Детальная информация

Объектом исследования является рынок невзаимозаменяемых токенов (NFT). Целью работы является разработка интеллектуальной системы, выполняющей автоматический сбор, обработку и комплексный анализ рыночных данных NFT для выявления значимых факторов успеха коллекций и генерации на их основе трендовых концепций NFT-коллекций с учетом пользовательских предпочтений. В работе использованы методы анализа данных, обработки естественного языка, компьютерного зрения, кластеризации, а также проектирования и тестирования программных систем. В результате разработана система, включающая базу данных, серверную часть, модули сбора данных, семантический и визуальный анализ, генерацию текстовых концепций и изображений, а также клиентское веб-приложение. Результаты работы могут быть использованы создателями NFT-коллекций, аналитиками NFT-рынка и разработчиками генеративных инструментов. Проведенное тестирование подтвердило работоспособность основных модулей системы, корректность пользовательских сценариев и возможность применения разработанного решения для анализа рынка NFT и генерации трендовых концепций NFT-коллекций. При разработке были использованы следующие технологии: Python, FastAPI, TypeScript, Next.js (React), PostgreSQL, OpenSea API, CoinGecko API и облачные сервисы Dune Analytics, OpenRouter, Pixazo.

The object of the research is the non-fungible token (NFT) market. The aim of the work is to develop an intelligent system that performs automated collection, processing, and comprehensive analysis of NFT market data to identify significant success factors of collections and generate trend-driven NFT collection concepts based on them, taking user preferences into account. The work uses methods of data analysis, natural language processing, computer vision, clustering, and software system design and testing. As a result, a system was developed that includes a database, a backend, data collection modules, semantic and visual analysis, generation of text concepts and images, and a client web application. The results of the work can be used by NFT collection creators, NFT market analysts, and developers of generative tools. The conducted testing confirmed the operability of the main system modules, the correctness of user scenarios, and the possibility of applying the developed solution to NFT market analysis and generation of trend-driven NFT collection concepts. The following technologies were used in the development: Python, FastAPI, TypeScript, Next.js (React), PostgreSQL, OpenSea API, CoinGecko API, and cloud services: Dune Analytics , OpenRouter, Pixazo.

• Разработка ИИ-ассистента для создания трендовых концепций NFT на основе анализа рынка
  • Введение
  • 1. Исследование предметной области
  • 2. Проектирование системы
  • 3. Разработка системы
  • 4. Тестирование системы
  • Заключение
  • Список использованных источников
  • Приложение 1 Листинг SQL-запроса для получения данных из Dune Analytics
  • Приложение 2 Системные промпты для генерации текста с помощью LLM
  • Приложение 3 Пример результата генерации концепции NFT-коллекции
  • Приложение 4 Листинг кода разработанной системы
  • Приложение 5 Список промптов для сравнительного тестирования
  • Приложение 6 Листинг кода тестирования системы