР). Решение представляет собой веб-сервис с API для автоматизированного подбора официального наименования и кода строительного ресурса на основании произвольного названия.

Технической особенностью является индексация КСР с помощью современного свободно распространяемого поискового движка ElasticSearch. Уникальностью решения является использование модели Sentence BERT MOADdev/multilingual-e5-large-amethyst, дообученной на текстах предметной области строительства, что позволяет актуализировать индексацию КСР без модификации поисковых средств.

Сборка и запуск приложения

docker compose --env-file .env up --build -d

После запуска требуется добавить в директорию /app/data контейнера backend файлы с КСР и векторными представлениями наименований. В дальнейшем это будет осуществляться в автоматическом режиме.

Документация конечных точек API представлена в файле API-DOCUMENTATION.md. Материалы исследований моделей искусственного интеллекта находятся в директории research.

Минимальные системные требования

• CPU: 2 ядра, 2 ГГц
• RAM: 12 ГБ
• Disk Space: 30 ГБ

Используемые технологии

• Интеллектуальный подбор наименований: ElasticSearch, SentenceTransformer;
• API: FastAPI, Uvicorn, Nginx;
• Frontend: Vue.js.

From MOAD.dev to Amethyst Capital with <3