Automatické generování myšlenkových map za využití velkých jazykových modelů - Brus, Daniel (2025)
Cílem práce je ukázat, jak je možné využít velké jazykové modely pro generování myšlenkových map z textu. K hlavnímu cíli autor dospěl přes tři dílčí cíle. Prvním dílčím cílem je zjistit, zda lze pomocí prompt engineeringu přimět model, aby spolehlivě generoval výstupy ve validních formátech, konkrétně ve strukturách JSON nebo RDF. Druhým dílčím cílem je vytvoření prototypu webové aplikace, která integruje OpenAI API. Třetím dílčím cílem je zhodnotit kvalitu vygenerovaných myšlenkových map a jejich vzájemnou podobnost. Teoretická část práce se soustředí na rešerši literárních a internetových zdrojů. V práci jsou zkoumány faktory, které ovlivňují výstupy velkých jazykových modelů. Především nastavitelné hyperparametry modelů a metody prompt engineeringu. Na závěr teoretické části autor odůvodní volbu matematických a statistických metod a technologií, které jsou použity v praktické části. Praktická část práce je zaměřena na vývoj prototypu webové aplikace, během kterého autor aplikuje poznatky z teoretické části. Autor aplikoval metodu iterativního prompt engineeringu, kdy byl nejprve aplikován generický prompt, který byl postupně vylepšován přidáváním konkrétnějších pokynů a příkladů. Také byla vyzkoušena různá nastavení parametrů modelu, jako jsou teplota a top-p. Iterativním přístupem bylo dosaženo generování validních myšlenkových map. Mapy jsou následně převedeny na jejich „embeddings“, na které jsou aplikovány metody shlukové analýzy a komparace. Výsledkem práce je funkční prototyp webové aplikace na automatické generování myšlenkových map, který integruje OpenAI API a kvantitativní vyhodnocení konzistence modelu založené na shlukové analýze embeddingů myšlenkových map.