1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
  2. Роботи студентів
  3. Бакалавр
  4. 121 — Інженерія програмного забезпечення (бакалаври)
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/49456
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.advisorМудрик, Іван Ярославович-
dc.contributor.authorФедорків, Максим Віталійович-
dc.contributor.authorFedorkiv, Maksym-
dc.date.accessioned2025-07-03T11:28:39Z-
dc.date.available2025-07-03T11:28:39Z-
dc.date.issued2025-06-
dc.date.submitted2025-06-09-
dc.identifier.citationФедорків М. В. Розробка інтелектуального чат-бота для обробки запитів користувачів із використанням GPT та Python : робота на здобуття кваліфікаційного ступеня бакалавра : спец. 121 – інженерія програмного забезпечення / наук. кер. І. І. Мудрик. – Тернопіль: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2025. 68 с.uk_UA
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/49456-
dc.description.abstractПояснювальна записка містить, 20 рисунків, 16 джерел та 2 додатки – загалом 68 сторінок. Об'єкт дослідження: Процес розробки інтелектуального чат-бот для обробки запитів користувачів із використанням GPT та Python. Мета: створити повнофункціональну систему, яка дозволяє автоматизувати процес взаємодії з клієнтами, зменшити навантаження на оператора та забезпечити зручний механізм бронювання місць. Сучасні системи обміну повідомленнями, зокрема Telegram, активно використовуються не лише для приватного спілкування, а й як інструменти автоматизації бізнес-процесів. Одним із ключових напрямів такого використання є взаємодія користувачів із чат-ботами, здатними обробляти запити в реальному часі. Особливої актуальності набуває поєднання ботів з технологіями штучного інтелекту, які дозволяють зробити діалог максимально природним та ефективним. У межах цієї роботи розглянуто процес створення Telegram-бота з інтеграцією моделі GPT для консультування користувачів, а також реалізовано функціонал обробки записів на перевезення з використанням хмарної бази даних Notion.uk_UA
dc.description.abstractThe explanatory note contains 20 figures, 16 references and 2 appendices — a total of 68 pages. Object of research: the process of developing an intelligent chatbot for processing user requests using GPT and Python. Purpose: To develop a full-featured system that automates client interaction, reduces operator workload, and provides a convenient mechanism for booking seats. Modern messaging systems, particularly Telegram, are increasingly used not only for personal communication but also as tools for automating business processes. One of the key applications is user interaction with chatbots capable of processing queries in real time. The integration of chatbots with artificial intelligence technologies has become especially relevant, as it allows for natural and efficient dialogue. This work explores the development of a Telegram bot integrated with the GPT model for user consultation, as well as the implementation of a booking system using the cloud-based Notion database.uk_UA
dc.description.tableofcontentsЗМІСТ АНОТАЦІЯ...................................................................................................................... 4 ABSTRACT ..................................................................................................................... 5 ПЕРЕЛІК СКРОЧЕНЬ.................................................................................................... 6 ВСТУП............................................................................................................................. 9 1. АНАЛІЗ ПРЕДМЕТНОЇ ОБЛАСТІ...................................................................... 11 1.1 Загальна характеристика об’єкта ...................................................................... 11 1.2 Аналіз існуючих технічних рішень у сфері чат-ботів ..................................... 14 1.3 Стан проблеми та постановка задачі дослідження .......................................... 16 1.4 Етапи розвитку ШІ в NLP................................................................................... 18 1.5 Підходи до NLP ................................................................................................... 21 1.6 Архітектура GPT та її сильні сторони............................................................... 23 1.7 Обґрунтування вибору GPT для проєкту............................................................ 25 2. ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ ТЕХНОЛОГІЇ ТА ПРОЄКТУВАННЯ СИСТЕМИ.......... 27 2.1 Архітектура Telegram-бота................................................................................ 28 2.2 Логіка обробки запитів і pipeline ....................................................................... 29 2.3 Застосування GPT у реалізації .......................................................................... 31 2.4 Інтеграція з базою Notion................................................................................... 33 2.5 Середовище запуску і тестування....................................................................... 34 3. РЕАЛІЗАЦІЯ TELEGRAM-БОТА ДЛЯ КОНСУЛЬТУВАННЯ З ПЕРЕВЕЗЕНЬ ........................................................................................................................................ 36 3.1 Створення Telegram-бота за допомогою BotFather.......................................... 36 3.2 Організація баз даних у Notion .......................................................................... 38 3.3 Підключення OpenAI API.................................................................................. 41 3.4 Інтеграція компонентів і запуск логіки............................................................. 44 3.5 Тестування та перевірка працездатності системи.............................................. 47 4. ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА ЖИТТЄДІЯЛЬНОСТІ. ................................ 52 4.1 Заходи пожежної безпеки .................................................................................... 52 8 4.2 Долікарська допомога при опіках.................................................................. 54 ВИСНОВКИ.................................................................................................................. 57 СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ..................................................................... 59 ДОДАТКИ..................................................................................................................... 61 ДОДАТОК А.................................................................................................................. 62 ДОДАТОК Б ................................................................................................................. 63 ДОДАТОК В.................................................................................................................. 68uk_UA
