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Gaurav Mandle发布离线多语言福利方案RAG系统NyayaSetu

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AI 综述

Gaurav Mandle 发布开源仓库 Citizen-Scheme-AI（NyayaSetu），面向印度公民福利方案提供可解释的多语言决策支持。系统用确定性规则引擎评估年龄、性别、收入等 10 项人口属性，输出是否符合条件及百分比匹配分数，以避免 LLM 在资格判断上的幻觉。 检索部分采用离线 TF-IDF 向量匹配与 Devanagari Unicode 分词，支持英语、印地语、马拉地语三语界面，无需外部 API 或神经权重。项目预置 PM-KISAN、Ayushman Bharat 等中央福利方案，并提供可下载的 Markdown 行动路线图和文档清单。 据仓库说明，系统可在普通消费级硬件上完全离线运行，不需数 GB 神经权重或付费云 API；全部 32 项测试将在 2 秒内执行并通过。

AI 根据报道生成 · 3 小时前更新

最新进展11月8日 00:35
NyayaSetu（Citizen-Scheme-AI）：面向印度公民福利方案的可解释多语言生成式 AI 与 RAG 决策支持系统

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

11月8日
  1. GitHub · 3D 生成新仓库
    NyayaSetu（Citizen-Scheme-AI）：面向印度公民福利方案的可解释多语言生成式 AI 与 RAG 决策支持系统

    Gaurav Mandle 开发的 NyayaSetu（Citizen-Scheme-AI）用确定性规则引擎评估年龄、性别、收入等 10 项人口属性，输出符合/不符合条件与百分比匹配分数，避免 LLM 资格幻觉。系统采用离线 TF-IDF 向量匹配与 Devanagari Unicode 分词实现零延迟多语言 RAG，支持英语、印地语、马拉地语三语界面，无需外部 API 或神经权重。项目预置 PM-KISAN、Ayushman Bharat 等中央福利方案，并提供可下载 Markdown 行动路线图与文档清单。

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