Додаток для автоматизованої відповіді на користувацькі запити за допомогою мовних моделей
Вантажиться...
Дата
ORCID
DOI
Науковий ступінь
Рівень дисертації
Шифр та назва спеціальності
Рада захисту
Установа захисту
Науковий керівник
Члени комітету
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Ірпінь
Анотація
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.
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.
Опис
Ключові слова
Бібліографічний опис
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.