BACK

1. Prezentacja aplikacji M-Obywatel
- M-Obywatel to mobilna aplikacja przechowująca dokumenty tożsamości (dowód, prawo jazdy) i elektroniczne legitymacje (np. studencka od 1 lipca).
- Aplikacja umożliwia dostęp do różnych usług urzędowych i procesów, takich jak zmiana miejsca głosowania czy potwierdzenie tożsamości na podstawie QR-kodu.
- Strategia rozwoju zakłada, że M-Obywatel stanie się centralnym miejscem kontaktu obywatela z urzędem.

2. Wirtualny Asystent w M-Obywatelu
- Głównym celem asystenta jest uproszczenie poruszania się po aplikacji i złożonych procesów urzędowych poprzez udzielanie jasnych instrukcji i wskazówek.
- Asystent nie ma dostępu do danych osobowych użytkowników (np. PESEL, recepty), a jedynie kieruje do odpowiednich funkcji aplikacji i wykorzystuje ogólnodostępne informacje z serwisów rządowych.
- Usługa poprawia dostępność informacji oraz skraca czas załatwiania spraw urzędowych.

3. Budowa i działanie asystenta
- Dane pochodzą ze stron gov.pl oraz info.mobywatela.pl, które przetwarzane są w strukturę drzewiastą (parent node i child node).
- Informacje przechowywane są w bazie noSQL (metadane) oraz data lake (dokumenty).
- Wyszukiwanie jest wspierane przez semantyczny silnik oparty na Apache Lucene z rankowaniem przy użyciu modelu językowego Plum 70B.
- System zatrzymuje się na 7 najistotniejszych dokumentach, a następnie ranker definiuje 1-2 najbardziej trafne, co pomaga rozróżnić podobne tematy (np. paszport vs dowód).
- Model posiada mechanizmy guardrails ograniczające odpowiedzi na nielegalne lub nieodpowiednie zapytania.

4. Przykładowy scenariusz użycia
- Rodzina planuje wakacje i sprawdza w aplikacji stan punktów karnych oraz prawo jazdy.
- Okazuje się, że dziecko nie ma paszportu, więc rodzice korzystają z wirtualnego asystenta, aby uzyskać precyzyjne instrukcje wyrabiania paszportu dla dziecka.
- Asystent pyta o szczegóły (wiek dziecka, miejsce wyrobienia paszportu), co pozwala na dostarczenie odpowiedzi dokładnie dopasowanej do sytuacji użytkownika.
- Możliwe jest kontynuowanie rozmowy w ramach jednego scenariusza lub rozpoczęcie nowej ścieżki informacyjnej.
- Integracja feedbacku od użytkowników jest planowana w celu dalszego usprawniania usługi.

5. Status i plany wdrożenia
- Testy wewnętrzne są zakończone, w toku jest ostatni etap sprawdzania i dopracowywania.
- Beta „Family and Friends” planowana jest na III kwartał 2025, a pełne wdrożenie pod koniec 2025 roku.
- Model językowy oraz infrastruktura są stale ulepszane we współpracy z konsorcjum Hive i NASK.
- Wyzwania to m.in. skalowanie infrastruktury oraz aspekty legislacyjne związane z wprowadzeniem nowych funkcji w M-Obywatelu.

Zadania i rekomendacje do podjęcia:
- Kontynuować zbieranie i analizowanie feedbacku użytkowników w celu optymalizacji interfejsu i komunikacji asystenta.
- Wdrażać dalsze iteracje i aktualizacje modeli AI, eliminując błędy i rozszerzając zakres tematów.
- Przygotować i prowadzić dialog na temat wymagań legislacyjnych umożliwiających pełną implementację wirtualnego asystenta.
- Informować użytkowników o dostępności i funkcjonalnościach asystenta, zachęcając do korzystania z aplikacji M-Obywatel.
- Monitorować i zabezpieczać aspekty prywatności danych, potwierdzając ograniczony dostęp asystenta do danych osobowych.

mObywatel ma łatwiej z AI - Architektura inteligentnego asystenta w aplikacji mObywatel

Share:

12:00 - 12:30, 28th of May (Wednesday) 2025 / DEV AI & DATA STAGE

Co się stanie, gdy do aplikacji urzędowej dodacie sztuczną inteligencję? Czy taki model będzie wymagał wniosku w trzech egzemplarzach, zanim odpowie? A może poprosi o potwierdzenie tożsamości w dwóch urzędach? Bez obaw – zamiast mnożyć procedury, tworzymy AI, które je upraszcza.

Na tej sesji pokaże wam HLA (High level architecture) chatbota, bazującego na modelu językowym PLLuM, który już wkrótce pojawi się w mObywatelu. Jak zaprojektować architekturę systemu, żeby nie tylko poruszał się w świecie faktów, korzystał z właściwych danych ale też działał zgodnie z przepisami i nie panikował przy pierwszym pytaniu o dowód osobisty?

Opowiem o genezie powstania asystenta, o integracji z usługami publicznymi i o tym jak łączymy wszystkie techniczne kropki dla najlepszego AI experience. 

LEVEL:
Basic Advanced Expert
TRACK:
AI/ML Software Architecture
TOPICS:
AI Cloud ITarchitecture

Pamela Krzypkowska

Ministry of Digital Affairs