Wytworzenie systemu LLM+RAG wspomagania decyzji – Poznań

Zamówienie JEDNOCZĘŚCIOWE — wytworzenie i wdrożenie jednego systemu.

• Wytworzenie, konfiguracja i wdrożenie systemu LLM+RAG w środowisku air-gapped na 1 instancję (model Gemma 31B Instruction Tuned + vLLM, wyszukiwanie hybrydowe Qdrant z BGE-M3/BM25/reranking, parser z chunkingiem hierarchicznym, orkiestracja Docker Compose/FastAPI/LlamaIndex) z regułą twardej odmowy i wymuszonym cytowaniem źródeł.
• Dostarczenie modułu administracyjnego (webowy panel do wgrywania/podglądu/usuwania/podmiany dokumentów, wersjonowanie z oznaczeniem uchylonych, automatyczna reindeksacja, uprawnienia z logowaniem zdarzeń) — 1 moduł.
• Dostarczenie kompletnego, powtarzalnego pakietu instalacyjnego (pliki Docker Compose, dokumentacja techniczna) umożliwiającego samodzielne postawienie systemu bez udziału Wykonawcy — 1 pakiet.
• Przejście testów odbiorowych na Zestawie Ewaluacyjnym (300–700 pytań) z progami: poprawność cytowań ≥95%, odmowy poza zakresem 100%, stabilność 3–5 użytkowników, mediany czasu ≤15 s.

Zamówienie wymaga customowego wdrożenia modelu językowego z RAG i wyszukiwaniem hybrydowym w środowisku air-gapped, z przyjęciem mierzalnych progów odbiorowych (cytowania, odmowy, wydajność VRAM) oraz dedykowanego panelu administracyjnego — łączy kompetencje ML/AI, DevOps i programowania.

Sygnały, na które warto zwrócić uwagę przed startem.

Brak istotnych sygnałów ostrzegawczych.

• Nieprzejście testów odbiorowych: brak odbioru i brak wynagrodzenia za nieodebraną część; jedna powtórka w ramach terminu i ceny bazowej.
• Kryterium krytyczne (oznaczone w KM1): niespełnione → brak odbioru; niekrytyczne → odbiór warunkowy z listą wad i terminem usunięcia.
• Pytanie z odpowiedzią przypisaną do fragmmentu bazy: lista rozbieżności, korekta klucza po wspólnym przeglądzie.

Wyodrębnione z wyjaśnień treści SWZ.

Zamawiający nie opublikował pytań ani odpowiedzi