Интенсивная цифровизация всех сфер человеческой деятельности выступает ключевым трендом современности, оказывая трансформирующее воздействие на профессиональные методы и инструменты. Эффективность профессиональной деятельности в любой высокодинамичной среде напрямую детерминирована скоростью и качеством доступа к релевантным данным. Необходимость принятия обоснованных решений в условиях дефицита времени и постоянно возрастающих объемов информации актуализирует проблему обеспечения постоянного и надежного доступа к источнику верифицированных сведений.
Традиционные методы информационной поддержки деятельности, безусловно, выполняющие свою основную функцию, зачастую не отвечают требованиям оперативности и могут являться источником субъективных ошибок. В этом контексте технологический прогресс в области искусственного интеллекта и обработки естественного языка открывает новые перспективы повышения качества информационной поддержки специалистов.
Одним из перспективных направлений развития информационного обеспечения человеческой деятельности является разработка и внедрение интеллектуальных ассистентов – программных систем, способных к семантическому анализу запросов пользователя, извлечению структурированных данных из объемных баз знаний и предоставлению точных, достоверных и актуальных ответов в режиме реального времени. Ключевым императивом при создании интеллектуальных систем в правоохранительной деятельности является обеспечение максимального уровня достоверности предоставляемой информации, поскольку любая неточность или ошибка могут повлечь за собой серьезные процессуальные последствия.
Целью исследования является разработка концепции, архитектуры и функциональных требований интеллектуального ассистента, а также анализ перспектив внедрения в правоохранительную деятельность и в образовательный процесс ведомственных вузов.
Достижение поставленной цели предполагает решение следующих задач:
— провести анализ современных технологий искусственного интеллекта и обработки естественного языка для определения оптимальных решений, применимых для создания интеллектуальных информационно-справочных систем;
— разработать структурно-функциональную модель интеллектуального ассистента, отражающую специфику правоохранительной деятельности и соответствующую требованиям федеральных государственных образовательных стандартов (далее — ФГОС);
— сформировать структуру предметной области для наполнения базы знаний ассистента, обеспечив механизмы постоянной актуализации и верификации контента;
— разработать и описать алгоритмы работы системы, включая обработку пользовательских запросов, семантический поиск, ранжирование результатов и предоставление ответов с указанием источников информации для обеспечения максимальной достоверности;
— проанализировать возможные формы и способы интеграции интеллектуального ассистента в правоохранительную деятельность и в электронную информационно-образовательную среду вузов;
— провести пилотную апробацию прототипа системы и оценить ее эффективность по критериям: скорость доступа к информации, достоверность данных, удобство интерфейса и влияние на качество образования и результатов служебной деятельности.
Определение оптимальных технологических решений для создания интеллектуального ассистента.
Традиционные информационно-поисковые системы исчерпали свой потенциал, что создает предпосылки для внедрения качественно новых решений на стыке искусственного интеллекта (далее – ИИ) и обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP). NLP – это междисциплинарная область искусственного интеллекта и компьютерной лингвистики, которая занимается разработкой алгоритмических и вычислительных методов для автоматического анализа, понимания, генерации и манипулирования человеческим языком в текстовой или речевой форме.
Современные решения в области обработки естественного языка основаны преимущественно на нейросетевых архитектурах, которые совершили революционный прорыв в понимании и генерации текста. Анализ существующих NLP-решений показывает[1], что данные технологии предоставляют мощные инструменты для создания интеллектуальных систем, однако, их выбор должен определяться конкретными задачами:
— для анализа и классификации сложных текстов оптимальны предобученные языковые модели, например, GPT-модели (Generative Pre-trained Transformer – англ. генеративный предварительно обученный трансформатор) и их производные;
— для генерации ответов с минимальным риском ошибок предпочтительна архитектура RAG (Retrieval-Augmented Generation – англ. извлечение-расширенная генерация), которая используется для построения информационных систем, где требуются точные, обоснованные и актуальные ответы, а не творческая генерация, что делает данную структуру особенно перспективной для разработки интеллектуальных помощников в правоохранительной деятельности, где достоверность каждого факта является обязательным требованием;
— для семантического поиска в больших базах данных наилучшие результаты показывает Sentence-BERT (Sentence Bidirectional Encoder Representations from Transformers, SBERT – англ. Представление двунаправленного кодера предложений от трансформаторов), предназначенная для преобразование текста в числовые векторы фиксированной длины, которые сохраняют его семантическое значение и могут быть использованы для задач, требующих сравнения смыслового сходства между предложениями, что делает его особенно полезным в правоприменительной практике и анализе документов.
