<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Розробка інформаційної технології розумного ведення родоводу на основі ші-агента

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Анотація

У роботі представлено розробку інтелектуального модуля для автоматизованого ведення родоводу з використанням технологій штучного інтелекту. Досліджено сучасні підходи до обробки природної мови та методи векторного пошуку, що застосовуються для інтерпретації користувацьких запитів у діалогових системах. Запропоновано архітектуру інформаційної технології, яка поєднує механізм Retrieval-Augmented
The paper presents the development of an intelligent module for automated genealogy management based on artificial-intelligence methods. Modern approaches to natural-language processing and vector search are examined, focusing on their applicability to dialog-based genealogy systems. The proposed architecture integrates a RetrievalAugmented Generation (RAG) mechanism, an intent-recognition module and a data-validation subsystem. Existing genealogy platforms were analysed and system requirements were formulated. A software prototype of the developed solution was implemented and evaluated.

Опис

УДК

Тип документа

Мова

ISSN

Бібліографічний опис

Денисюк В. О., Бойко А. В. Розробка інформаційної технології розумного ведення родоводу на основі ші-агента // 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/26527.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (5)

  1. FamilySearch — Official Website. URL: https://www.familysearch.org/
  2. Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep Learning. MIT Press, 2016.
  3. Згуровський М.З., Зайченко Ю.П. Обробка природної мови. URL: https://ela.kpi.ua/server/api/core/bitstreams/9813cd051aee-48b2-8096-b1952986b7ff/content
  4. OpenAI Platform – Retrieval-augmented generation (RAG). URL: https://platform.openai.com/docs/guides/optimizing-llmaccuracy#retrieval-augmented-generation-rag
  5. KLU – Що таке LLMOps? URL: https://klu.ai/glossary/llm-ops-ua