Підвищення ефективності RAG для побудови наукових інтелектуальних баз знань
The article describes the development of an intellectual knowledge base based on scientific articles using large language models in the mode of generation by augmented search. Various methods of increasing the relevance of the sample of cited sources and generated answers of the language model and t...
Збережено в:
| Дата: | 2025 |
|---|---|
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | English |
| Опубліковано: |
Vinnytsia National Technical University
2025
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/762 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Optoelectronic Information-Power Technologies |
Репозитарії
Optoelectronic Information-Power Technologies| id |
oai:oeipt.vntu.edu.ua:article-762 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| spelling |
oai:oeipt.vntu.edu.ua:article-7622025-06-19T11:44:36Z RAG efficiency improvement for building intellectual scientific knownledge databases Підвищення ефективності RAG для побудови наукових інтелектуальних баз знань Хрущак, С.В. Tкaченко, O.M. Колесник, І.С. artificial intelligence, large language models, LLM, retrieval augmented generation, RAG, knowledge base. штучний інтелект, база знань, великі мовні моделі, LLM, генерація доповнена пошуком, RAG. The article describes the development of an intellectual knowledge base based on scientific articles using large language models in the mode of generation by augmented search. Various methods of increasing the relevance of the sample of cited sources and generated answers of the language model and the choice of approaches to building language generative systems taking into account the specifics of scientific materials in Ukrainian and English are investigated. The use of different language models for generating answers is also considered. In the course of the study, a set of criteria for a comprehensive evaluation of generative systems was selected and recommendations for building scientific intellectual knowledge bases were provided. An intelligent agent has been developed that allows searching and analyzing scientific articles and providing document citations in a convenient interactive form. В статті розглядається розбробка інтелектуальної бази знань на основі наукових статей з використанням великих мовних моделей в режимі генерації доповненої пошуком. Досліджено різні методи підвищення релевантності вибірки цитованих джерел та згенерованих відповідей мовної моделі та вибір підходів до побудови мовних генеративних систем з врахуванням специфіки наукових матеріалів українською та англійською мовами. Також розглянуто використання різних мовних моделей для генерації відповідей. В процесі дослідження обрано набір критеріїв для комплексного оцінювання генеративних систем та надано рекомендації для побудови наукових інтелектуальних баз знань. Розроблено інтелектуального агента, який дозволяє проводити пошук та аналізувати наукові статті у зручній інтерактивній формі з забезпеченням цитувань оригінальних документів. Vinnytsia National Technical University 2025-06-18 Article Article application/pdf https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/762 10.31649/1681-7893-2025-49-1-89-97 Optoelectronic Information-Power Technologies; Vol. 49 No. 1 (2025); 89-97 Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї; Том 49 № 1 (2025); 89-97 Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї; Том 49 № 1 (2025); 89-97 2311-2662 1681-7893 10.31649/1681-7893-2025-49-1 en https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/762/692 |
| institution |
Optoelectronic Information-Power Technologies |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2025-06-19T11:44:36Z |
| collection |
OJS |
| language |
English |
| topic |
штучний інтелект база знань великі мовні моделі LLM генерація доповнена пошуком RAG. |
| spellingShingle |
штучний інтелект база знань великі мовні моделі LLM генерація доповнена пошуком RAG. Хрущак, С.В. Tкaченко, O.M. Колесник, І.С. Підвищення ефективності RAG для побудови наукових інтелектуальних баз знань |
| topic_facet |
artificial intelligence large language models LLM retrieval augmented generation RAG knowledge base. штучний інтелект база знань великі мовні моделі LLM генерація доповнена пошуком RAG. |
| format |
Article |
| author |
Хрущак, С.В. Tкaченко, O.M. Колесник, І.С. |
| author_facet |
Хрущак, С.В. Tкaченко, O.M. Колесник, І.С. |
| author_sort |
Хрущак, С.В. |
| title |
Підвищення ефективності RAG для побудови наукових інтелектуальних баз знань |
| title_short |
Підвищення ефективності RAG для побудови наукових інтелектуальних баз знань |
| title_full |
Підвищення ефективності RAG для побудови наукових інтелектуальних баз знань |
| title_fullStr |
Підвищення ефективності RAG для побудови наукових інтелектуальних баз знань |
| title_full_unstemmed |
Підвищення ефективності RAG для побудови наукових інтелектуальних баз знань |
| title_sort |
підвищення ефективності rag для побудови наукових інтелектуальних баз знань |
| title_alt |
RAG efficiency improvement for building intellectual scientific knownledge databases |
| description |
The article describes the development of an intellectual knowledge base based on scientific articles using large language models in the mode of generation by augmented search. Various methods of increasing the relevance of the sample of cited sources and generated answers of the language model and the choice of approaches to building language generative systems taking into account the specifics of scientific materials in Ukrainian and English are investigated. The use of different language models for generating answers is also considered. In the course of the study, a set of criteria for a comprehensive evaluation of generative systems was selected and recommendations for building scientific intellectual knowledge bases were provided.
An intelligent agent has been developed that allows searching and analyzing scientific articles and providing document citations in a convenient interactive form. |
| publisher |
Vinnytsia National Technical University |
| publishDate |
2025 |
| url |
https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/762 |
| work_keys_str_mv |
AT hruŝaksv ragefficiencyimprovementforbuildingintellectualscientificknownledgedatabases AT tkačenkoom ragefficiencyimprovementforbuildingintellectualscientificknownledgedatabases AT kolesnikís ragefficiencyimprovementforbuildingintellectualscientificknownledgedatabases AT hruŝaksv pídviŝennâefektivnostíragdlâpobudovinaukovihíntelektualʹnihbazznanʹ AT tkačenkoom pídviŝennâefektivnostíragdlâpobudovinaukovihíntelektualʹnihbazznanʹ AT kolesnikís pídviŝennâefektivnostíragdlâpobudovinaukovihíntelektualʹnihbazznanʹ |
| first_indexed |
2025-09-24T17:29:40Z |
| last_indexed |
2025-09-24T17:29:40Z |
| _version_ |
1850410281498312704 |