Дослідження та розробка AI-асистента на основі моделі Mistral для середовища університету

Abstract

Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню та розробці інтелектуального AI-асистента для підтримки навчального процесу в університеті. В основу системи покладено велику мовну модель Mistral, розгорнуту локально для забезпечення приватності даних. У першому розділі проаналізовано сучасні тренди використання генеративного ШІ в освіті та оглянуто архітектурні підходи до створення чат-ботів. Другий розділ містить опис технології RAG (Retrieval-Augmented Generation), яка дозволяє асистенту надавати точні відповіді на основі внутрішньої документації університету та навчальних матеріалів. У третьому розділі представлено практичну реалізацію системи з використанням LangChain та векторної бази даних, а також результати тестування якості відповідей та швидкодії. Робота включає обґрунтування економічної доцільності проекту, заходи з охорони праці та аналіз екологічного впливу обчислювальних систем

The qualification work is devoted to the research and development of an intelligent AI assistant to support the educational process at the university. The system is based on the Mistral large language model, deployed locally to ensure data privacy. The first chapter analyzes modern trends in the use of generative AI in education and reviews architectural approaches to creating chatbots. The second chapter describes the RAG (Retrieval-Augmented Generation) technology, which allows the assistant to provide accurate answers based on the university's internal documentation and educational materials. The third chapter presents the practical implementation of the system using LangChain and a vector database, as well as the results of testing the response quality and performance. The work includes economic feasibility justification, labor protection measures, and an analysis of the environmental impact of computing systems