Розробка створення Discord-бота аналізу і пошуку інформації з використанням нейромереж

Abstract

Бакалаврська кваліфікаційна робота присвячена дослідженню та практичній реалізації інтелектуального чат-бота для платформи Discord на основі сучасних нейромережевих технологій обробки природної мови (NLP). У роботі розглянуто теоретичні засади функціонування штучного інтелекту, еволюцію та архітектурні особливості великих мовних моделей (LLM), зокрема механізми уваги в Transformer, а також принципи організації семантичного пошуку інформації та використання спеціалізованих векторних баз даних для збереження контексту розмови. Об’єктом дослідження є процеси аналізу, семантичного пошуку текстової інформації та автоматизації взаємодії з користувачами за допомогою штучного інтелекту. Предметом дослідження є методи, алгоритми та програмні засоби інтеграції великих мовних моделей через розробницькі API для створення інтелектуальних застосунків у середовищі Discord. Метою роботи є проєктування та практична розробка асинхронного Discord-бота, який здатний ефективно аналізувати запити користувачів, здійснювати точний пошук інформації з урахуванням контексту попереднього діалогу, використовувати методи інженерії промптів (Prompt Engineering) та підходи архітектури RAG для мінімізації помилок («галюцинацій») штучного інтелекту та забезпечення безпеки контенту. У практичній частині роботи запропоновано та обґрунтовано архітектуру програмної системи, розроблено логічну схему взаємодії компонентів «Користувач – Бот – API нейромережі» та спроєктовано реляційну базу даних SQLite для збереження сесій користувачів та історії повідомлень. Реалізовано програмний модуль бота мовою Python із використанням асинхронної бібліотеки discord.py та хмарного OpenAI