20.500.12556/RUL-179691 Samodejna e-poštna komunikacija s strankami s pomočjo velikih jezikovnih modelov Automated Email Communication with Customers Using Large Language Models E-poštna komunikacija predstavlja enega ključnih kanalov med podjetji in strankami, vendar je velik del podpore sestavljen iz ponavljajočih se vprašanj, ki zahtevajo ročno razvrščanje, iskanje podatkov in oblikovanje odgovorov. Z razvojem velikih jezikovnih modelov (VJM) se odpira možnost avtomatizacije teh procesov, kar je posebej zanimivo v okoljih z omejenimi jezikovnimi viri, kot je slovenščina. Problem, ki ga obravnava naloga, je počasno, nekonsistentno in operativno zahtevno odgovarjanje na ponavljajoča se e-poštna vprašanja strank. Ključni izzivi so povezava med razumevanjem naravnega jezika, zanesljivo orkestracijo procesov ter vključevanjem preverjenih podatkov iz baze, ob hkratnem ohranjanju človeškega nadzora pri tveganih primerih. V nalogi sem zasnoval in implementiral modularen prototipni sistem, ki združuje N8n za orkestracijo potekov, podatkovno plast Supabase za shranjevanje metapodatkov in avtentikacijo ter velik jezikovni model za klasifikacijo namena in generiranje odgovorov v slovenščini. Sistem vključuje tudi lokalno podatkovno bazo za simulacijo spletne trgovine, s čimer omogoča generiranje odgovorov na podlagi dejanskih podatkov in ne zgolj na podlagi splošnega znanja modela. Razvita nadzorna plošča v ogrodju React omogoča pregled e-poštnih niti, ročno odobritev osnutkov ter spremljanje ključnih metrik, kot so odzivni čas, delež avtomatizacije in zadovoljstvo strank. Eksperimentalno testiranje na 100 simuliranih e-poštnih sporočilih je pokazalo, da sistem ob ustrezno zasnovanih pozivih in minimalnem, relevantnem kontekstu dosega visoko kakovost in konsistentnost odgovorov. Pomembno dognanje je, da preobsežen kontekst povečuje latenco in tveganje za napake, medtem ko ciljno vključevanje le relevantnih podatkov izboljša učinkovitost in zanesljivost. Kljub optimizacijam ostajajo halucinacije in odvisnost od kakovosti vhodnih podatkov pomembne omejitve, zato je hibridni pristop s človeškim nadzorom ključen za varno uporabo v praksi. This thesis presents a production‑minded architecture for automating repetitive customer emails in Slovenian. The system integrates N8n for workflow orchestration, Supabase for storage and authentication, and OpenAI GPT models for intent classification and response generation. A React dashboard enables human approval and real‑time monitoring. The solution is modular and readily extensible to other languages and models. avtomatizacija e-pošte veliki jezikovni modeli N8n podatkovna baza Supabase podpora strankam. email automation large language models N8n Supabase customer support. true false false Slovenski jezik Angleški jezik Diplomsko delo/naloga 2026-02-20 12:10:17 2026-02-20 12:10:28 2026-08-12 04:03:20 0000-00-00 00:00:00 2026 0 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 37979 270363139 Zgalin_Ziga_-_Samodejna_e-postna_komunikacija_s_strankami_s_pomocjo_velikih_jezikovnih_modelov.pdf Zgalin_Ziga_-_Samodejna_e-postna_komunikacija_s_strankami_s_pomocjo_velikih_jezikovnih_modelov.pdf 1 DA89FAB2DBDFFE6FCA13484FAE2CA6CE c6ef8a4ad9077c40879b2e521ad8c1f6cae970da0711d4d1e8fd77f83fec2c1a 81a0e739-0e4c-11f1-a1ba-0050569b8976 https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=228469 Fakulteta za računalništvo in informatiko 0 0 0