кандидат военных наук;
candidate of military sciences;
Предлагается специализированное решение для анализа документов, использующихся в корпоративных системах документооборота. Цель: разработка и практическая реализация RAG-архитектуры для автоматизированной проверки корпоративных документов с использованием локально развернутых больших языковых моделей, обеспечивающей выявление пропущенных обязательных полей, ошибок форматов данных и содержательных противоречий в документах транспортных и логистических систем. Методы: проведены проектирование и программная реализация Java-приложения, интегрирующего модуль извлечения текста из PDF- и DOCX-документов на основе библиотек Apache, векторное хранилище с упрощенными эмбеддингами на основе частотного анализа слов, алгоритм семантического поиска через вычисление косинусного сходства и клиент взаимодействия с LLM через API сервера Ollama. Результаты: разработанная система продемонстрировала способность к контекстному анализу содержания документов и адаптивность к вариативным форматам представления информации, что позволяет преодолеть ограничения традиционных систем. Экспериментальная проверка выполнена на тестовом наборе корпоративных документов с преднамеренно внесенными ошибками различных типов; оценка эффективности проводилась по метрикам полноты, точности и их среднего, а также по времени отклика системы. Наилучшие результаты показала модель llama3.2:latest при полном исключении передачи конфиденциальных данных за пределы инфраструктуры организации. Практическая значимость: предложенное решение применимо для автоматизации контроля качества документации в корпоративных системах документооборота транспортных предприятий, государственных учреждений и промышленных организаций. Модульная архитектура обеспечивает масштабируемость на другие типы документов и возможность интеграции с существующими информационными системами при минимальных затратах на адаптацию. Использование открытых моделей и локального сервера Ollama снижает зависимость от сторонних облачных сервисов и обеспечивает соответствие требованиям информационной безопасности.
A specialized solution is offered for analyzing documents used in corporate document management systems. Purpose: to develop and implement a RAG architecture for automated verification of corporate documents using locally deployed large language models that identify missing required fields, data format errors, and substantive contradictions in documents of transport and logistics systems. Methods: Java application was designed and implemented programmatically, integrating a text extraction module from PDF and DOCX documents based on Apache libraries, a vector storage with simplified embeddings based on frequency analysis of words, a semantic search algorithm through cosine similarity calculation and an LLM interaction client via the Ollama server API. Results: the developed system has demonstrated the ability to contextually analyze the content of documents and adaptability to variable information presentation formats, which makes it possible to overcome the limitations of traditional systems. The experimental verification was performed on a test set of corporate documents with intentionally introduced errors of various types; the effectiveness was assessed by the metrics of completeness, accuracy and their average, as well as by system response time. The llama3.2:latest model showed the best results, while completely excluding the transfer of confidential data outside the organization’s infrastructure. Practical significance: the proposed solution is applicable for automation of documentation quality control in corporate document management systems of transport enterprises, government agencies and industrial organizations. The modular architecture provides scalability to other types of documents and the ability to integrate with existing information systems at minimal cost of adaptation. Using open models and a local Ollama server reduces dependence on thirdparty cloud services and ensures compliance with information security requirements.