Для создания интеллектуальных ассистентов сотрудников органов внутренних дел, где критически важны достоверность и точность, наиболее перспективным является гибридный подход, сочетающий точность BERT для понимания запросов, эффективность SBERT для поиска информации и минимизация ошибок RAG для генерации ответов на основе верифицированных баз знаний.
Определение структурно-функциональной модели интеллектуального ассистента.
Процесс разработки структурно-функциональной модели интеллектуального ассистента должен строиться на основе анализа специфических требований правоохранительной сферы и федеральных государственных образовательных стандартов, обеспечивая интеграцию технологий искусственного интеллекта в образовательное пространство в целях повышения качества подготовки специалистов.
При создании ассистента необходимо определить структурную (описывает компоненты системы и их взаимосвязи) и функциональную (определяет задачи, решаемые системой, и соответствующие им процессы) модели.
Структурная модель должна включать следующие модули:
1. Модуль взаимодействия с пользователем (интерфейсный слой):
— адаптивный интерфейс с распределением ролей доступа;
— голосовой интерфейс в условиях невозможности ручного ввода (при необходимости);
— механизм контекстного диалога с поддержкой уточняющих вопросов.
2. Аналитический модуль:
— обработка естественно-языковых запросов;
— семантический поиск по базе знаний на основе технологий векторного представления;
— формирование ответов в соответствии с архитектурой RAG;
— верификация ответов на непротиворечивость;
3. Модуль базы знаний:
— формирование онтологии базы знаний;
— верификация источников информации;
— экспертная валидация новых источников информации;
4. Модуль управления и безопасности:
— аутентификация и авторизация пользователей;
— протоколирование запросов и ответов для последующего аудита;
— шифрование данных.
Функциональная модель системы определяется потребностями целевых групп пользователей:
1. Функции для практической деятельности:
— консалтинговые услуги;
— тактическое моделирование типовых ситуаций;
— документальное сопровождение;
2. Функции для образовательного процесса:
— формирование профессиональных компетенций;
— доступ к актуальным учебно-методическим материалам и научной литературе;
— индивидуализация обучения.
Предложенная структурно-функциональная модель интеллектуального ассистента обеспечивает системное решение задач поддержки практической деятельности и образовательного процесса.
Определение структуры предметной области для наполнения базы знаний интеллектуального ассистента.
В условиях динамично изменяющегося законодательства, появления новых источников информации, особое внимание должно быть уделено методологии обеспечения долгосрочной актуальности и достоверности контента для создания релевантной и заслуживающей доверия базы знаний интеллектуальной информационно-справочной системы. Данная задача может быть разделена на два этапа:
1) первичное структурирование предметной области;
2) созданием механизмов поддержания актуальности и верификации контента на протяжении всего жизненного цикла системы.
Юридические дисциплины обладают строгой внутренней структурой, системой понятий и классификаций, которая делает ее идеальным фундаментом для построения онтологии базы знаний интеллектуального ассистента. Целесообразность данного подхода обуславливается:
1. Системностью и научной обоснованностью: структура учебных дисциплин является результатом многолетней научной и методической работы, она представляет собой не произвольный набор тем, а логически выстроенную систему, где каждый раздел и понятие взаимосвязаны.
2. Всесторонним охватом предметной области.
3. Готовым категорийно-понятийным аппаратом, что позволяет сразу формализовать основные классы, атрибуты и отношения будущей антологии.
4. Структурой для навигации и диалога: логика построения учебной дисциплины (от общего к частному, от теории к практике) является интуитивно понятной для пользователя.
