Інтеграція хмарних сервісів штучного інтелекту у веб-додаток для аналізу та класифікації документів
Автор: Мельников Євгеній Олександрович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Системне проектування
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2024-2025 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Мельников Є.О., Юрчак І.Ю. Інтеграція хмарних сервісів штучного інтелекту у веб-додаток для аналізу та класифікації документів. Магістерська кваліфікаційна робота. - Національний університет «Львівська політехніка», Львів, 2024. Розширена анотація. Останнім часом для компаній з документообігом зростає потреба в автоматизації процесів обробки вхідної інформації. Це зумовлено великими об’ємами щоденних даних і збільшенням витрачених ресурсів на здебільшого ручну роботу з документами. Для вирішення цієї проблеми доцільним буде використання хмарних сервісів штучного інтелекту, що мають здатність аналізувати та класифікувати документи. Це дозволить зменшити навантаження на співробітників, прискорить обробку даних та зменшить витрати на розробку і підтримку продукту. Об’єкт дослідження – процес аналізу та класифікації документів за допомогою інструментів штучного інтелекту. Предмет дослідження – інтеграція можливостей штучного інтелекту для автоматизації обробки документів, їх класифікації та створення коротких описів. Мета дослідження – впровадження хмарних сервісів, що здатні ефективно класифікувати документи, надавати їх короткий зміст для спрощення роботи користувачів. Під час виконання роботи здійснено аналіз сучасних хмарних технологій та сервісів штучного інтелекту, визначено ключові вимоги до системи обробки та класифікації документів, спроектовано архітектуру веб- застосунку з використанням хмарних сервісів Azure OpenAI Service та Azure AI Document Intelligence для забезпечення точності та швидкості обробки документів. Розроблений застосунок містить інтерфейс для завантаження документів, інтеграцію з Azure AI Document Intelligence для аналізу документу та Azure OpenAI Service для класифікації та створення короткого змісту документу. Кінцевий результат продемонстровано у вигляді веб-інтерфейсу, який забезпечує зручне завантаження і зберігання документів. Створену систему протестовано і зроблено висновки про її працездатність. Загальний об’єм: 87 сторінок, 40 рисунків, 1 таблиця, 6 рамок. Ключові слова – модель, документообіг, класифікація, аналіз. Перелік використаних літературних джерел. 1. Maximizing NLP Capabilities with Large Language Models [Електронне джерело] – Режим доступу до ресурсу: https://hackernoon.com/maximizing-nlp-capabilities-with-large-language- models (Дата звернення: 12.10.2024) 2. Leveraging Large Language Models for Enhanced NLP Task Performance through Knowledge Distillation and Optimized Training Strategies [Електронне джерело] – Режим доступу до ресурсу: https://arxiv.org/html/2402.09282v4 (Дата звернення: 13.10.2024)