Details

В данной работе объектом исследования являются методы проектирования запросов к большой языковой модели в рамках концепции инженерии подсказок. Предмет исследования – технологии, методы, а также инструменты и библиотеки, необходимые для разработки качественного спроектированного веб-приложения для осуществления задачи декомпозиции. Целью данной работы является разработка веб-приложения, осуществляющего автоматизированную декомпозицию задач пользователя, используя методы проектирования запросов для GPT-моделей. В данной работе проведен тщательный обзор научной литературы, охватывающий методы проектирования запросов для больших языковых моделей в рамках концепции инженерии подсказок. Исследовательский этап работы был осуществлен с применением метода сравнительного анализа, а на этапе проектирования веб-приложения использовался структурный анализ. В результате были идентифицированы наиболее оптимальные для решения поставленной задачи методы проектирования запросов, которые послужили основой для создания веб-приложения, реализующего эффективное взаимодействие с выбранной GPT-моделью. Разработанное веб-приложение обладает широкой областью применимости, делая его ценным инструментом для пользователей, заинтересованных в оптимизации своей практической деятельности, а также демонстрирует потенциал эффективной интеграции GPT-моделей в различных сферах, в которых подобные технологии могут принести наибольшую пользу.

The object of research in this paper is the methods for designing queries for a large language model within the concept of prompt engineering. The subject of the research is the technologies, methods, tools and libraries required to develop a quality designed web application to perform a decomposition task. The purpose of this paper is to develop a web application that performs automated decomposition of user tasks using query design techniques for GPT models. This paper provides a thorough review of the scientific literature covering query design techniques for large language models within the concept of prompt engineering. The research phase of the work was carried out using the comparative analysis approach, additionally, the method of structural analysis was used in the design phase of the web application. As a result, the most optimal query design methods for the task were identified, which served as a basis for creating a web application that realizes effective interaction with the selected GPT model. The developed web application has a wide area of applicability, making it a valuable tool for users interested in optimizing their practical activities, and also demonstrates the potential for effective integration of GPT-models in various areas in which such technologies can bring the greatest benefit.

• ВВЕДЕНИЕ
• ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ
  • 1.1. Интеллектуальные диалоговые системы и большие языковые модели
  • 1.2. Значимость GPT-моделей и их архитектура
  • 1.3. Концепция инженерии подсказок
  • 1.4. Выводы по главе 1
• ГЛАВА 2. ОБЗОР МЕТОДОВ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ЗАПРОСОВ
  • 2.1. Выбор наиболее изученных методов
    • 2.1.1. Группа методов технического подхода
    • 2.1.2. Группа методов структурного подхода
    • 2.1.3. Группа методов эвристического подхода
    • 2.1.4. Группа методов семантического подхода
    • 2.1.5. Группа методов комбинированного подхода
  • 2.2. Сравнение описанных методов по различным параметрам
  • 2.3. Выводы по главе 2
• ГЛАВА 3. КОНЦЕПТУАЛИЗАЦИЯ И СОСТАВЛЕНИЕ ТРЕБОВАНИЙ К ВЕБ-ПРИЛОЖЕНИЮ
  • 3.1. Обоснование концепции использования больших языковых моделей как промежуточных инструментов
  • 3.2. Формулирование требований к разрабатываемому веб-приложению
  • 3.3. Выводы по главе 3
• ГЛАВА 4. ФОРМИРОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО СТЕКА
  • 4.1. Выбор инструментальных средств и технологий для разработки веб-приложения
    • 4.1.1. Выбор большой языковой модели
    • 4.1.2. Выбор фреймворка для создания графического интерфейса
    • 4.1.3. Выбор библиотек для реализации обмена данными
  • 4.2. Обоснование выбора методов для решения задачи автоматизированной декомпозиции
  • 4.3. Выводы по главе 4
• ГЛАВА 5. ПРОЕКТИРОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА ВЕБ-ПРИЛОЖЕНИЯ
  • 5.1. Проектирование запросов к GPT-модели
  • 5.2. Описание схемы взаимодействия пользователя с веб-приложением
  • 5.3. Общая структура программы и ее составляющих
  • 5.4. Разработка клиентской части веб-приложения
  • 5.5. Разработка серверной части веб-приложения
  • 5.6. Выводы по главе 5
• ГЛАВА 6. ТЕСТИРОВАНИЕ РАЗРАБОТАННОГО ВЕБ-ПРИЛОЖЕНИЯ
  • 6.1. План и методика тестирования
  • 6.2. Тестирование клиентской части приложения
  • 6.3. Тестирование серверной части приложения
  • 6.4. Анализ результатов тестирования и дальнейшие варианты развития
  • 6.5. Выводы по главе 6
• ЗАКЛЮЧЕНИЕ
• СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ
• СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
• Приложение 1
• Приложение 2
• Приложение 3