prikaz prve stranice dokumenta Transformacija poslovnih sustava pomoću velikih jezičnih modela i metodi RAG
No public access
master's thesis
Transformacija poslovnih sustava pomoću velikih jezičnih modela i metodi RAG
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2024. urn:nbn:hr:168:830289
Horvat, Dora
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Horvat, D. (2024). Transformacija poslovnih sustava pomoću velikih jezičnih modela i metodi RAG (Master's thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:830289

Horvat, Dora. "Transformacija poslovnih sustava pomoću velikih jezičnih modela i metodi RAG." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:830289

Horvat, Dora. "Transformacija poslovnih sustava pomoću velikih jezičnih modela i metodi RAG." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:830289

Horvat, D. (2024). 'Transformacija poslovnih sustava pomoću velikih jezičnih modela i metodi RAG', Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 26 December 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:830289

Horvat D. Transformacija poslovnih sustava pomoću velikih jezičnih modela i metodi RAG [Master's thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2024 [cited 2024 December 26] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:830289

D. Horvat, "Transformacija poslovnih sustava pomoću velikih jezičnih modela i metodi RAG", Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2024. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:830289

Metadata
TitleTransformacija poslovnih sustava pomoću velikih jezičnih modela i metodi RAG
Title (english)Transformation of Business Systems using Large Language Models and the RAG Method
AuthorDora Horvat
MentorIvica Botički (mentor)
Committee memberIvica Botički (predsjednik povjerenstva)
Committee memberDanijel Mlinarić (član povjerenstva)
Committee memberNikica Hlupić (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2024-07-12, Croatia
Abstract
U ovom radu predložen je dizajn i prikazana je implementacija sustava koji proširuje sposobnosti velikih jezičnih modela metodom generiranja potpomognutog pretraživanjem (RAG). Integracijom mehanizma dohvaćanja s generativnim sposobnostima jezičnih modela istražuje se inovativan koncept u svijetu obrade prirodnog jezika i umjetne inteligencije, te se prilagođava poslovnim sustavima. Predloženo rješenje nastoji premostiti postojeći jaz u pretraživanju poslovnih dokumenata; alati za dijeljenje znanja i suradnju uglavnom se oslanjanju na pretraživanje temeljeno na ključnim riječima, bez mogućnosti semantičke obrade korisničkih upita i razumijevanja konteksta pitanja. Sustav temeljen na RAG metodi koristi sematičke metode pretraživanja kako bi pronašao relevantne dokumente i poboljšao odgovore generativnog modela, povećavajući točnost i relevantnost informacija koje se pružaju korisnicima. Implementirani sustav prikazuje potencijal RAG sustava u transformaciji poslovnih procesa, istovremeno pružajući okvir za buduća istraživanja i razvoj.
Abstract (english)
This thesis presents the design and implementation of a Retrieval-Augmented Generation (RAG) based Large Language Model (LLM) system. By integrating retrieval mechanisms with generative capabilities, an innovative concept in the world of natural language processing and artificial intelligence is explored and tailored for business systems. The proposed solution aims to bridge the gap in business document search; knowledge sharing and collaboration tools mainly rely on keyword-based search, without the ability to semantically process user queries and understand the context of the questions. The RAG-based system employs semantic search methods to retrieve relevant documents and augment the generative model’s responses, enhancing the accuracy and relevance of information provided to users. The implemented system showcases the potential of RAG systems in transforming business processes while also providing a framework for future research and development.
Keywords
Keywords (english)
Languageenglish
URN:NBNurn:nbn:hr:168:830289
Study programmeTitle: Computing
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2024-10-12 20:48:15