Таким образом, решение первоначальной задачи по формированию структуры предметной области трансформируется в задачу «формализовать и имплементировать в машиночитаемом виде существующую структуру учебной дисциплины». Использование структуры учебной дисциплины в качестве каркаса базы знаний является не только эффективным, но и методологически корректным подходом, который позволяет:
— экономить ресурсы на этапе проектирования онтологии;
— повышать доверие к системе со стороны экспертов-практиков, так как она опирается на классическую структуру;
— обеспечивать полноту и системность базы знаний ассистента;
— упрощает интеграцию ассистента в учебный процесс, позволяя ему выступать в роли интеллектуального интерактивного учебного пособия.
Решение задачи по созданию механизмов актуализации и верификации контента предлагается путем построения многоуровневой системы поддержания адекватности базы знаний ассистента, состоящей из следующих процедур:
1. Процедура первичной верификации:
— каждый информационный объект, вносимый в базу знаний, сопровождается метаданными (данные источника, статус источника, степень доверия, данные эксперта-валидатора);
— внесение данных возможно только через интерфейс модерации с обязательным указанием источника (ссылки на информационный объект).
2. Процедура автоматизированного мониторинга изменений:
— осуществляется семантический анализ (парсинг) официальных и доверенных Интернет-ресурсов, с целью отслеживания публикации новых информационных объектов;
— производится детектирование новых объектов, сопоставление с существующими объектами онтологии, маркировка источников, требующих проверки, формирование структурированной подборки (дайджеста) изменений для эксперта-валидатора.
3. Процедура экспертной валидации и обновления:
— определение эксперта-валидатора (преподаватель кафедры, практический сотрудник);
— оценка структурированной подборки предложенных системой изменений;
— внесение экспертом-валидатором изменений в онтологию базы знаний.
Предложенная методология позволяет создать не статический справочник, а динамически обновляющуюся семантическую сеть знаний в предметной области. Такой подход гарантирует долгосрочную релевантность, достоверность и, как следствие, практическую ценность интеллектуального ассистента для поддержки как образовательной, так и практической деятельности.
Определение алгоритма работы системы.
Эффективность интеллектуального ассистента определяется способностью находить релевантную информация и гарантировать ее абсолютную достоверность в условиях нечеткой логики и составления некорректных запросов, содержащих орфографические и лексические ошибки. Это требует разработки сложных алгоритмов обработки запросов и генерации ответов.
Общий алгоритм интеллектуальных информационных систем включает в себя следующую последовательность действий или процессов:
1. Предобработка и анализ пользовательского запроса.
Цель: Преобразование входного естественно-языкового запроса в формализованное представление, пригодное для семантического поиска.
Этапы выполнения:
1.1. Нормализация текста:
— приведение текста запроса к нижнему регистру;
— удаление стоп-слов с использованием специализированного словаря для юридической лексики;
— лемматизация (приведение слов к нормальной форме) с помощью морфологического анализатора.
1.2. Извлечение именованных сущностей:
— идентификация и классификация юридических сущностей;
— сопоставление сущностей с разделами базы знаний.
1.3. Определение цели запроса.
1.4. Формирование поискового представления (формирование векторного эмбеддинга[2] запроса).
2. Семантический поиск и извлечение релевантных фрагментов.
Цель: Обнаружение в базе знаний текстовых фрагментов, релевантных запросу по смыслу.
Этапы выполнения:
2.1. Векторный поиск – вычисление близости между вектором запроса и векторами фрагментов в базе знаний.
2.2. Фильтрация по метаданным.
3. Ранжирование и верификация извлеченных результатов.
Цель: Обеспечение максимальной достоверности и приоритезации информации из доверенных источников.
Этапы выполнения:
3.1. Применение правил приоритезации в зависимости от статуса источника информации.
3.2. Контекстуальное ранжирование результатов.
4. Генерация и форматирование ответа с указанием источников.
Цель: Генерация связанного, точного ответа со ссылкой на источник информации.
