Wdrożenie systemu LLM+RAG z wyszukiwaniem hybrydowym – Poznań

• Część 1 (usługa): wytworzenie i wdrożenie autorskiego systemu LLM+RAG w środowisku air-gapped/on-premise (model Gemma 31B Instruction Tuned + vLLM, wyszukiwanie hybrydowe dense+BM25+reranking, parser z chunkingiem hierarchicznym, orkiestracja Docker Compose/FastAPI).
• Część 2 (usługa): moduł administracyjny do samodzielnego zarządzania bazą wiedzy (web GUI, wersjonowanie/documenty uchylone, reindeksacja automatyczna, uwierzytelnianie Keycloak, logi zdarzeń).
• Część 3 (usługa): wymuszenie reguły twardej odmowy bez halucynacji + groundowanie odpowiedź–źródło z precyzyjnymi przypisami (akt, strona, paragraf/ustęp).
• Część 4 (dostawa): pakiet instalacyjny (konfiguracje Docker Compose, dokumentacja techniczna) umożliwiający samodzielne postawienie systemu bez udziału Wykonawcy.
• Część 5 (usługa): przeprowadzenie testów odbiorowych na Zestawie Ewaluacyjnym Szkoły (300–700 pytań), protokół pomiaru wydajności, iteracje poprawkowe w ramach ceny bazowej.

Własna wytwarzanie systemu LLM z RAG, wyszukiwaniem hybrydowym i środowiskiem air-gapped wymaga zaawansowanej inteligencji sztucznej i MLOps, a kryteria odbioru (95% cytowań, 100% odmów, braki danych) są mierzone automatycznie na dużym zestawie testowym — łączy to złożoność techniczną z wymogiem powtarzalności i audytowalności.

Sygnały, na które warto zwrócić uwagę przed startem.

Wyodrębnione z wyjaśnień treści SWZ.

Zamawiający nie opublikował pytań ani odpowiedzi