Lapathoniia отримала доступ до Prozorro – які дані аналізує український штучний інтелект.

Lapathoniia аналізує державні реєстри (фото: Magnific)

Український ІІ-сервіс Lapathoniia представив значне технічне оновлення платформи. Завдяки впровадженню технології Model Context Protocol (MCP) розробникам вдалося підключити нейромережі до офіційних реєстрів державних даних.

Протокол MCP: міст між ІІ та реєстрами України

Основним технологічним досягненням стало впровадження конекторів Model Context Protocol (MCP) у внутрішню систему Lapathoniia Chat.

Відкритий протокол виконує роль універсального адаптера, який дозволяє будь-якій великій мовній моделі (LLM) безпечно взаємодіяти з зовнішніми базами даних, ізольованими файловими системами та державними реєстрами.

На основі цієї архітектури розробник Владислав Михайлишин створив і запустив перші два функціональні конектори:

Модуль Prozorro: надає алгоритму можливість виконувати прямий скринінг, моніторинг, аналітичний аудит державних закупівель та комерційних тендерів. Користувачеві достатньо ввести назву компанії або код ЄДРПОУ організації, щоб ІІ зібрав усю необхідну інформацію.

Модуль Держстату: забезпечує мовним моделям автоматизований доступ до публічних наборів даних. Нейросеть може самостійно звертатися до потоків даних (dataflow) та імпортувати статистичні таблиці у зручний для машинного аналізу формат.

Читайте більше: В Україні запустили власний ChatGPT: як працює чат-бот Lapathoniia

Український чат-бот підключили до держреєстрів (скриншот: Lapathoniia)

Режим Порада: розподіл ІІ-обов’язків

Окрім розширення інформаційної бази, автори платформи кардинально змінили логіку обробки складних запитів, запустивши дворівневу архітектуру взаємодії нейромереж під назвою “Рада”.

У цьому режимі над завданням користувача паралельно працюють два спеціалізовані українські алгоритми, які чітко розподіляють ролі залежно від функціональних переваг.

Функцію координатора та операційного керівника виконує модель LapaLLM. Вона виступає у ролі гнучкого ІІ-агента:

• миттєво прораховує алгоритм дій,
• керує інструментами пошуку через MCP-конектори,
• оцінює проміжні результати,
• оперативно змінює стратегію збору інформації, якщо перша спроба виявилася невдалою.

Після завершення збору масиву даних до роботи підключається модель MamayLM.

Алгоритм відповідає за

• глибокий логічний аналіз отриманих даних,
• структурування фактів,
• написання фінального тексту.

Для кінцевого користувача вся складна внутрішня комунікація залишається непомітною, оскільки система видає у вигляді єдиного, логічного і цілісного тексту.