MWS AI (входит в МТС Web Services) и Российская государственная библиотека заключили стратегическое партнёрство: вместе они будут строить комплекс ИИ-решений для автоматизации библиотечных процессов. Ставки высокие - платформу планируют тиражировать на все публичные библиотеки страны.
Что конкретно будет автоматизировано
Проект охватывает три ключевых направления. Первое - семантический поиск по научному хранилищу РГБ, где собрано свыше 3,7 млн диссертаций, авторефератов и академических трудов. Сейчас библиографы ищут вручную: по ключевым словам и рубрикам. При нестандартных или межотраслевых запросах нужные материалы попросту теряются. Новая система ищет по смыслу. На пилоте точность - семь из десяти попаданий, традиционный поиск в сопоставимых задачах даёт заметно меньше.
Второе - каталогизация. Ежегодно РГБ получает около 100 тысяч обязательных экземпляров новых изданий. Каждую запись специалист обрабатывает вручную: присваивает индексы, заполняет метаданные, проставляет рубрики. Только на одну позицию уходит больше 30 минут. ИИ будет формировать предложения по классификации автоматически - скорость обработки должна вырасти кратно.
Третье направление - аналитика уже оцифрованного фонда объёмом около 1 млн единиц. Здесь запланированы две платформы: полнотекстовый ИИ-поиск по книгам и инструмент для анализа нарративов - отслеживания тематических паттернов и сравнения текстовых массивов. Последний откроют для вузов.
Технологическая основа и масштаб задачи
В основе совместной разработки - отечественная система АНСИС (Аналитическая нейросетевая справочно-информационная система) на программном обеспечении из реестра Минцифры. Прикладные решения строятся на MWS AI Agents Platform, чьи компоненты уже включены в Единый реестр российского ПО. Вся инфраструктура разместится на серверах РГБ.
Масштаб задачи понятен из цифр. В России более 40 000 публичных библиотек с совокупным фондом почти 900 млн единиц хранения. Вручную обрабатывать такой поток уже физически невозможно. Генеральный директор MWS AI Денис Филиппов расставил акценты прямо: «Ценность нашего совместного проекта - не в отдельных технологических решениях, а в том, что мы выстраиваем тиражируемую модель для всей отрасли. То, что будет опробовано в РГБ, смогут использовать другие библиотеки страны».
Почему это важно за пределами одной библиотеки
Генеральный директор РГБ Вадим Дуда сформулировал суть сдвига точно: «При помощи искусственного интеллекта мы перестаём обрабатывать поступления и начинаем работать с фондом как с массивом знаний». Это не про экономию времени сотрудников - это про принципиально иной доступ к накопленному культурному и научному капиталу.
РГБ в этой схеме выступает полигоном. Если модель докажет работоспособность на крупнейшем книжном собрании страны, распространить её на региональные и муниципальные библиотеки - вопрос тиражирования, а не новой разработки. Для системы образования и науки это означает реальный, а не декларативный доступ к фондам, которые сегодня формально существуют, но практически недоступны из-за слабых инструментов поиска.