Розробка мікросервісного вебзастосунку з інтеграцією рекомендаційної системи та великих мовних моделей

Abstract

UA : Робота викладена на 59 сторінках друкованого тексту, містить 39 рисунків, 5 таблиць, 19 джерел. Об’єкт дослідження – процес розробки мікросервісних вебзастосунків із впровадженням великих мовних моделей. Мета роботи: розробити мікросервісний вебзастосунок, який інтегрує великі мовні моделі для впровадження персоналізованої рекомендаційної системи, семантичного пошуку та AI-взаємодії, для покращення користувацького досвіду. Методи дослідження – методи об’єктно-орієнтованого проєктування, мікросервісної архітектури, семантичного пошуку, інтеграції великих мовних моделей у вебзастосунки. У роботі розглянуто процес проєктування та реалізації мікросервісного вебзастосунку для публікації технічних статей із інтеграцією великих мовних моделей для реалізації персоналізованих рекомендацій, семантичного пошуку та AI-взаємодії. Для розробки програмної частини використано Spring Boot, Spring AI, PostgreSQL, Pgvector, Redis, Angular, Docker та Vertex AI. У результаті створено працездатний вебзастосунок із мікросервісною архітектурою та інтеграцією AI-функціоналу. Для перевірки роботи системи було виконано UI-тестування за допомогою Selenium і навантажувальне тестування з використанням Apache JMeter, результати яких підтвердили коректність та стабільність роботи основного функціоналу застосунку.EN : The work is presented on 59 pages of printed text, 39 figures, 5 tables, 19 references. The object of the study is the process of developing microservices-based web applications with the integration of large language models. The aim of the study is to develop a microservices-based web application integrating large language models for implementing a personalized recommendation system, semantic search, and AI-based interaction to improve user experience. The methods of research include object-oriented design methods, microservice architecture, semantic search, and technologies for integrating large language models into web applications. The paper considers the process of designing and implementing a microservices-based web application for publishing technical articles with the integration of large language models for personalized recommendations, semantic search, and AI-based interaction. Spring Boot, Spring AI, PostgreSQL, Pgvector, Redis, Angular, Docker, and Vertex AI were used for the implementation of the software system. As a result, a functional web application with a microservice architecture and integrated AI functionality was developed. To verify the correctness of the system operation, UI testing using Selenium and load testing using Apache JMeter were performed. The testing results confirmed the correctness and stability of the main functionality of the application.