Государственные учреждения испытывают трудности с гибкостью из-за устаревших данных, затрудняющих доступ к критически важной информации. Министерство транспорта Индианы (INDOT) столкнулось с этим, когда ему потребовалось подготовить отчет об эффективности работы правительства в течение 30 дней. Этот отчет должен был сопоставить законодательные обязанности с основными целями, но жизненно важная информация была разбросана по различным внутренним документам. По оценкам, ручная проверка заняла бы сотни часов, что делало срок выполнения задачи практически невыполнимым.INDOT решил разработать решение на базе искусственного интеллекта, используя свою существующую среду Google Cloud и возможности Gemini. Команда разработала гибкую пилотную программу продолжительностью в неделю, используя Retrieval-Augmented Generation (RAG). Этот процесс включал в себя загрузку и преобразование данных с помощью скриптов Python, а затем их индексацию с помощью Vertex AI Search для создания базы знаний с возможностью поиска.Движок RAG в Vertex AI эффективно извлекал соответствующие фрагменты документов, которые затем передавались Gemini для получения контекстно-зависимых ответов. Это гарантировало, что ответы ИИ основывались исключительно на официальных документах INDOT, а не на внешних интернет-данных. Пилотный проект успешно сгенерировал проекты отчетов для девяти отделов с точностью 98%, сэкономив примерно 360 часов ручного труда.Этот подход на базе искусственного интеллекта позволил INDOT стать крупнейшим государственным учреждением, своевременно представившим свой отчет об эффективности. Структура отчета, сгенерированная ИИ, стала официальным шаблоном для 60 других государственных учреждений, демонстрируя ответственное использование ИИ и укрепляя доверие. Масштабируемая и безопасная система RAG INDOT на Google Cloud создала многоразовую модель для будущих инноваций, ускоряя их миссию по лучшему обслуживанию Индианы.