Розробка застосунку для генерації вебконтенту засобами великих мовних моделей

Abstract

UA : Робота викладена на 71 сторінці друкованого тексту, містить 15 рисунків, 12 джерел. Об’єкт дослідження – процес створення, автоматизації та оптимізації різноманітних текстових вебматеріалів за допомогою сучасних інструментів штучного інтелекту. Мета роботи: розробити програмний застосунок для генерації якісного та релевантного вебконтенту, що інтегрує можливості великих мовних моделей, забезпечує зручний користувацький інтерфейс та стабільну серверну логіку для автоматизації контент-стратегій. Методи дослідження – методи обробки природної мови (NLP), технології веброзробки (проєктування клієнтської та серверної частин), методи інтеграції зовнішніх API (OpenAI та ін.), методи оцінювання якості текстового контенту (метрики якості, експертна перевірка), методи тестування програмного забезпечення. У результаті виконання кваліфікаційної роботи отримано функціональний вебзастосунок для автоматизованої генерації текстів, який надає користувачам інструменти для створення, редагування та управління вебконтентом за допомогою штучного інтелекту. Результати роботи можуть бути використані як основа для подальшого розширення функціональності, підключення нових мовних моделей або інтеграції з системами управління контентом (CMS).

EN : The work is presented on 71 pages of printed text, 15 figures, 12 references. The object of the study is the process of creation, automation, and optimization of various textual web materials using modern artificial intelligence tools. The aim of the study is to develop a software application for generating high-quality and relevant web content that integrates the capabilities of large language models, provides a convenient user interface, and ensures stable server side logic for automating content strategies. Research methods include natural language processing (NLP) methods, web development technologies (design of client-side and server-side components), methods of external API integration (OpenAI, etc.), methods for evaluating the quality of textual content (quality metrics, expert review), software testing methods. As a result of the qualification work, a functional web application for automated text generation has been obtained, which provides users with tools for creating, editing, and managing web content using artificial intelligence. The results of the work can be used as a basis for further functional expansion, connection of new language models, or integration with content management systems (CMS).