Minimalizace nákladů generativních dialogových systémů - Musilová, Natalie; Vencovský, Filip; Netolický, Petr; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky (2025)
Tato diplomová práce se zaměřila na minimalizaci nákladů generativních dialogových systémů, které propojují vyhledávání relevantních textových pasáží z dokumentů nebo databází a generování odpovědí pomocí GPT. Tento přístup je znám jako Retrieval-Augmented Generation (RAG) a kombinuje schopnosti efektivního vyhledávání informací s generativním modelováním, což umožňuje vytvářet přesnější a kontextově bohaté odpovědi. Hlavním cílem bylo minimalizovat provozní náklady a zvýšit přesnost systému. Výzkum zahrnoval tři experimenty zaměřené na zlepšení organizace a strukturování dat a na optimalizaci interakce mezi vyhledávací částí systému a generativní částí. Klíčovou inovací byl návrh mechanismu podmíněného výběru textů, který vyplynul z poznatků získaných během experimentů. Tento mechanismus výrazně snížil zatížení generátoru, eliminoval nadbytečné informace a zlepšil kvalitu odpovědí. Výsledky prokázaly, že zlepšení organizace dat, zavedení tematického seskupování dotazů a filtrování nerelevantních informací může zvýšit přesnost odpovědí až na 90 % a současně snížit provozní náklady systému až osmkrát. Praktická realizace systému byla demonstrována na platformě Streamlit. Práce přináší důležité poznatky pro návrh a implementaci moderních dialogových systémů, které jsou přizpůsobivé, efektivní a udržitelné. Výsledky a doporučení jsou aplikovatelné v akademickém i komerčním prostředí.
Vedoucí práce: Filip Vencovský
Diplomová práce (Ing.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2025
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2025
Způsob přístupu: Internet
Keywords: data a analytika pro business [obor dipl. práce]; diplomové práce; master's theses