Этапы выполнения:
4.1. Выбор стратегии генерации:
— прямое извлечение: если найден единственный фрагмент, полностью отвечающий на запрос;
— конкатенация: если ответ состоит из нескольких фрагментов, то они объединяются в логической последовательности;
— генерация с опорой на источники из базы знаний (RAG): для сложных запросов, требующих обобщения, используется большая языковая модель, которой на вход подается запрос пользователя и три наиболее верифицированных фрагмента информации с инструкцией сформулировать ответ на запрос с использованием только приведенных источников информации.
4.2. Форматирование ответа.
4.3. Добавление дисклеймера (например, если источник имеет статус «устаревший» или релевантность ответа близка к нижней границе, то автоматически добавляется предупреждение, что представленная информация требует дополнительной проверки).
Представленный комплекс алгоритмов реализует сквозной принцип верифицируемости информации, что является критически важным для правоохранительной деятельности. Ключевыми особенностями решения являются:
— гибридный поиск, сочетающий семантическую и ключевую релевантность;
— многоуровневое ранжирование с учетом юридической силы документа и его актуальности;
— достоверность обеспечивается за счет явного указания источников для каждого ответа;
— минимизация рисков искажения информации благодаря архитектуре RAG и строгому ограничению языковой модели верифицированным контентом.
Определение форм и способов интеграции интеллектуального ассистента в профессиональную служебную деятельность.
Эффективность использования интеллектуального ассистента напрямую зависит от степени интеграции его в целевые инфраструктуры. Правоохранительная деятельность и образовательный процесс предъявляют различные, а зачастую и противоречивые требования к функционалу и безопасности системы. Следовательно, необходимо установить и систематизировать возможные каналы интеграции и методов имплементации ассистента, обеспечивающих его максимальную полезность и соответствие регламентам указанных сфер деятельности.
Методология анализа интеграции интеллектуального ассистента должна быть направлена на выявление оптимальных точек соприкосновения заинтересованных сторон, максимальную эффективность и минимизацию рисков информационной безопасности и включать в себя следующие этапы:
1. Системный анализ целевых сред – выявление специфики, ограничений и потребностей:
— технологические и юридические процессы;
— нормативные ограничения;
— информационно-техническая инфраструктура;
— потребности пользователей.
2. Декомпозиция функционала интеллектуального ассистента и сопоставление с целевыми средами – определение наиболее востребованных функций:
— определение базовых функций ассистента;
— сопоставление функций со средами внедрения и оценка их востребованности;
— приоритезация функций для реализации и внедрения.
3. Определение форм интеграции:
3.1. Интеграция в практическую деятельность правоохранительных органов должна обеспечивать оперативность, безопасность и минимальное вмешательство в существующие рабочие процессы. Возможные формы интеграции:
— развертывание ассистента в виде защищенного приложения во внутриведомственной среде, для обеспечения универсального доступа с рабочих станций;
— реализация ассистента в виде одного из сервисов единой системы информационно-аналитического обеспечения деятельности;
— реализация ассистента в виде кроссплатформенного мобильного клиента для обеспечения потребности сотрудников правоохранительных органов вне служебных помещений.
3.2. Интеграция в электронную информационно-образовательную среду вузов:
— реализация ассистента в виде LTI-модуль (от англ. Learning Tools Interoperability – Совместимость средств обучения) для интеграции с распространенными платформами, например, Moodle;
— реализация ассистента в виде чат-бота для обеспечения универсального доступа с любой платформы;
— использование ассистента в качестве ядра для построения индивидуальных образовательных траекторий, когда ассистент рекомендует обучающемуся материалы для обучения на основе его запросов или выявленных пробелов в знаниях.
Ввиду различий требований к реализации и функционированию ассистента, наиболее конструктивным представляется использование гибридной модели интеграции. Данный подход обеспечивает концентрацию на разработке наиболее полезных возможностей интеллектуальных системы и их адаптацию под конкретные условия использования, что повышает эффективность внедрения.
Предложенная модель интеграции позволит создать симбиоз практической и образовательной деятельности, где ассистент станет связующим звеном, обеспечивающим непрерывное профессиональное развитие сотрудников правоохранительных органов от этапа обучения в вузе до повседневной оперативно-служебной деятельности.
Определение методов пилотной апробации прототипа системы и оценки ее эффективности.
