МЕТОДОЛОГИЯ СОЗДАНИЯ МНОГОСВЯЗНЫХ СТРУКТУР ДАННЫХ С ПРИМЕНЕНИЕМ LLM В РАБОЧИХ ПРОЕКТАХ
Аннотация
В данной работе предлагается методология создания многосвязных структур данных на основе использования больших языковых моделей (LLMs) для решения задач поиска, анализа и систематизации текстовых данных. Основное внимание уделено разработке динамической информационной среды, позволяющей преобразовывать разрозненные текстовые данные в многосвязные структуры, такие как графы знаний и сети. Методология обеспечивает удобный доступ к данным и улучшенную визуализацию, что способствует повышению эффективности взаимодействия пользователей с информацией. Новизна подхода заключается в интеграции LLMs для создания адаптивных информационных систем в различных рабочих сценариях, включая разработку ПО и анализ данных.
Литература
Prokhorenko A.V., Sergeev S.I., Kurkin Y.I. Application
and Fine-Tuning of Modern Large Language Models
(LLM). Experimental and Theoretical Research in Modern
Science: Proceedings of the CI International Scientific and
Practical Conference, Novosibirsk, May 27, 2024; edited by
"Siberian Academic Book" LLC. Novosibirsk: "Siberian
Academic Book" LLC, 2024. P. 70–81.
FastText. Wikipedia: The Free Encyclopedia. https://en.
wikipedia.org/wiki/FastText.
Krasnov F.V. Study of the Influence of Product Text Representation Using Deep Learning Artificial Neural Network
Models on Product Search Relevance in an E-commerce
Platform. International Journal of Open Information Technologies. 2023. N 11. https:// cyberleninka.ru/article n/
issledovanie-vliyaniya.
The Actual Division of Sentence and Text. 4Brain: Blog on
Learning and Self-Development. https://4brain.ru/blog/ актуальное-членение.
Lemma Expansion. Wikipedia: The Free Encyclopedia.
https://ru.wikipedia.org/wiki/Лемма_о_разрастании
Themes and Remas. Quest-book: Forum. https://questbook.ru/ forum/topic/1138.
Abstract Syntax Tree. Wikipedia: The Free Encyclopedia.: https://
ru.wikipedia.org/wiki/Абстрактное_синтаксическое_дерево
Fuzzy Logic. Wikipedia: The Free Encyclopedia.
https://ru.wikipedia.org/wiki/Нечёткая_логика.
Gribova V.V., Perevolotsky V.S. Development of
Knowledge Graphs Based on Large Language Models for
Decision Support in Medicine. Software Engineering. 2024.
V. 15, N 6. P. 308–321. UDC 004.89. ISSN 2220-3397.
Markin E.I., Zuparova V.V. Integration of Language
Models with Knowledge Bases and External Data Sources.
XXI Century: Results of the Past and Problems of the Present Plus. 2024. V. 13, N 2 (66). P. 25–31. UDC 004.89.
ISSN 2221-951X. Publisher: Penza State Technological
University. Submitted: 17.05.2024. Accepted for publication: 17.06.2024.
Mironov A.I., Munerman V.I. Creating Partial Indexing
of a Table for Optimizing Search Queries. Modern Information Technologies and IT-Education. 2022. V. 18, N 3. P.
–565. UDC 004.22:004.27. ISSN 2411-1473. Publisher:
Internet Media Development Fund, IT Education, Human
Potential "Internet Media League."
Álvarez P.F., Quevedo S. Academic Query Assistant: Integrating LLM API into an Academic Assistant Using a
Microservices Architecture. Journal of Computing Science
and Engineering. 2024. V. 18, N 2. P. 125–133. ISSN 1976-
eISSN 2093-8020. Publisher: Korean Institute of Information Scientists and Engineers. Published: 30.06.202413. C4 Model for Visualising Software Architecture
Astrakhantseva I.A., Kotenev T.E., Gorev S.V. [et al.].
Integration of Linear Regression and Random Forest Methods into Intelligent Management Support Systems for Cryogenic Transport Systems. Ivecofin. 2024. N 3 (61). P. 81-90.
DOI 10.6060/ivecofin.2024613.692.
Astrakhantseva I.A., Kotenev T.E. , Gorev S.V. [et al.].
Gradient Boosting Method for Forecasting Management
Decisions in a Multilayer Cryogenic System. Modern high
technology. Regional application. 2024. N 2 (78). P. 50-58.
DOI 10.6060/snt.20247802.0007. EDN CDNSYQ.
Astrakhantseva I.A., Astrakhantsev R.G., Usoltsev S.D.
[et al.]. K-means analysis of spectral properties of BODIPY
dye during compression on air - water interface: construction of dataset for effective clustering. Liquid Crystals and
their Application. 2024. V. 24, N 2. P. 43-53. DOI
18083/LCAppl.2024.2.43. EDN CXAIQV.
Zimnurov M.F., Astrakhantseva I.A. Construction of
API for task tracking systems. Modern high technology.
Regional application. 2024. N 4(80). P. 97-103. DOI
6060/snt.20248004.00013.
Zimnurov M.F. Development of an interface based on the
employee workload metric. Ivecofin. 2024. N 4(62). P. 82-
DOI 10.6060/ivecofin.2024624.705. EDN OETJTW.
Makshanova A.O., Zimnurov M.F. Memoization and
aggregation in visualization of chemical compound construction. Ivecofin. 2022. N 2(52). P. 106-111. DOI
6060/ivecofin.2022522.607. EDN YSSNPT.
