Implementacija RAG sistema za iskanje informacij v nestrukturiranih dokumentih z uporabo velikih jezikovnih modelov : diplomsko delo

Jovanović, Nik

| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Prva stran > Izpis gradiva

Izpis gradiva

Naslov:	Implementacija RAG sistema za iskanje informacij v nestrukturiranih dokumentih z uporabo velikih jezikovnih modelov : diplomsko delo
Avtorji:	ID Jovanović, Nik (Avtor) ID Šumak, Boštjan (Mentor) Več o mentorju...
Datoteke:	VS_Jovanovic_Nik_2025.pdf (2,37 MB) MD5: 8C00B44B53E4E7C4292D2E1E2D18713E
Jezik:	Slovenski jezik
Vrsta gradiva:	Diplomsko delo/naloga
Tipologija:	2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:	FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:	V zaključnem delu obravnavamo problem iskanja informacij iz nestrukturiranih dokumentov, kjer osnovni veliki jezikovni modeli pogosto vračajo izmišljene oziroma netočne odgovore. Kot rešitev smo uporabili arhitekturo generacije z iskanjem v zunanjih virih (Retrieval-Augmented Generation – RAG). Cilj naloge je bil zasnovati in implementirati sistem, ki zmanjša pojav halucinacij pri poizvedbah. Sistem smo testirali na desetih računih v obliki PDF dokumentov, pri čemer smo uporabili pet skrbno pripravljenih vprašanj. Rezultati kažejo zmanjšano pojavnost halucinacij, a hkrati opozarjajo na omejitve, saj bi bilo za zanesljivejše zaključke potrebnih več dokumentov in obsežnejše testiranje.
Ključne besede:	RAG, umetna inteligenca, vektorske baze, react, next.js
Kraj izida:	Maribor
Kraj izvedbe:	Maribor
Založnik:	[N. Jovanović]
Leto izida:	2025
Št. strani:	1 spletni vir (1 datoteka PDF (X, 57 str.))
PID:	20.500.12556/DKUM-94742
UDK:	004.832.2(043.2)
COBISS.SI-ID:	260364291
Datum objave v DKUM:	23.09.2025
Število ogledov:	154
Število prenosov:	41
Metapodatki:
Področja:	KTFMB - FERI
:	Kopiraj citat

Skupna ocena:	(0 glasov)
Vaša ocena:	Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:

Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:	CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna

Povezava:	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:	Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:	26.08.2025

Sekundarni jezik

Jezik:	Angleški jezik
Naslov:	Implementation of a RAG system for information retrieval in unstructured documents using large language models
Opis:	This thesis addresses the problem of retrieving information from unstructured documents, where basic large language models often return fabricated or inaccurate answers. As a solution, we applied the Retrieval-Augmented Generation (RAG) architecture, which integrates external knowledge sources into the response generation process. The main goal was to design and implement a system that reduces the occurrence of hallucinations in queries. The system was tested on ten PDF invoices using five carefully prepared questions. The results indicate a reduced occurrence of hallucinations but also highlight limitations, as more documents and extensive testing would be required for reliable conclusions.
Ključne besede:	RAG, artificial intelligence, vector database, react, next.js

Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)

0 - 0 / 0

Ni komentarjev!

Nazaj