Розмір шрифта:
РОЗРОБКА ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО ВЕБ-ЧАТУ З ТЕМАТИКИ ФОРМУЛИ-1 НА ОСНОВІ LLM
Остання редакція: 2026-05-27
Анотація
Розглянуто розробку інтелектуального веб-чату для отримання актуальної інформації з тематики Формули-1 із використанням великих мовних моделей. Запропонована система поєднує технології генерації з доповненою вибіркою, веб-пошуку та RSS-агрегації новин для формування відповідей у режимі реального часу. Реалізовано інтеграцію моделей Gemini 1.5 Flash та Llama 3.1 через API. Описано архітектуру про-грамного забезпечення, основні функціональні модулі та результати тестування системи.
DEVELOPMENT OF AN INTELLIGENT WEB CHAT ON THE TOPIC OF FORMULA 1 BASED ON LLM
Abstract
The development of an intelligent web chat for obtaining up-to-date Formula-1 information using large language models is considered. The proposed system combines Retrieval-Augmented Generation technology, web search, and RSS news aggregation for generating responses in real time. Integration of the Gemini 1.5 Flash and Llama 3.1 models via API was implemented. The software architecture, main functional modules, and system testing results are described.
DEVELOPMENT OF AN INTELLIGENT WEB CHAT ON THE TOPIC OF FORMULA 1 BASED ON LLM
Abstract
The development of an intelligent web chat for obtaining up-to-date Formula-1 information using large language models is considered. The proposed system combines Retrieval-Augmented Generation technology, web search, and RSS news aggregation for generating responses in real time. Integration of the Gemini 1.5 Flash and Llama 3.1 models via API was implemented. The software architecture, main functional modules, and system testing results are described.
Ключові слова
великі мовні моделі; веб-чат; Формула-1; генерація з доповненою вибіркою; штучний інтелект
Посилання
1. Brown T. Language Models are Few-Shot Learners / T. Brown, B. Mann, N. Ryder et al. // Advances in Neural Information Processing Systems. – 2020. – Vol. 33. – P. 1877-1901.
2. Омельченко, В.; Бісікало, О. Удосконалення великих мовних моделей формальними засобами оцін-ки сенсу текстової інформації. ВНТКП ВНТУ. Факультет інтелектуальних інформаційних технологій та автоматизації, Ukraine, mar. 2026. Available at: . Date accessed: 10 Mar. 2026.
3. Дадиверін В. В., Бісікало О. В. Аналіз та імплементація ідеї навчання великих мовних моделей за аналогією з дитячим когнітивним розвитком. – Вчені записки Таврійського національного університету імені В.І. Вернадського, Серія: Технічні науки, Том 36 (75) № 4 2025, Частина 2. – СС.103-109. – ISSN 2663-5941.
4. Lewis P. Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks / P. Lewis, E. Perez, A. Piktus et al. // Advances in Neural Information Processing Systems. – 2020. – Vol. 33. – P. 9459–9474.
5. Streamlit Documentation [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://streamlit.io/ (дата звернен-ня: 10.05.2026).
6. SQLite Documentation [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.sqlite.org/docs.html (дата звернення: 10.05.2026).
7. DuckDuckGo Search Documentation [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://duckduckgo.com/ (дата звернення: 10.05.2026).
2. Омельченко, В.; Бісікало, О. Удосконалення великих мовних моделей формальними засобами оцін-ки сенсу текстової інформації. ВНТКП ВНТУ. Факультет інтелектуальних інформаційних технологій та автоматизації, Ukraine, mar. 2026. Available at: . Date accessed: 10 Mar. 2026.
3. Дадиверін В. В., Бісікало О. В. Аналіз та імплементація ідеї навчання великих мовних моделей за аналогією з дитячим когнітивним розвитком. – Вчені записки Таврійського національного університету імені В.І. Вернадського, Серія: Технічні науки, Том 36 (75) № 4 2025, Частина 2. – СС.103-109. – ISSN 2663-5941.
4. Lewis P. Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks / P. Lewis, E. Perez, A. Piktus et al. // Advances in Neural Information Processing Systems. – 2020. – Vol. 33. – P. 9459–9474.
5. Streamlit Documentation [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://streamlit.io/ (дата звернен-ня: 10.05.2026).
6. SQLite Documentation [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.sqlite.org/docs.html (дата звернення: 10.05.2026).
7. DuckDuckGo Search Documentation [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://duckduckgo.com/ (дата звернення: 10.05.2026).
Повний текст:
PDF