diplomsko delo
Luka Balaban (Avtor), Božidar Potočnik (Mentor), Aleš Budna (Komentor)

Povzetek

Zaključno delo obravnava problem kompleksnosti konfiguracije produktnih katalogov v sistemu Monetization podjetja Tridens, kjer se uporabniki pogosto soočajo z izzivi pri razumevanju in nastavitvi zapletenih obračunskih modelov. Cilj dela je razviti umetno inteligenco, ki bo s pomočjo velikih jezikovnih modelov (LLM), kot je ChatGPT, omogočila enostavnejšo in bolj intuitivno konfiguracijo produktnih katalogov. V okviru raziskave smo analizirali obstoječo tehnično dokumentacijo in bazo znanja podjetja Tridens ter izvedli integracijo modela ChatGPT v zaledni sistem za avtomatizirano generiranje in prilagajanje produktnih katalogov. Rešitev smo preizkusili s testnim sklopom povpraševanj, pri čemer smo primerjali rezultate generiranih konfiguracij z referenčnimi primeri. Rezultati so pokazali, da umetna inteligenca uspešno izboljšuje natančnost in hitrost konfiguracije produktnih katalogov, hkrati pa zmanjšuje potrebo po ročnem delu. Zaključek naloge potrjuje, da uporaba velikih jezikovnih modelov prispeva k izboljšanju uporabniške izkušnje in poenostavitvi konfiguracijskih procesov, kar lahko podjetjem, kot je Tridens, prinese pomembne prednosti v konkurenčnem okolju.

Ključne besede

veliki jezikovni modeli;umetna inteligenca;produktni katalog;ChatGPT;Java;diplomske naloge;

Podatki

Jezik: Slovenski jezik
Leto izida:
Tipologija: 2.11 - Diplomsko delo
Organizacija: UM FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Založnik: [L. Balaban]
UDK: 004.8(043.2)
COBISS: 227683843 Povezava se bo odprla v novem oknu
Št. ogledov: 0
Št. prenosov: 13
Ocena: 0 (0 glasov)
Metapodatki: JSON JSON-RDF JSON-LD TURTLE N-TRIPLES XML RDFA MICRODATA DC-XML DC-RDF RDF

Ostali podatki

Sekundarni jezik: Angleški jezik
Sekundarni naslov: Product catalog configuration using large language models
Sekundarni povzetek: The thesis addresses the complexity of configuring product catalogs in the Monetization system of Tridens, where users often face challenges in understanding and setting up intricate billing models. The aim of the work is to develop artificial intelligence that, with the help of large language models (LLM) like ChatGPT, will enable easier and more intuitive configuration of product catalogs. As part of the research, we analyzed the existing technical documentation and knowledge base of Tridens and integrated the ChatGPT model into the backend system for automated generation and customization of product catalogs. The solution was tested using a set of queries, comparing the results of the generated configurations with reference examples. The results showed that artificial intelligence successfully improves the accuracy and speed of product catalog configuration while reducing the need for manual work. The conclusion of the thesis confirms that the use of large language models contributes to enhancing the user experience and simplifying configuration processes, which can provide companies like Tridens with significant advantages in a competitive environment.
Sekundarne ključne besede: large language models;artificial Intelligence;product catalog;chatGPT;Java;
Vrsta dela (COBISS): Diplomsko delo/naloga
Komentar na gradivo: Univ. v Mariboru, Fak. za elektrotehniko, računalništvo in informatiko, Računalništvo in informacijske tehnologije
Strani: 1 spletni vir (1 datoteka PDF (XIII, 50 str.))
ID: 25498804