| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Васяева, Т. А. | - |
| dc.contributor.author | Душа, М. В. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2026-05-08T08:49:40Z | - |
| dc.date.available | 2026-05-08T08:49:40Z | - |
| dc.date.issued | 2026 | - |
| dc.identifier.citation | Васяева, Т. А. Разработка нейросетевого консультанта для студентов на базе больших языковых моделей = Development of a neural network consultant for students based on large language models / Т. А. Васяева, М. В. Душа // Big Data и анализ высокого уровня = Big Data and Advanced Analytics : сборник научных статей XII Международной научно-практической конференции, Республика Беларусь, Минск, 23 апреля 2026 года : в 2 ч. Ч. 2 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники [и др.] ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2026. – С. 166–173. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/63627 | - |
| dc.description.abstract | Статья посвящена разработке нейросетевого консультанта информационной поддержки
студентов на базе технологии Retrieval-Augmented Generation (RAG) с использованием российских больших
языковых моделей. Проведен сравнительный анализ эмбеддинг моделей, методов индексации документов
инструментами фреймворка LlamaIndex, генеративных моделей GigaChat-2-Lite, GigaChat-2-Pro и DeepSeek-
V3.2. Продемонстрирован оптимальный набор средств для построения RAG системы на основе
внутривузовских нормативных актов: ru-en-RoSBERTa, векторное индексирование, GigaChat | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | Big Data | en_US |
| dc.subject | информационные системы | en_US |
| dc.subject | большие языковые модели | en_US |
| dc.subject | эмбеддинг-модели | en_US |
| dc.subject | нейросетевые консультанты | en_US |
| dc.title | Разработка нейросетевого консультанта для студентов на базе больших языковых моделей | en_US |
| dc.title.alternative | Development of a neural network consultant for students based on large language models | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | The article is devoted to the development of a neural network consultant for student information
support based on Retrieval-Augmented Generation (RAG) technology using Russian large language models. A
comparative analysis of embedding models, document indexing methods using the LlamaIndex framework, and
generative models GigaChat-2-Lite, GigaChat-2-Pro, and DeepSeek-V3.2 was conducted. The optimal set of tools is
demonstrated: ru-en-RoSBERTa, vector indexing, and GigaChat. | en_US |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей : в 2 ч. (2026)
|
