Розробка та оптимізація RAG-моделі для покращення автоматизованої генерації текстів для SEO

Abstract

Кваліфікаційна робота бакалавра, виконала Кокайло Вікторія Василівна, студентка групи СП-41 Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя , присвячена розробці та оптимізації RAG-моделі для покращення автоматизованої генерації текстів для SEO. Робота має обсяг 76 сторінок, включає 10 рисунків, 3 додатків, та бібліографію з 25 джерел, 2 лістингів коду. Метою роботи є створення інноваційного прототипу, здатного автоматизувати процес створення SEO-оптимізованого контенту. Використання моделі RAG дозволяє забезпечити високу якість та релевантність текстів, що сприяє поліпшенню позиціонування веб-сайтів у пошукових системах. У роботі застосовані сучасні технології машинного навчання та обробки природної мови, зокрема, NLP, для аналізу та генерації текстового контенту. Розроблений прототип включає інтеграцію з аналітичними інструментами для моніторингу ефективності контенту, а також користувацький інтерфейс для зручного управління процесом створення контенту. Результати тестування прототипу демонструють його високу ефективність і потенціал для подальшого розвитку та застосування в індустрії цифрового маркетингу. Робота підкреслює значення інноваційних технологій в області машинного навчання і SEO, вносячи вклад у розвиток методів автоматизованої обробки текстів та оптимізації веб-контенту для пошукових систем. Ключові слова роботи: RAG-модель, SEO, автоматизація контенту, NLP, машинне навчання, оптимізація текстів.

Bachelor's qualification work , carried out by Viktoriya Kokaylo, a student of group SP-41 at the Ternopil National Technical University named after Ivan Puluj focuses on the development and optimization of the Retrieval-Augmented Generation (RAG) model to enhance the automated generation of SEO-optimized texts. The work consists of 76 pages, includes 10 figures, 3 appendices, and a bibliography with 25 sources. The primary objective of this work is to design a prototype capable of automating the process of generating SEO-optimized content. The use of the RAG model ensures the production of high-quality and relevant texts, which contributes to improving the search engine rankings of websites. This thesis employs advanced machine learning and natural language processing (NLP) technologies to analyze and generate textual content. The developed prototype features integration with analytical tools for monitoring content effectiveness and a user interface that facilitates the easy management of the content creation process. Testing results of the prototype demonstrate its high efficiency and potential for further development and application in the digital marketing industry. This work underscores the importance of innovative technologies in the fields of machine learning and SEO, contributing to the advancement of automated text processing and optimization methods for search engines. Key Words: RAG model, SEO, content automation, NLP, machine learning, text optimization.