| dc.contributor.author | Бісікало, О. В. | uk |
| dc.contributor.author | Апанасенко, К. Є. | uk |
| dc.contributor.author | Кириченко, К. Д. | uk |
| dc.contributor.author | Bisikalo, O. V. | en |
| dc.contributor.author | Apanasenko, K. Y. | en |
| dc.contributor.author | Kyrychenko, K. D. | en |
| dc.date.accessioned | 2026-09-03T10:30:44Z | |
| dc.date.available | 2026-09-03T10:30:44Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.identifier.citation | Бісікало О. В., Апанасенко К. Є., Кириченко К. Д. Розробка інтерактивного веб-додатку «інтелек-туальний екзаменатор» на основі llm та API Groq // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/29365. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/52901 | |
| dc.description.abstract | У роботі представлено розробку інформаційної технології для автоматизації процесу створення перевірочних тестів на основі довільного навчального матеріалу. Запропоновано архітектуру веб-додатка, що забезпечує вилучення тексту з різних джерел (PDF, HTML-сторінки) та його обробку за допомогою великих мовних моделей родини LLaMa через платформу API Groq. Описано механізм динамічного парсингу відповідей | uk |
| dc.description.abstract | The paper presents the development of an information technology for automating the process of creating check tests based on arbitrary educational material. A web application architecture is proposed that ensures text extraction from various sources (PDF, HTML pages) and its processing using large language models of the LLaMa family via the Groq | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/29365 | |
| dc.subject | intelligent examiner | en |
| dc.subject | large language models | en |
| dc.subject | LLaMa | en |
| dc.subject | Groq API | en |
| dc.subject | Streamlit | en |
| dc.subject | testing automation | en |
| dc.subject | naturallanguage processing | en |
| dc.subject | API Groq | en |
| dc.subject | інтелектуальний екзаменатор | uk |
| dc.subject | великі мовні моделі | uk |
| dc.subject | автоматизація тестування | uk |
| dc.subject | обробка природної мови | uk |
| dc.title | Розробка інтерактивного веб-додатку «інтелек-туальний екзаменатор» на основі llm та API Groq | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.8:378.147 | |
| dc.relation.references | матеріалу та завантаження файлів зображено на рис. 1. Рис. 1. Інтерфейс вибору джерела матеріалу та завантаження файлів Центральним елементом системи є взаємодія з хмарною платформою Groq через API. Використання спеціалізованих процесорів LPU (Language Processing Units) забезпечує надвисоку швидкість генерації тестів у режимі реального часу [5]. У ході дослідження було проведено порівняльне тестування моделей Llama-3.1-8b-instant та Llama-3.3-70b-versatile. Встановлено, що модель 70b генерує складніші логічні запитання, проте модель 8b працює значно швидше. Отриманий від нейромережі суцільний текст обробляється модулем парсингу на основі регулярних виразів (re), який автоматично розділяє його на окремі візуальні блоки. Кожне запитання супроводжується радіокнопками для вибору відповідей та системою самоперевірки. Візуалізацію згенерованого інтерактивного тесту подано на рис. 2. Рис. 2. Візуалізація згенерованого інтерактивного тесту Особливу увагу в процесі тестування було приділено дослідженню обмежень інфраструктури при роботі з україномовним контентом. Виявлено, що через менш ефективну токенізацію кирилиці ліміт у 6000 токенів за хвилину вичерпується дуже швидко. Для забезпечення надійності та відмовостійкості в коді реалізовано алгоритм перехоплення виключень. У разі перевищення ліміту (Error 413: rate_limit_exceeded) система не зупиняє роботу аварійно, а за допомогою блоку try...except виводить користувачеві інформативне повідомлення з описом проблеми. Висновки Розроблене програмне забезпечення інформаційної технології «Інтелектуальний екзаменатор» успішно вирішує актуальне завдання автоматизації процесу створення перевірочних тестів. Використання хмарної платформи Groq та спеціалізованих LPU-процесорів дозволило забезпечити надвисоку швидкість генерації завдань на основі сучасних великих мовних моделей (LLaMa 8b та 70b), усунувши проблему тривалої затримки відповідей. Програмна реалізація на базі фреймворку Streamlit підтвердила ефективність застосування динамічного парсингу за допомогою регулярних виразів для перетворення неструктурованого тексту на зручні інтерактивні візуальні блоки. Проведене тестування довело надійність та відмовостійкість системи, зокрема завдяки успішному перехопленню виключень (Error 413) при вичерпанні лімітів API. Виявлена під час роботи специфіка неефективної токенізації кириличного контенту визначає напрямок подальших досліджень – впровадження алгоритмів автоматичного розбиття великих текстів (чанкінг) перед їх відправкою до мовної моделі, яку варто удосконалювати на основі ідей та формалізмів теорії асоціативного образного мислення людини [6, 7]. СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ | uk |
| dc.relation.references | Jurafsky D. Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition / D. Jurafsky, J. H. Martin. – 3rd ed. draft. – Stanford University, 2023. – 600 p. | en |
| dc.relation.references | Touvron H. LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models / H. Touvron, T. Lavril, G. Izacard et al. // arXiv preprint arXiv:2302.13971. – 2023. – 14 p. | en |
| dc.relation.references | Streamlit Documentation — Official Website. URL: https://docs.streamlit.io/ | en |
| dc.relation.references | Mitchell R. Web Scraping with Python: Collecting More Data from the Modern Web / R. Mitchell. – 2nd ed. – O'Reilly Media, 2018. – 308 p. | en |
| dc.relation.references | Groq Cloud API Documentation — Official Website. URL: https://console.groq.com/docs/ | en |
| dc.relation.references | Дадиверін В. В., | uk |
