РОЗРОБКА ІНФОРМАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ НА ОСНОВІ ВЕЛИКОЇ МОВНОЇ МОДЕЛІ З ВИКОРИСТАННЯМ ТЕХНОЛОГІЇ RAG

Abstract

Пояснювальна записка: 68 сторінок, 15 рисунків, 18 таблиць, 1 додаток, 20 використаних джерел, _ слайдів презентації. Об'єкт дослідження – інформаційна система інтелектуального пошуку та генерації відповідей на основі навчальних матеріалів кафедри. Проєкт складається з трьох розділів. У першому розділі проведено аналіз предметної області та огляд технологій. Досліджено принципи роботи та обмеження великих мовних моделей, обґрунтовано вибір архітектури Retrieval-Augmented Generation як ефективного засобу розширення контексту моделі предметно-специфічними даними. Розглянуто векторні бази даних, моделі ембедингів, OpenAI API, Python-стек, Docker та Telegram Bot API. У другому розділі виконано проектування та розробку системи. Сформовано функціональні та нефункціональні вимоги, визначено технологічний стек. Спроектовано модульну архітектуру, структуру реляційної бази даних PostgreSQL та векторного сховища Qdrant. Реалізовано конвеєр індексування документів форматів PDF та DOCX, логіку семантичного пошуку, генерацію відповідей за допомогою GPT-4o mini та Telegram-бот як інтерфейс користувача. Систему контейнеризовано за допомогою Docker Compose. У третьому розділі проведено комплексне тестування та атестацію системи. Виконано функціональне тестування, тестування якості RAG- пайплайну, вимірювання продуктивності та порівняльний аналіз з існуючими аналогами. Оцінка модуля пошуку за метрикою F1@5 склала 0,55 (Recall@5 = 0,92). Вартість обробки одного запиту становить близько 0,001 USD.