prikaz prve stranice dokumenta Implementacija jezičnog asistenta temeljenog na umjetnoj inteligenciji za brodarsku industriju
No public access
master's thesis
Implementacija jezičnog asistenta temeljenog na umjetnoj inteligenciji za brodarsku industriju
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2024. urn:nbn:hr:168:861629
Špoljar, Ivan
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Špoljar, I. (2024). Implementacija jezičnog asistenta temeljenog na umjetnoj inteligenciji za brodarsku industriju (Master's thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:861629

Špoljar, Ivan. "Implementacija jezičnog asistenta temeljenog na umjetnoj inteligenciji za brodarsku industriju." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:861629

Špoljar, Ivan. "Implementacija jezičnog asistenta temeljenog na umjetnoj inteligenciji za brodarsku industriju." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:861629

Špoljar, I. (2024). 'Implementacija jezičnog asistenta temeljenog na umjetnoj inteligenciji za brodarsku industriju', Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 25 December 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:861629

Špoljar I. Implementacija jezičnog asistenta temeljenog na umjetnoj inteligenciji za brodarsku industriju [Master's thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2024 [cited 2024 December 25] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:861629

I. Špoljar, "Implementacija jezičnog asistenta temeljenog na umjetnoj inteligenciji za brodarsku industriju", Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2024. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:861629

Metadata
TitleImplementacija jezičnog asistenta temeljenog na umjetnoj inteligenciji za brodarsku industriju
Title (english)Implementation of an artificial intelligence-based chatbot for the shipping industry
AuthorIvan Špoljar
MentorMarina Bagić Babac (mentor)
Committee memberMarina Bagić Babac (predsjednik povjerenstva)
Committee memberGordan Gledec (član povjerenstva)
Committee memberBoris Vrdoljak (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2024-07-11, Croatia
Abstract
Ovaj diplomski rad izrađen je kako bi se objasnili osnovni pojmovi i koncepti potrebni za razumijevanje kako radi jednostavan chatbot, da bi se demonstrirao njegov razvoj te da bi se usporedile performanse nekoliko odabranih velikih jezičnih modela (Large Language Models). Chatbot je razvijen slijedeći tehniku generiranja proširenog dohvaćanjem (Retrieval-Augmented Generation). Korišteni veliki jezični modeli su preuzeti sa Hugging Face-a. Modeli korišteni za računanje smještenja teksta (text embedding) su “nomic-embed-text-v1.5-Q5_K_M” i “snowflake-arctic-embed-m-long--Q5_K_M”. Modeli korišteni za generiranje teksta su “Meta-Llama-3-8B-Instruct-Q4_K_M” i “mistral-7b-openorca-oasst_top1_2023-08-25-v2.Q4_K_M”. Ova aplikacija sastoji se od stranice za unos novog znanja i stranice za pozivanje chatbot-a koja također sadrži kontejner za korištene izvore.
Abstract (english)
This paper was made to explain the essential terms and concepts needed to understand how a simple chatbot works, to demonstrate its development, and to compare performance of few selected Large Language Models. The chatbot was developed following the technique of Retrieval-Augmented Generation. The Large Language Models used are downloaded from Hugging Face. The models used for calculating text embeddings are “nomic-embed-text-v1.5-Q5_K_M” and “snowflake-arctic-embed-m-long--Q5_K_M”. The models used for text generation are “Meta-Llama-3-8B-Instruct-Q4_K_M” and “mistral-7b-openorca-oasst_top1_2023-08-25-v2.Q4_K_M”. This application consists of a page for inserting new knowledge and a page for calling a chatbot which also contains a container for used sources.
Keywords
Keywords (english)
Languageenglish
URN:NBNurn:nbn:hr:168:861629
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 22:18:09