Створення інтелектуального веб-асистента для аналізу даних з кульової стрільби на основі LLM

Abstract

Розглянуто розробку інтелектуального веб-додатка для збору, агрегації та аналізу актуальної інформації з тематики кульової стрільби із використанням великих мовних моделей (LLM). Запропонована система поєднує технології генерації з доповненою вибіркою (RAG), глибокого веб-парсингу офіційних джерел та глобального веб-пошуку для формування комплексних звітів у режимі реального часу. Реалізовано інтеграцію моделі Gemini 2.5 Flash через API та розроблено модуль інтерактивного чату зі збереженням контексту сесії на базі фреймворку Streamlit. Описано архітектуру гібридного пошуку, основні функціональні модулі та результати тестування програмного забезпечення.

The development of an intelligent web application for the collection, aggregation, and analysis of up-to-date information on target shooting using large language models (LLMs) is considered. The proposed system combines RetrievalAugmented Generation (RAG) technology, deep web scraping of official sources, and global web search to generate comprehensive reports in real time. The integration of the Gemini 2.5 Flash model via API has been implemented, and an interactive chat module with session context retention has been developed based on the Streamlit framework. The hybrid search architecture, main functional modules, and software testing results are described.