Problem
Duże przedsiębiorstwa ubiegające się o granty, szczególnie w obszarze innowacji i zielonej energii, często napotykają na bardzo złożony proces tworzenia wniosków. Wymaga on nie tylko wiedzy branżowej, ale także umiejętności definiowania właściwych celów zgodnych z wymaganiami konkursu oraz tworzenia przekonującej narracji opartej na odpowiednich słowach kluczowych, aby zwiększyć szanse na finansowanie.
Istotnym wyzwaniem jest również zrozumienie, czego dokładnie wymaga wniosek oraz ocena, na ile firma spełnia te wymagania.
Wyzwanie
Kluczowym ograniczeniem była konieczność wykorzystania modeli LLM open-source, które zazwyczaj mają mniejsze możliwości niż modele komercyjne - zarówno pod względem jakości odpowiedzi, jak i długości kontekstu. W tym przypadku długi kontekst był krytyczny, ponieważ dokumenty grantowe mogą przekraczać 100 stron.
Ograniczenia te zostały rozwiązane dzięki zaawansowanej architekturze agentowej oraz podziałowi procesu na wiele etapów, takich jak generowanie słów kluczowych, tworzenie podsumowania zarządczego, opracowanie celów SMART oraz moduł „Peer Reviewer”. Moduł ten wykorzystywał inny model LLM do oceny wcześniejszych wyników i zapewnienia ich zgodności z wymaganiami wniosku.
Choć łatwo było znaleźć wiele materiałów z konkursów grantowych, dużym wyzwaniem był brak dobrych przykładów aplikacji z konkretnej branży, nad którą pracowaliśmy. Przeprowadziliśmy szerokie badania, jednak większość dostępnych publicznie przykładów dotyczyła grantów naukowych, a nie inicjatyw przemysłowych.
Rozwiązanie
Zbudowaliśmy asystenta AI do pisania wniosków grantowych w podejściu agentowym, wykorzystując framework Langflow. System integruje modele językowe (LLM), aby wspierać zarówno efektywne generowanie tekstu, jak i przetwarzanie złożonej dokumentacji grantowej. Użyliśmy modeli open-source, aby umożliwić wdrożenie on-premise u klientów korporacyjnych, co zapewnia wyższy poziom poufności i bezpieczeństwa danych.
Asystent składa się z kilku funkcji, w tym generowania słów kluczowych, opracowywania celów wniosku oraz tworzenia streszczenia zarządczego, które następnie może być rozwijane w kolejne sekcje.
Stworzono prosty interfejs użytkownika umożliwiający szybkie wdrożenie i testowanie w fazie Proof of Concept (PoC). System działa w oparciu o AWS Bedrock, co pozwala na efektywne zarządzanie modelami oraz optymalizację kosztów i wydajności.
Rezultatem jest modułowe, skalowalne narzędzie automatyzujące kluczowe etapy tworzenia wniosków grantowych, wykorzystujące nowoczesne technologie AI i umożliwiające łatwą integrację z innymi systemami.
Wynik
W fazie PoC eksperci klienta ds. pisania wniosków grantowych ocenili narzędzie bardzo pozytywnie. Najbardziej wartościową funkcją było generowanie słów kluczowych i fraz kluczowych. Szacuje się, że taki asystent może skrócić czas pisania wniosków nawet o 50%, jednocześnie zwiększając szanse na uzyskanie finansowania dzięki lepiej zdefiniowanym, zgodnym z wymaganiami celom oraz bardziej przekonującej narracji.
