Детальная информация

Название Разработка автоматизированной системы оценки достоверности текстов с применением больших языковых моделей и открытых источников информации: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.04 «Программная инженерия» ; образовательная программа 09.03.04_01 «Технология разработки и сопровождения качественного программного продукта» = Development of an automated text credibility assessment system using large language models and open information sources
Авторы Трофимов Никита Олегович
Научный руководитель Гончаров Александр Викторович
Организация Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и кибербезопасности
Выходные сведения Санкт-Петербург, 2026
Коллекция Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Тематика большие языковые модели ; проверка достоверности текстов ; model context protocol ; модульный монолит ; Java ; Spring Boot ; React ; large language models ; fact-checking ; modular monolith
Тип документа Выпускная квалификационная работа бакалавра
Язык Русский
Уровень высшего образования Бакалавриат
Код специальности ФГОС 09.03.04
Группа специальностей ФГОС 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI 10.18720/SPBPU/3/2026/vr/vr26-2727
Права доступа Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Дополнительно Новинка
Ключ записи ru\spstu\vkr\42613
Дата создания записи 21.08.2026

Разрешенные действия

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа Анонимные пользователи
Сеть Интернет

Работа посвящена разработке системы автоматической проверки фактических утверждений в текстах. Проанализированы проблема галлюцинаций языковых моделей, существующие подходы к верификации фактов и методы интеграции моделей с внешними источниками, включая RAG, агентные подходы и протокол Model Context Protocol. Система работает в виде событийного конвейера: поступивший текст проходит цензуру, разбивается языковой моделью на атомарные утверждения, каждое из которых последовательно проверяется по внешним источникам через MCP-серверы. Результаты агрегируются по математической модели, учитывающей авторитетность источников и уверенность модели, и формируют итоговый показатель достоверности текста от 0 до 100 процентов. Серверная часть реализована на Java 21 и Spring Boot с аутентификацией через Яндекс ID. Реализованы три MCP-сервера на основе Wikipedia, Wikidata и Tavily. Клиентский интерфейс разработан на React 19 с TypeScript. Проведено модульное, интеграционное и ручное тестирование; демонстрационный запуск подтвердил корректность работы системы.

The work is devoted to developing a system for automated fact-checking of textual claims. The study covers the hallucination problem in language models, existing fact verification approaches, and integration methods including RAG, agent-based approaches, and the Model Context Protocol. The system operates as an event-driven pipeline: the input text is moderated, then split by a language model into atomic claims, each of which is verified against external knowledge sources via MCP servers. Results are aggregated using a mathematical model that accounts for source authority and model confidence, producing a credibility score from 0 to 100 percent. The server side was implemented in Java 21 and Spring Boot with Yandex ID authentication. Three MCP servers were built using Wikipedia, Wikidata, and Tavily. The client interface was developed with React 19 and TypeScript. Unit, integration, and manual testing were conducted; a demonstration run confirmed the correctness of the system.

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все
Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ
Прочитать
Интернет Анонимные пользователи
...