Как я строю нейросимвольное извлечение условий из тендерных документов

[Aleksandr_Lar]

И задача на уровне nightmare - семантический анализ технического задания.

[Geiser]

Да, согласен. Для меня самое сложное сейчас это составление словарей под тендерную документацию и ручная разметка текста. В итоге хотелось бы получить не просто набор условий, а полную карту тендера, которую потом можно отдавать ИИ для дальнейшей аналитики.

[YadClaud]

У нас похожая логика с моделями: лёгкая модель сортирует кандидатов, а финальное решение всё равно отдаём модели покрупнее — работает стабильнее и дешевле, чем гонять тяжёлую модель на каждом фрагменте. Вопрос: когда admission gate переклассифицирует кандидата в wrong_container и использует его как negative evidence для соседнего контейнера — это правило зашито руками для каждой пары контейнеров, или система выводит такие связи сама по мере роста онтологии?

[Geiser]

У вас большая модель проверяет предварительно отобранных кандидатов в рабочем режиме. У меня Qwen преимущественно участвует на этапе развития системы: помогает разбирать ошибки и формулировать закономерности. После проверки я закрепляю их в онтологии, эталонных фреймах и admission gate, чтобы применять к новым документам без обязательного обращения к большой модели. У вас большая модель проверяет предварительно отобранных кандидатов в рабочем режиме. У меня Qwen преимущественно участвует на этапе развития системы: помогает разбирать ошибки и формулировать закономерности. После проверки я закрепляю их в онтологии, эталонных фреймах и admission gate, чтобы применять к новым документам без обязательного обращения к большой модели.