Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/46408| Назва: | Розробка чат-бота діалогу абітурієнта та ЗВО |
| Інші назви: | Development of a chatbot for dialogue between applicants and educational institutions |
| Автори: | Драбик, Олег Ігорович Drabuk, Oleg |
| Приналежність: | Тернопільський національний технічний університет ім. Івана Пулюя |
| Бібліографічний опис: | Драбик О. І. Розробка чат-бота діалогу абітурієнта та ЗВО : робота на здобуття кваліфікаційного ступеня бакалавра : спец. 121 - інженерія програмного забезпечення / наук. кер. О. А. Пастух. Тернопіль : Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2024. 54 с. |
| Дата публікації: | чер-2024 |
| Дата внесення: | 19-жов-2024 |
| Країна (код): | UA |
| Місце видання, проведення: | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя |
| Науковий керівник: | Пастух, Олег Анатолійович |
| Члени комітету: | Тиш, Євгенія Володимирівна |
| УДК: | 004.9 |
| Теми: | машинне навчання модель векторний пошук трансформер ембеддінг нормалізація абітурієнт код machine learning model vector search transformer embedding normalization applicant code |
| Кількість сторінок: | 54 |
| Короткий огляд (реферат): | Об’єкт дослідження – процес взаємодії абітурієнтів із чат-ботом у реальних умовах.
Мета роботи – Розробка та впровадження інтелектуального чат-бота, який забезпечить ефективну та зручну взаємодію між абітурієнтами та закладами вищої освіти.
Метод дослідження – опис предметної області шляхом опрацювання та аналізу теоретичних відомостей та наявних лгоритмів; проєктування бази даних із використанням методів машинного навчання; розробка і налагодження програми.
Отримані результати – розроблено систему для ведення діалогу між абітурієнтом та закладом вищої освіти. The object of the research is the interaction process between applicants and the chatbot in real conditions. The purpose of the work is to develop and implement an intelligent chatbot that ensures effective and convenient interaction between applicants and higher education institutions. The research method is a description of the subject area through the study and analysis of theoretical information and existing algorithms; database design using machine learning methods; development and debugging of the program. The results obtained are a system for conducting a dialogue between the applicant and the higher education institution has been developed. |
| Зміст: | Реферат 1 Annotation 2 Перелік умовних скорочень 3 Вступ 6 1. Теоретичні основи та технології 10 1.1 Основи машинного навчання та його роль в NLP 10 1.2 Історія та еволюція моделей обробки природної мови 13 1.3 Основи LLM 16 1.4 Трансформери 18 1.5 Ембеддінги – принципи створення та їх застосування 21 1.6 Векторний пошук: принципи та застосування 24 2. Технологічні інструменти та платформи 28 2.1 Microsoft Azure 28 2.2 LangChain: Інтеграція ланцюжків мовної обробки 30 3. Практична реалізація та аналіз 34 3.1 Аналіз проблеми 34 3.2 Аналіз потреб 35 3.3 Реалізація RAG для покращення роботи чатбота 36 3.4 Prompt engineering 38 3.5 Можливі рекомендації щодо подальшого розвитку системи 41 4. Деталі практичної реалізації чат-бота 42 5. Безпека життєдіяльності та основи охорони праці 46 5.1 Забезпеченя безпеки працівників 46 5.2 Охорона праці та забезпечення здоров’я працівників 47 Висновки 48 Список використаних джерел 50 Додаток А Код програми 52 |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/46408 |
| Власник авторського права: | © Драбик Олег Ігорович, 2024 |
| Перелік літератури: | 1. Brown, T. et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. arXiv preprint arXiv:2005.14165. 2. Chollet, F. (2018). Learning with Python. Manning Publications. 3. Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805. 4. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. 5. Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2020). Speech and Language Processing. Pearson. 6. Kingma, D. P., & Ba, J. (2014). Adam: A Method for Stochastic Optimization. arXiv preprint arXiv:1412.6980. 7. LangChain. (2023). LangChain Documentation. Retrieved from https://docs.langchain.com/ 8. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep Learning. Nature, 521(7553), 436-444. 9. Manning, C. D., Raghavan, P., & Schütze, H. (2008). Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press. 10. Microsoft. (2023). Azure Bot Service Documentation. Retrieved from https://docs.microsoft.com/en-us/azure/bot-service/ |
| Тип вмісту: | Bachelor Thesis |
| Розташовується у зібраннях: | 121 — Інженерія програмного забезпечення (бакалаври) |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| dyplom_Drabyk_2024.pdf | 724,34 kB | Adobe PDF | Переглянути/відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.
Інструменти адміністратора