Детальная информация

Данная работа посвящена решению проблемы фрагментации и быстрого устаревания информации в экосистеме Web3. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Выбор источников данных, инструментария. 2. Реализация получения и обработки большого количества данных. 3. Реализация ассистента на базе искусственного интеллекта для ответов на вопросы пользователей. 4. Сопровождение, тестирование и анализ качества приложения. В рамках исследования был осуществлён выбор проверенных источников информации, таких как: официальные руководства, научные труды, онлайнфорумы, блоги и хранилища кода, произведён анализ различных инструментов, предназначенных для автоматизированного получения и обработки данных, включая методы веб-скрейпинга и парсинга и обозначен технологический стек, включающий выбор языков программирования и платформ для развёртывания. Было разработано решение для сбора базы знаний, на основе которого системы был создан ИИ-ассистент, способный отвечать на вопросы, касающиеся Web3. Система реализована в соответствии с принципами DevOps. Данная разработка способствует расширению доступа к знаниям о Web3, автоматизируя процесс сбора информации и предоставляя эффективный инструмент. Для достижения данных результатов в работе были использованы/разработаны следующие информационные технологии, в том числе программное обеспечение, облачные сервисы, базы данных и прочие: AWS, Serverless, TypeScript, VS Code, DynamoDB, ECS, Lambda, OpenAI, CloudWatch, GitHub, SNS.

This work is dedicated to addressing the problem of fragmentation and rapid obsolescence of information in the rapidly evolving Web3 ecosystem. The research set the following goals: 1. Selection of data sources and tools. 2. Implementation of data acquisition and processing at scale. 3. Development of an artificial intelligence-based assistant to answer user queries. 4. Maintenance, testing, and analysis of application quality. As part of the research, a selection of reliable information sources was made, including official manuals, scientific publications, online forums, blogs, and code repositories. An analysis was conducted on various tools designed for automated data collection and processing, including web scraping and parsing methods. Additionally, the technology stack was defined, covering the choice of programming languages and deployment platforms. A solution was developed for building a knowledge base, which served as the foundation for creating an AI assistant capable of answering questions related to Web3. The system was implemented in accordance with DevOps principles. This development contributes to expanding access to knowledge about Web3 by automating the information-gathering process and providing an effective tool. To achieve these results, the following information technologies were used and/or developed, including software, cloud services, databases, and others: AWS, Serverless, TypeScript, VS Code, DynamoDB, ECS, Lambda, OpenAI, CloudWatch, GitHub, SNS.