Додаток для автоматизованої відповіді на користувацькі запити за допомогою мовних моделей

Loading...
Thumbnail Image

Date

item.page.orcid

item.page.doi

item.page.thesis.degree.name

item.page.thesis.degree.level

item.page.thesis.degree.discipline

item.page.thesis.degree.department

item.page.thesis.degree.grantor

item.page.thesis.degree.advisor

item.page.thesis.degree.committeeMember

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Ірпінь

Abstract

Cтворено веб-застосунок для автоматизованої відповіді на користувацькі запити за допомогою мовних моделей GPT. Розглянуто архітектуру Next.js як базову платформу для масштабованого впровадження й управління діалогами з моделлю. Проаналізовано підходи до кешування часто повторюваних запитів, впровадження контент-фільтра й механізмів покращення «пам’яті» бота під час довгих діалогів. Особливу увагу приділено оптимізації витрат на GPT і забезпеченню стабільної роботи системи при зростанні навантаження. Результати дослідження демонструють доцільність використання Next.js для інтеграції мовної моделі з урахуванням економічних, технічних і соціальних чинників, а також важливість етичного та безпечного застосування подібних систем.
A web application has been created for automated response to user requests using GPT language models. The Next.js architecture as a basic platform for scalable implementation and management of dialogues with the model is considered. Approaches to caching frequently repeated requests, the introduction of a content filter, and mechanisms for improving the bot's "memory" during long dialogues are analyzed. Particular attention is paid to optimizing the cost of GPT and ensuring stable operation of the system when the load increases. The results of the study demonstrate the feasibility of using Next.js to integrate the language model, taking into account economic, technical and social factors, as well as the importance of ethical and safe application of such systems.

Description

Keywords

мовна модель, GPT, чат-бот, Next.js, веб-застосунок, кешування, масштабування, контент-фільтр, GPT, language model, chatbot, Next.js, web application, caching, scalability, content filter

Citation

Кондратенко А. В. Додаток для автоматизованої відповіді на користувацькі запити за допомогою мовних моделей : кваліфікаційна робота / А. В. Кондратенко ; наук. кер. Т. В. Ратушняк ; Мін-во фінансів України, Держ. податковий ун-т, Ф-т фінансів та цифрових технологій, Каф. комп’ютерних та інформаційних технологій і систем. Ірпінь, 2025. 50 с.

Endorsement

Review

Supplemented By

Referenced By