Российская государственная библиотека: ИИ-платформа для семантического поиска и каталогизации
Описание проекта
MWS AI и РГБ разрабатывают комплекс ИИ-платформы для автоматизации ключевых процессов библиотечной сферы по трём направлениям. Первое — интеллектуальная система семантического поиска по базе научных работ: хранилище РГБ содержит более 3,7 млн авторефератов, диссертаций и других академических трудов, и новая система находит источники по смыслу запроса, а не только по терминам. Второе — автоматизация каталогизации: ежегодно РГБ получает около 100 тыс. обязательных экземпляров новых изданий, и теперь ИИ формирует предложения по рубрикам, библиотечным индексам и метаданным. Третье — работа с научными текстами: исследовательский фонд РГБ насчитывает около 1 млн единиц хранения, для него MWS AI и РГБ разрабатывают платформу ИИ-поиска по полному тексту книг и платформу анализа нарративов для отслеживания тематических паттернов и сравнения текстов. В перспективе платформа будет предложена всем библиотекам страны.
Вендор и технология: MWS AI (МВС ИИ, ранее MTS AI, входит в МТС Web Services) — MWS AI Agents Platform, семантический поиск, автоматизация каталогизации, анализ текстовых корпусов.
Задача
Библиографы ищут источники вручную по ключевым словам и тематическим рубрикам, из-за чего при нестандартных или смежных запросах релевантные материалы остаются незамеченными. Специалист вручную присваивает библиотечные индексы каждому экземпляру, определяет предметные рубрики и заполняет метаданные, тратя на одну запись более 30 минут.
Цели внедрения
-
Внедрить семантический поиск по смыслу запроса в научных фондах
-
автоматизировать каталогизацию обязательных экземпляров
-
создать платформу ИИ-поиска по полному тексту книг
-
создать платформу анализа нарративов для отслеживания тематических паттернов
-
масштабировать решение на все библиотеки страны
Результаты
-
Результаты
-
На этапе пилота ИИ находил подходящие работы как минимум в 7 случаях из 10, тогда как обычный поиск по ключевым словам даёт значительно более низкий результат
-
охват поиска — более 3,7 млн авторефератов и диссертаций
-
каталогизация — около 100 тыс. обязательных экземпляров в год при более чем 30 минутах ручной работы на запись
-
исследовательский фонд — около 1 млн единиц хранения Нагрузка и масштаб
-
Более 3,7 млн академических трудов, около 100 тыс. новых изданий в год, около 1 млн единиц исследовательского фонда; в перспективе — все библиотеки страны Сроки
-
Дата проекта — 2026/06; о партнёрстве сообщено 8 июля 2026 года