Проєкт інформаційної системи у вигляді чат-бота з використанням векторних сховищ даних на базі Large Language Model

Abstract

Великі мовні моделі (Large Language Models, LLM) представляють собою інтегровані системи штучного інтелекту, які навчаються на величезних обсягах текстових даних для вирішення завдань розуміння та генерації мови. Їхня ефективність ґрунтується на глибокому навчанні та рекурентних нейронних мережах, які дозволяють моделям враховувати довгострокові залежності в тексті. Такі масштабні моделі, як GPT (Generative Pre-trained Transformer) від OpenAI, вражають своєю здатністю не лише розуміти мову, але і генерувати високоякісний текст, сприяючи значним технологічним проривам у сферах від автоматичного перекладу до розробки чат-ботів. Поява великих мовних моделей відкрила нові перспективи для розробки інформаційних систем чат-ботів. Ці потужні інструменти розуміння та генерації мови революціонізують способи, якими чат-боти взаємодіють з користувачами, дозволяючи їм наблизитися до природного тону та способу спілкування. Це відкриває нові горизонти для застосування чат-ботів у різних областях, де швидкість та точність комунікації є критично важливими. Поєднуючи потужність великих мовних моделей з ефективністю векторних сховищ даних, ми очікуємо великий стрибок в показниках продуктивності інформаційних систем чат-ботів. Це об'єднання обіцяє покращити користувацький досвід, сприяти більш цікавій та природній взаємодії, а також прокласти шлях для застосування в різних сферах. Крім того, успішне впровадження цієї інформаційної системи чат-ботів може мати далекосяжні наслідки для бізнесу, який прагне оптимізувати взаємодію зі своїми клієнтами. Завдяки більш глибокому розумінню намірів користувачів і доступу до великої кількості структурованих і неструктурованих даних, організації зможуть надавати персоналізовані та цілеспрямовані відповіді, тим самим підвищуючи задоволеність і лояльність клієнтів. Актуальність теми дослідження засвідчується неабиякою трансформацією у сфері розробки інформаційних систем, викликаною створенням великих мовних моделей (Large Language Models, LLM). Технологічна динаміка, пов'язана із використанням великих мовних моделей, відкриває перед розробниками та дослідниками унікальні можливості для розширення функціональних можливостей чат-ботів та підвищення їхньої ефективності. Великі мовні моделі надають чат-ботам здатність розуміти та адаптуватися до природної мови користувачів на більш продуктивному рівні, враховуючи контекст та індивідуальні особливості спілкування. Однією з ключових переваг використання LLM в розробці чат-ботів є їхня здатність автоматично аналізувати та розпізнавати не тільки окремі слова чи фрази, але й розуміти глибший сенс висловлювань, враховуючи контекст та відтінки значень слів. Це відкриває двері для більшого розуміння інтенцій користувачів та забезпечує високий рівень персоналізації взаємодії. Така технологічна трансформація є ключовою у забезпеченні чат-ботів здатністю не лише виконувати стандартні завдання, але й надавати інтелектуальні та інтуїтивно зрозумілі відповіді на складні запитання. Це важливо не лише для користувачів, але й для компаній та організацій, які прагнуть вдосконалити свої сервіси та підвищити рівень задоволеності клієнтів. Основною метою роботи є демонстрація доцільності та ефективності інтеграції великих мовних моделей в архітектуру інформаційної системи чат-ботів. Використовуючи властиві великим мовним моделям можливості розуміння та генерації мови, ми прагнемо створити чат-бота, який не лише точніше розумітиме запити користувачів, але й відповідатиме на них у контекстно-відповідній та людській манері. Крім того, цей проект спрямований на створення надійної структури для зберігання та управління векторними даними, що дозволить чат-боту спиратися на багате джерело інформації для більш обґрунтованих відповідей. Об'єктом даного дослідження є інформаційні системи чат-ботів, що базуються на великих мовних моделях та векторних сховищах даних. Предметом дослідження є процес інтеграції великих мовних моделей в архітектуру інформаційної системи чат-ботів, а також створення ефективної структури для зберігання та управління векторними даними.Large Language Models (LLM) are integrated artificial intelligence systems that learn from vast amounts of textual data to address tasks related to language understanding and generation. Their efficiency is grounded in deep learning and recurrent neural networks, allowing models to capture long-term dependencies in text. Prominent models like GPT (Generative Pre-trained Transformer) from OpenAI impress with their ability not only to comprehend language but also to generate high-quality text, contributing significantly to technological breakthroughs in areas ranging from automatic translation to chatbot development. The emergence of Large Language Models (LLM) has opened new perspectives for the development of chatbot information systems. These powerful language understanding and generation tools revolutionize the ways in which chatbots interact with users, allowing them to approach natural tones and communication styles. This opens new horizons for the application of chatbots in various fields where communication speed and accuracy are critically important. By combining the power of Large Language Models with the efficiency of vector data embeddings, we anticipate a significant leap in the performance metrics of chatbot information systems. This combination promises to enhance user experience, promote more engaging and natural interaction, and pave the way for applications in various domains. Moreover, the successful implementation of this chatbot information system can have far-reaching consequences for businesses seeking to optimize interactions with their customers. With a deeper understanding of user intentions and access to a large amount of structured and unstructured data, organizations can provide personalized and targeted responses, thereby increasing customer satisfaction and loyalty. The relevance of the research topic is evidenced by the significant transformation in the development of information systems triggered by the creation of Large Language Models (LLM). The technological dynamics associated with the use of Large Language Models open unique opportunities for developers and researchers to expand the functional capabilities of chatbots and enhance their efficiency. Large Language Models enable chatbots to understand and adapt to natural language at a more productive level, considering context and individual communication nuances. One of the key advantages of using LLM in chatbot development is their ability to automatically analyze and recognize not only individual words or phrases but also to understand the deeper meaning of expressions, taking into account context and nuances of word meanings. This opens the doors to a better understanding of user intentions and ensures a high level of interaction personalization. Such technological transformation is crucial in equipping chatbots with the ability not only to perform standard tasks but also to provide intelligent and intuitively understandable responses to complex queries. This is important not only for users but also for companies and organizations aiming to enhance their services and improve customer satisfaction. The main objective of this work is to demonstrate the feasibility and effectiveness of integrating Large Language Models into the architecture of chatbot information systems. By utilizing the capabilities inherent in large language models for understanding and generating language, we aim to create a chatbot that not only more accurately understands user queries but also responds to them in a contextually appropriate and human-like manner. Additionally, this project is aimed at creating a robust structure for storing and managing vector data, allowing the chatbot to rely on a rich source of information for more informed responses. The object of this research is chatbot information systems based on Large Language Models and vector data embeddings. The subject of the research is the process of integrating Large Language Models into the architecture of chatbot information systems and the creation of an effective structure for storing and managing vector data.