Servicii Publice susținute de AI: Automatizarea Procesării Documentelor
Sesiuni programate
Modernizarea Infrastructurii IT Publice: Treci de la procesele manuale, învechite, la fluxuri de lucru bazate pe AI, menținând în același timp o suveranitate strictă a datelor și respectând confidențialitatea cetățenilor.
Implementare AI On-Premise: Învață cum să rulezi modele Large Language Models (LLM) open-source de ultimă generație (precum Llama 3 sau Mistral) exclusiv în rețeaua securizată a instituției, asigurând zero scurgeri de date.
Automatizarea Documentelor: Combină recunoașterea optică a caracterelor (OCR) cu Vision-Language Models pentru a extrage, categorisi și valida automat informațiile din cererile cetățenilor și din formularele oficiale.
Asistenți Virtuali Interni: Construiește sisteme RAG (Retrieval-Augmented Generation) antrenate pe Monitorul Oficial, cadre legislative și proceduri interne pentru a ajuta funcționarii publici să găsească instantaneu răspunsuri corecte.
Cui i se adresează: Managerilor IT din Sectorul Public, Arhitecților de Sistem și Analiștilor Tehnici responsabili cu modernizarea infrastructurii guvernamentale în condiții de maximă securitate.
Abilități dobândite
Curriculum
Suveranitatea Datelor și LLM-uri On-Premise
- Imperativul pentru AI local: De ce instituțiile publice trebuie să evite API-urile externe pentru date personale (PII)
- Evaluarea modelelor open-source (Llama 3, Mistral) pentru cazurile de utilizare guvernamentale
- Deployment-ul LLM-urilor local: Utilizarea Ollama și vLLM pentru o inferență sigură și de înaltă performanță
- Lab: Crearea unui mediu LLM izolat (air-gapped) și testarea vitezei de inferență
Automatizarea Birocrației: Procesarea Documentelor
- Pipeline-uri OCR moderne: Extragerea textului din cereri scanate și formulare completate de mână
- Extragerea Informațiilor: Utilizarea LLM-urilor pentru a scoate date structurate (JSON) din documente legale sau administrative nestructurate
- Categorisire și Triaj: Direcționarea automată a cererilor cetățenilor către departamentul corect
- Lab: Construirea unui pipeline automat care extrage date personale (PII) din modele de cărți de identitate și formulare în mod securizat
Construirea de Asistenți Interni Securizați (RAG)
- Arhitectura RAG pentru administrația publică: Interogarea Monitorului Oficial sau a procedurilor interne (SOPs)
- Configurarea bazelor de date vectoriale locale (ex. PostgreSQL cu pgvector)
- Asigurarea acurateței: Tehnici pentru a ancora strict (grounding) răspunsurile LLM-ului doar în documentele extrase
- Lab: Crearea unui chat assistant intern care răspunde la întrebări procedurale bazat exclusiv pe PDF-uri instituționale încărcate
Integrarea Sistemelor și Automatizarea Fluxurilor
- Conectarea componentelor AI la bazele de date publice existente (integrare SQL pe sisteme legacy)
- Arhitectură bazată pe evenimente (Event-driven): Declanșarea evaluării AI la trimiterea unui formular prin portalul cetățeanului
- Design Human-in-the-Loop (HITL): Asigurarea faptului că funcționarii publici revizuiesc datele extrase de AI înainte de aprobarea finală
- Lab: Integrare end-to-end, mapând un workflow automat de revizuire a documentelor
Structura zilei de curs
- Partea 1: 09:00–10:30
- Pauză: 10:30–10:45
- Partea 2: 10:45–12:15
- Pauză de prânz: 12:15–13:15
- Partea 3: 13:15–15:15
- Pauză: 15:15–15:30
- Partea 4: 15:30–17:30