Пилотная апробация является критически важным этапом валидации разработанного прототипа интеллектуального ассистента. Цель апробации – эмпирическая оценка эффективности системы в условиях, максимально приближенных к реальным, по заранее определенным критериям, а также выявление узких мест для дальнейшей доработки.
Методология проведения пилотной апробации:
1. Определение фокус-групп и длительности эксперимента:
— экспериментальная группа: практические сотрудники правоохранительных органов и обучающиеся ведомственных вузов, использующие прототип интеллектуального ассистента;
— контрольная группа: аналогичная по составу группа, выполняющая задачи с использованием традиционных методов информационного обеспечения.
— длительность эксперимента — 4 недели.
2. Процедура апробации:
— проведение предварительного инструктажа по использованию прототипа и традиционных методов информационного обеспечения;
— выполнение идентичных тестовых заданий участниками обеих групп;
— протоколирование запросов к информационным ресурсам.
3. Определение критериев оценки использования системы:
3.1. Скорость доступа к информации:
— среднее время от получения запроса до предоставления ответа системой (автоматическая фиксация);
— среднее время выполнения тестовых заданий экспериментальной группой и контрольной группой (сравнительный анализ);
Инструмент измерения: встроенная система логирования, хронометраж выполнения заданий.
3.2. Достоверность данных:
— процент ответов, содержащих ошибки и неточности (верифицируется экспертной комиссией);
— коэффициент доверия системе пользователей (опрос пользователей)
Инструмент измерения: экспертная оценка ответов системы, анкетирование пользователей.
3.3. Удобство интерфейса:
— субъективная оценка пользователями;
— количество ошибок пользователя при взаимодействии с интерфейсом;
— анализ обратной связи.
Инструмент измерения: стандартизированный опросник для оценки субъективного удобства, анализ логов взаимодействия, контент-анализ.
3.4. Влияние на качество образования и эффективность служебной деятельности:
— для образовательного процесса: сравнение результатов промежуточной аттестации по учебной дисциплине курсантов экспериментальной и контрольной группы;
— для оперативно-служебной деятельности: оценка эффективности решения поставленных задач.
Инструмент измерения: контрольные срезы, экспертные оценки, анкетирование.
4. Определение методов анализа данных:
— количественные данные (время, баллы, проценты) обрабатываются методами дескриптивной статистики и проверки статистических гипотез;
— качественные данные (открытые вопросы в анкетах, записи в дневниках) анализируются с помощью метода тематического анализа для выявления основных тем, проблем, паттернов пользовательского опыта работы с системой.
Проведение пилотной апробации по предложенной методологии позволит получить объективные и всесторонние данные об эффективности интеллектуального ассистента. Комбинация количественных и качественных методов оценки обеспечит не только статистическую достоверность выводов, но и глубокое понимание пользовательского опыта, результаты которого станут основой для принятия решения о масштабировании системы, финальной доработки функционала и интерфейса, формирования рекомендаций по внедрению в оперативно-служебную деятельность сотрудников органов внутренних дел и образовательный процесс ведомственных вузов. Пилотная апробация является на просто этапом тестирования, а ключевым исследовательским инструментом, связывающим разработку прототипа с его практической имплементацией. Представленная модель интеллектуальной информационно-справочной системы (интеллектуального ассистента), построенная на предложенных принципах, на наш взгляд, имеет потенциал для повышения эффективности оперативно-служебной деятельности сотрудников органов внутренних дел и качества подготовки квалифицированных кадров в ведомственных вузах. Реализация проекта позволит перейти к новому уровню информационно-аналитического обеспечения профессиональной деятельности, основанной на предоставлении точной, достоверной и актуальной информации.
[1] Сравнительный анализ современных технологий обработки естественного языка. // URL: https://infocrime.ru/2025/09/13/nlp/ (дата обращения: 13.09.2025)
[2] Эмбеддинг (от англ. embedding — «вложение») в машинном обучении — это способ представления объектов (слов, предложений, изображений и других типов данных) в виде числовых векторов. Эти векторы позволяют моделям анализировать данные и анализировать их взаимосвязи.