No-code webscraping pomocí platformy Make.com a jeho využití s RAG databází - Nguyen, Dinh Hoang (2025)
Tato bakalářská práce se zabývá využitím automatizační platformy Make.com pro webscraping, uložením získaných dat do RAG databáze a následnou integrací s chatbotem využívající velké jazykové modely (LLM). Cílem práce je ověřit efektivitu tohoto no-code přístupu a změřit kvalitu generovaných odpovědí s využitím RAG databáze i bez ní. V teoretické části jsou popsány principy webscrapingu, automatizačních platforem a modelů RAG, včetně možností uložení dat pomocí vektorových databází jako Pinecone. Dále je rozebráno fungování velkých jazykových modelů a metrik pro měření relevance odpovědí, jako jsou BLEU, METEOR, RAGAS a BERTScore. Praktická část se zaměřuje na návrh a implementaci systému, který automatizuje získávání herních dat z vybraných zdrojů (např. Steam API, IGDB) pomocí Make.com. Tato data jsou následně uložena do RAG databáze a využita chatbotem k odpovědím na dotazy uživatelů. Výsledky experimentu jsou analyzovány na základě testovacích dotazů, přičemž je porovnávána kvalita odpovědí generovaných s RAG a bez něj. Výsledky práce poskytují ucelený pohled na možnosti využití no-code přístupu k webscrapingu a RAG databázím. Ukazují, do jaké míry tento přístup zlepšuje relevanci generovaných odpovědí a jaké jsou jeho limity při integraci s LLM.