Razvoj rešitev umetne inteligence za podjetja z velikimi jezikovnimi modeli in bazami znanjaGabrovšek, Gregor (Avtor) Jurič, Branko Matjaž (Mentor) umetna inteligencaveliki jezikovni modelibaza znanjageneriranjeobogateno z iskanjemMagistrsko delo obravnava uporabo velikih jezikovnih modelov v poslovnih okoljih ter predlaga arhitekturo sistema za upravljanje znanja, ki z generiranjem, obogatenim z iskanjem (RAG), omejuje nezanesljive odgovore in izkorišča nestrukturirane interne podatke. Sistem samodejno zajema podatke iz dokumentnih sistemov in komunikacijskih platform ter jih pretvarja v atomarna dejstva in dele dokumentov. Vsebino in metapodatke hrani v relacijski podatkovni bazi, njihove vektorske vložitve pa v ločenih zbirkah vektorske podatkovne baze. Pri prilagodljivem pridobivanju glede na vrsto vprašanja najprej izbere atomarna dejstva ali dele dokumentov, po potrebi pa pridobi še kontekst iz druge zbirke. Pilotno implementacijo smo preverili na sintetičnem korpusu z 32 izvornimi dokumenti, razdeljenimi v štiri časovno zaporedne faze. Sistem je dokumente razdelil na 61 delov in iz njih izluščil 420 atomarnih dejstev. Slepo ročno ovrednotenje je zajelo 64 vprašanj in po en odgovor vsake od štirih strategij pridobivanja ter kontrole brez RAG, skupaj 320 odgovorov. Prilagodljivo pridobivanje, pri katerem agent izbira med dejstvi in deli dokumentov, je doseglo najvišji opaženi skupni rezultat (5,83 od 6,0) in v eni izvedbi merjenja najnižjo mediano pretečenega časa zahteve med strategijami RAG, vendar primerjava ni povsem ločila učinka strategije pridobivanja od razlik v ubeseditvi navodil, pri primarnih merilih pa nismo potrdili statistično značilnih razlik med štirimi strategijami RAG. Pregled vzorca 50 aktivnih dejstev je pokazal visok delež najvišjih ocen atomarnosti, samostojnosti in zvestobe viru, vse tri nadomestitve v končni zbirki pa so bile vsebinsko upravičene. Rezultati podpirajo tehnično izvedljivost v sintetičnem pilotu ter kažejo možen kompromis med kakovostjo, pretečenim časom zahteve in porabo žetonov, za sklep o prednosti, skalabilnosti, varnosti ali produkcijski pripravljenosti pa so potrebni širši in ponovljeni preizkusi.20262026-10-06 17:10:05Magistrsko delo/naloga189416VisID: 38635sl