AI-ассистент, который помогает архитекторам быстро ориентироваться в СП/СНиП/ГОСТ.
ArchNorm помогает архитекторам, ГАП/ГИП и нормоконтролерам быстро вспомнить применимые требования, увидеть краткое объяснение, точные цитаты и понять, на какие пункты норм опирается ответ.
Идея простая: держать нормативный контекст под рукой прямо во время проектирования, а не искать нужный пункт в PDF каждый раз с нуля.
- Landing:
https://alteralto.github.io/ArchNorm-preview/ - Screencast-демо:
https://alteralto.github.io/ArchNorm-preview/screencast/ - Политика конфиденциальности:
https://alteralto.github.io/ArchNorm-preview/privacy.html
Архитекторы знают нормы, но в реальной работе невозможно держать в голове все пункты, исключения и взаимные ссылки СП/СНиП/ГОСТ. Поэтому приходится снова открывать PDF, искать актуальный документ, вспоминать формулировки и вручную собирать ответ под конкретный проектный вопрос.
ArchNorm работает как нормативный навигатор:
- принимает вопрос и контекст проекта;
- ищет релевантные фрагменты нормативных документов;
- суммаризирует ответ простым языком;
- показывает пункт, цитату и источник;
- помогает быстро вернуться к норме, не заменяя профессиональное решение архитектора.
- малые и средние архитектурные бюро;
- архитекторы и проектировщики;
- ГАП/ГИП;
- нормоконтроль;
- команды, которым нужно быстро вспоминать и применять нормы в ходе проектирования.
Проект находится на стадии MVP и подготовки пилотов.
В приватном контуре уже тестируется RAG-пайплайн на реальных СП: PDF ingestion, чанкинг нормативных документов, векторный поиск, LLM-провайдеры и локальный on-prem запуск.
Это публичная витрина проекта, а не исходный код продукта.
Здесь есть:
- landing;
- screencast-демо интерфейса;
- публичное описание продукта.
Здесь нет:
- приватного RAG backend;
- ingestion pipeline;
- нормкорпуса и PDF-документов;
- prompt-логики;
- eval-датасетов;
- производственного кода.
На витрине подключён GoatCounter: https://archnorm.goatcounter.com/count.
Отслеживаются просмотры страниц, клики по ключевым CTA, глубина скролла,
просмотр секций, запуск демо, выбор параметров проекта и результат демо
(risk/ok/sources) через GoatCounter. Текстовые поля не отправляются в
GoatCounter: для них используются только бакеты длины (empty/short/medium/long).
Для demo backend на Hugging Face/Yandex Cloud допускается coarse server-side аналитика: факт вызова endpoint и HTTP-статус. Текст вопросов, контакты и API-ключи в GoatCounter не отправляются.
Отдельно backend может вести QA-матрицу question -> answer -> sources -> status/error в локальный JSONL-файл, если включить ARCHNORM_QA_LOG_ENABLED.
Это нужно для ручной валидации процента успешных ответов и матрицы ошибок;
перед тестом пользователей нужно явно предупреждать не вводить
конфиденциальные и чувствительные данные.
Сейчас мы ищем первые архитектурные бюро для коротких пилотов на 4-6 недель.
Цель пилота: проверить ArchNorm на реальных вопросах бюро, собрать корпус применимых норм и понять, насколько быстрее команда получает нормативный контекст для проектных решений.