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherТНТУ ім. І. Пулюяuk_UA
dc.subjectінженерія програмного забезпеченняuk_UA
dc.subjectштучний інтелектuk_UA
dc.subjectобробка природної мовиuk_UA
dc.subjectчат-ботuk_UA
dc.subjectGPTuk_UA
dc.subjectPythonuk_UA
dc.subjectавтоматизація запитівuk_UA
dc.subjectsoftware engineeringuk_UA
dc.subjectartificial intelligenceuk_UA
dc.subjectnatural language processinguk_UA
dc.subjectchatbotuk_UA
dc.subjectquery automationuk_UA
dc.titleРозробка інтелектуального чат-бота для обробки запитів користувачів із використанням GPT та Pythonuk_UA
dc.title.alternativeDevelopment of an Intelligent Chatbot for User Query Processing Using GPT and Pythonuk_UA
dc.typeBachelor Thesisuk_UA
dc.rights.holder© Федорків Максим Віталійович, 2025uk_UA
dc.contributor.committeeMemberМарценко, Сергій Володимирович-
dc.coverage.placenameТНТУ ім. І.Пулюя, ФІС, м. Тернопіль, Українаuk_UA
dc.format.pages68-
dc.subject.udc004.9uk_UA
dc.relation.references1. Vaswani A., Shazeer N., Parmar N. et al. Attention is all you need // Advances in Neural Information Processing Systems. 2017. Vol. 30. URL: https://papers.nips.cc/paper_files/paper/2017/file/3f5ee243547dee91fbd053c1c4a845aa-Paper.pdf (дата звернення: 02.05.2025)uk_UA
dc.relation.references2. OpenAI. GPT models documentation [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://platform.openai.com/docs/guides/gpt (дата звернення: 06.05.2025).uk_UA
dc.relation.references3. Python Telegram Bot API documentation [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://docs.python-telegram-bot.org/ (дата звернення: 09.05.2025)uk_UA
dc.relation.references4. Notion API documentation [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://developers.notion.com/docs (дата звернення: 13.05.2025).uk_UA
dc.relation.references5. Власюк В. С. Штучний інтелект: підручник. Київ: Центр учбової літератури, 2020. 388 с.uk_UA
dc.relation.references6. Глушков В. М. Основи кібернетики: навч. посібник. Київ: Наукова думка, 2018. 312 с.uk_UA
dc.relation.references7. Python-dotenv documentation [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://saurabh-kumar.com/python-dotenv/ (дата звернення: 17.05.2025).uk_UA
dc.relation.references8. GitHub Repository – python-telegram-bot [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://github.com/python-telegram-bot/python-telegram-bot (дата звернення: 21.05.2025).uk_UA
dc.relation.references9. GitHub Repository – notion-sdk-py [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://github.com/ramnes/notion-sdk-py (дата звернення: 25.05.2025).uk_UA
dc.relation.references10. Безпека життєдіяльності : навчальний посібник / О. В. Березюк, М. С. Лемешев. – Вінниця : ВНТУ, 2011. – 204 с.uk_UA
dc.relation.references11. Про затвердження порядків надання домедичної допомоги особам при невідкладних станах: Наказ МОЗ України від 09.03.2022 № 441 [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://zakon.rada.gov.ua/go/z0356-22 (дата звернення: 28.05.2025).uk_UA
dc.relation.references12. Про затвердження переліку обов’язкових компонентів аптечки домедичної допомоги: Наказ МОЗ України від 21.06.2022 № 1254 [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/z0851-22 (дата звернення: 31.05.2025).uk_UA
dc.relation.references13. Про затвердження Порядку проведення навчань і перевірки знань з питань охорони праці: Постанова Кабінету Міністрів України від 29.11.2017 № 1109 (у редакції 2023 року) [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/1109-2017-п (дата звернення: 03.06.2025).uk_UA
dc.relation.references14. Stefanyshyn, V., Stefanyshyn, I., Pastukh, O., Yatsyshyn, V., Yakymenko. Accuracy of software and hardware of computer systems for human-machine interaction, I. CEUR Workshop Proceedings, 2024, 3842, pp. 178–183.uk_UA
dc.relation.references15. Дистанційний курс «Кваліфікаційні роботи бакалаврів» сайту дистанційного навчання ТНТУ [Електронний ресурс]. – Режим доступу: URL: https://dl.tntu.edu.ua/bounce.php?course=5329uk_UA
dc.relation.references16. Bryk O., Mudryk I., Holubovskyi M., Stoianov Y. Machine learning models and methods aspects of processing unstructured data // Proceedings of the 1st International Workshop on Bioinformatics and Applied Information Technologies (BAIT 2024). Zboriv, Ukraine, 2024. – P. 64–74.амuk_UA
dc.relation.references17. Методичні вказівки до виконання дипломної роботи освітнього рівня - бакалавр студентами усіх форм навчання для напряму підготовки 121 – Інженерія програмного забезпечення/ Укладачі : Петрик М.Р.,Михалик Д.М., Кінах Я.І., Гладьо С.В., Цуприк Г.Б. – Тернопіль : Вид-во ТНТУ імені Івана Пулюя, 2016 – 28 с.uk_UA
dc.contributor.affiliationТНТУ ім. І. Пулюя, Факультет комп’ютерно-інформаційних систем і програмної інженерії, Кафедра програмної інженерії, м. Тернопіль, Українаuk_UA
dc.coverage.countryUAuk_UA
Розташовується у зібраннях:121 — Інженерія програмного забезпечення (бакалаври)

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
dyplom_Fedorkiv_2025.pdf5,62 MBAdobe PDFПереглянути/відкрити
Показати базовий опис матеріалу Перегляд статистики


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.

Інструменти адміністратора