Du\u017ce przedsi\u0119biorstwa ubiegaj\u0105ce si\u0119 o granty, szczeg\u00f3lnie w obszarze innowacji i zielonej energii, cz\u0119sto napotykaj\u0105 na bardzo z\u0142o\u017cony proces tworzenia wniosk\u00f3w. Wymaga on nie tylko wiedzy bran\u017cowej, ale tak\u017ce umiej\u0119tno\u015bci definiowania w\u0142a\u015bciwych cel\u00f3w zgodnych z wymaganiami konkursu oraz tworzenia przekonuj\u0105cej narracji opartej na odpowiednich s\u0142owach kluczowych, aby zwi\u0119kszy\u0107 szanse na finansowanie.<\/p>\n\n\n\n
Istotnym wyzwaniem jest r\u00f3wnie\u017c zrozumienie, czego dok\u0142adnie wymaga wniosek oraz ocena, na ile firma spe\u0142nia te wymagania.<\/p>\n\n\n\n
Kluczowym ograniczeniem by\u0142a konieczno\u015b\u0107 wykorzystania modeli LLM open-source, kt\u00f3re zazwyczaj maj\u0105 mniejsze mo\u017cliwo\u015bci ni\u017c modele komercyjne - zar\u00f3wno pod wzgl\u0119dem jako\u015bci odpowiedzi, jak i d\u0142ugo\u015bci kontekstu. W tym przypadku d\u0142ugi kontekst by\u0142 krytyczny, poniewa\u017c dokumenty grantowe mog\u0105 przekracza\u0107 100 stron.<\/p>\n\n\n\n
Ograniczenia te zosta\u0142y rozwi\u0105zane dzi\u0119ki zaawansowanej architekturze agentowej oraz podzia\u0142owi procesu na wiele etap\u00f3w, takich jak generowanie s\u0142\u00f3w kluczowych, tworzenie podsumowania zarz\u0105dczego, opracowanie cel\u00f3w SMART oraz modu\u0142 \u201ePeer Reviewer\u201d. Modu\u0142 ten wykorzystywa\u0142 inny model LLM do oceny wcze\u015bniejszych wynik\u00f3w i zapewnienia ich zgodno\u015bci z wymaganiami wniosku.<\/p>\n\n\n\n
Cho\u0107 \u0142atwo by\u0142o znale\u017a\u0107 wiele materia\u0142\u00f3w z konkurs\u00f3w grantowych, du\u017cym wyzwaniem by\u0142 brak dobrych przyk\u0142ad\u00f3w aplikacji z konkretnej bran\u017cy, nad kt\u00f3r\u0105 pracowali\u015bmy. Przeprowadzili\u015bmy szerokie badania, jednak wi\u0119kszo\u015b\u0107 dost\u0119pnych publicznie przyk\u0142ad\u00f3w dotyczy\u0142a grant\u00f3w naukowych, a nie inicjatyw przemys\u0142owych.<\/p>\n\n\n\n
Zbudowali\u015bmy asystenta AI do pisania wniosk\u00f3w grantowych w podej\u015bciu agentowym, wykorzystuj\u0105c framework Langflow. System integruje modele j\u0119zykowe (LLM), aby wspiera\u0107 zar\u00f3wno efektywne generowanie tekstu, jak i przetwarzanie z\u0142o\u017conej dokumentacji grantowej. U\u017cyli\u015bmy modeli open-source, aby umo\u017cliwi\u0107 wdro\u017cenie on-premise u klient\u00f3w korporacyjnych, co zapewnia wy\u017cszy poziom poufno\u015bci i bezpiecze\u0144stwa danych.<\/p>\n\n\n\n
Asystent sk\u0142ada si\u0119 z kilku funkcji, w tym generowania s\u0142\u00f3w kluczowych, opracowywania cel\u00f3w wniosku oraz tworzenia streszczenia zarz\u0105dczego, kt\u00f3re nast\u0119pnie mo\u017ce by\u0107 rozwijane w kolejne sekcje.<\/p>\n\n\n\n
Stworzono prosty interfejs u\u017cytkownika umo\u017cliwiaj\u0105cy szybkie wdro\u017cenie i testowanie w fazie Proof of Concept (PoC). System dzia\u0142a w oparciu o AWS Bedrock, co pozwala na efektywne zarz\u0105dzanie modelami oraz optymalizacj\u0119 koszt\u00f3w i wydajno\u015bci.<\/p>\n\n\n\n
Rezultatem jest modu\u0142owe, skalowalne narz\u0119dzie automatyzuj\u0105ce kluczowe etapy tworzenia wniosk\u00f3w grantowych, wykorzystuj\u0105ce nowoczesne technologie AI i umo\u017cliwiaj\u0105ce \u0142atw\u0105 integracj\u0119 z innymi systemami.<\/p>\n\n\n\n
W fazie PoC eksperci klienta ds. pisania wniosk\u00f3w grantowych ocenili narz\u0119dzie bardzo pozytywnie. Najbardziej warto\u015bciow\u0105 funkcj\u0105 by\u0142o generowanie s\u0142\u00f3w kluczowych i fraz kluczowych. Szacuje si\u0119, \u017ce taki asystent mo\u017ce skr\u00f3ci\u0107 czas pisania wniosk\u00f3w nawet o 50%, jednocze\u015bnie zwi\u0119kszaj\u0105c szanse na uzyskanie finansowania dzi\u0119ki lepiej zdefiniowanym, zgodnym z wymaganiami celom oraz bardziej przekonuj\u0105cej narracji.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Problem Large enterprises applying for grants, especially in innovation and green energy, often face a highly complex application-writing process. It requires not only domain expertise, but also the ability to define correct objectives that match the call\u2019s requirements, and to craft a convincing narrative built around the right keywords to maximize the chances of funding. […]<\/p>\n","protected":false},"featured_media":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":true},"class_list":["post-2261","case-study","type-case-study","status-publish","hentry"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/cogita.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/case-study\/2261","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/cogita.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/case-study"}],"about":[{"href":"https:\/\/cogita.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/case-study"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/cogita.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2261"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}