پیش بینی می‌شود اجرای این پروژه مستلزم اجرای گام‌های احتمالی زیر باشد: (شایسته است که مجری تحقیق، به‌صورت شفاف گام‌های طراحی شده توسط خود را برای اجرای پروژه، اعلام نماید و صرفاً اعلام این گام‌ها، به‌صورت پیشنهادی است.)

• ایجاد مجموعه داده

مهم‌ترین گام در طراحی سیستم‌های هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی، مرحله جمع‌آوری و اعتبارسنجی داده‌ها است. در این مرحله مجری تحقیق، باید ابتدا نیازهای داده‌ای خود از قبیل حجم، نوع، ساختار و حوزه تخصصی داده‌های موردنیاز برای حل مسائل را شناسایی کند. در ادامه، نحوه نظارت بر جمع‌آوری داده‌های موردنیاز و سپس صحت‌سنجی مجموعه دادگان جمع‌آوری شده، اهمیت بسیار زیادی خواهد داشت. انتظار می‌رود در این مرحله مجری طرح، نحوه اکتساب مجموعه دادگان موردنیاز خود و همچنین روش‌های اعتبارسنجی آن به همراه نام الگوی پیکره دادگان را به‌طور شفاف و دقیق تشریح کند.

• نرمال‌سازی متن

در حوزه پردازش متن، قبل از انجام هرگونه پردازش هوشمندی، ابتدا باید پیش‌پردازش و یکسان‌سازی حروف بر روی آن‌ها انجام گیرد تا صورت‌های غیراستاندارد به شکل استاندارد تبدیل گردند. اگر حروف، نشانه‌های نگارشی و کلمات فارسی به شکل یکسانی نوشته نشوند، متون مورداستفاده، توسط سامانه‌های رایانه‌ای قابل‌تحلیل نخواهند بود. طی فرایند نرمال‌سازی، علائم نگارشی، حروف، فاصله بین کلمات، اختصارات و غیره بدون ایجاد تغییرات معنایی در متن، به شکل استاندارد تبدیل می‌گردند. بنابراین، بایستی از یک استاندارد مشترک برای پیش‌پردازش و پردازش متون استفاده کرد.

• طراحی و توسعه ساختار بروز رسانی مجموعه داده

در یک موتور جست‌وجوی موضوعی، سرعت پاسخگویی به موارد باید تا حد امکان بلادرنگ باشد. علاوه بر این، با توجه به این مسئله که چنین سیستمی نیازمند به‌روزرسانی‌های مکرر جهت انطباق با داده‌های جدید و ثبت اطلاعات جدید در مجموعه دادگان است، قابلیت سیستم در به‌روزرسانی و بهینه‌سازی در کمترین زمان از اهمیت بالایی برخوردار است. در این مرحله، نوع مدل‌سازی دادگان و همچنین نرم‌افزار مورداستفاده برای مدیریت داده جدید، می‌تواند تأثیرات بسزایی بر عملکرد و سرعت اجرا داشته باشد.

• توسعه مدل‌های زبانی

یکی از مهم‌ترین گام‌ها در تولید یک سیستم پردازش هوشمند متن، توسعه یک مدل زبانی است که توانایی ارائه بازنمایی‌های مناسب از کلمات، جملات و متون طولانی را داشته باشد. انتظار می‌رود علاوه بر ارائه مشخصات مدل زبانی، عملکرد مدل زبانی ارائه‌شده و همچنین معیارهای سنجش مدل زبانی نیز تشریح شود.

• جستجوی هوشمند مبتنی شباهت‌یابی معنایی متون

هدف از هوشمندی در این سطح، طراحی سرویس جستجو مبتنی بر شباهت‌یابی متن است.

• طراحی سرویس پیشرفته جستجوی هوشمند مبتنی بر شباهت‌یابی معنایی متون

در یک سطح هوشمندتر از موتورهای جستجو باید علاوه بر خود واژه‌های مورداستفاده در عبارت جستجو، مترادف کلمات در عبارت و همچنین جستجوی معنا و مفهوم آن‌ها نیز مدنظر قرار گیرد. به‌عنوان مثال، اگر کاربر از عبارت «مبارزه اقتصادی» استفاده نماید، موتور جستجو باید به کاربر، نتایجی که در آن از عبارت «جنگ اقتصادی» استفاده‌شده را نیز نشان دهد. در لایه معنا نیز، اگر کاربر عبارت «جنگ تحمیلی» را مورد جستجو قرار دهد، باید سیستم قادر به بازیابی اسنادی با مفهوم «دفاع مقدس» نیز باشد.

• طراحی سرویس طبقه‌بندی خودکار مقالات دانشی

با توجه به اینکه مقالات تولیدشده در یک سازمان، از نظر موضوعی در دسته‌های مختلفی قرار می‌گیرند، ممکن است سرویس طبقه‌بندی موضوعی هوشمند و خودکار نیز در این پروژه موردنیاز واقع گردد.

• اعتبار سنجی و تست

در گام آخر، مراحل اعتبارسنجی عملکرد نرم‌افزار و مدل‌های مورداستفاده به‌عنوان یک Total Product به‌طور کامل بیان شوند. در این مرحله نیاز است تا قبل از به‌کارگیری نرم‌افزار در فاز تولید نهایی، روش‌هایی جهت تست به‌صورت سیستماتیک توسعه داده شده و مورداستفاده قرار بگیرند. در اینجا مجری باید مراحل تست و ارزیابی را شفاف نماید و نحوه تعامل با Test Set تهیه شده توسط شرکت متقاضی، ترسیم فرآیند تست و ارزیابی و همچنین تشریح KPI های ارزیابی موتور جستجوی تهیه شده (استفاده از  P@Kمثلاً P@5 و دقت 70 درصد یا بیشتر) بسیار حائز اهمیت خواهند بود.