https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/65737| Title: | Разработка RAG-системы на основе локальной базы знаний для автоматизированного обучения специалистов в отрасли связи |
| Other Titles: | Development of a RAG system based on a local knowledge base for automated training of communications specialists |
| Authors: | Бардашевич, А. В. Федоренко, В. А. |
| Keywords: | публикации ученых;RAG-системы;локальные базы знаний;автоматизированное обучение;генерация текстов;искусственный интеллект;специалисты связи;автономные режимы;информационная безопасность;цифровизация образования |
| Issue Date: | 2026 |
| Publisher: | Гомельский государственный технический университет имени П. О. Сухого |
| Citation: | Бардашевич, А. В. Разработка RAG-системы на основе локальной базы знаний для автоматизированного обучения специалистов в отрасли связи = Development of a RAG system based on a local knowledge base for automated training of communications specialists / А. В. Бардашевич, В. А. Федоренко // ERA – Современная наука: электроника, робототехника, автоматизация : материалы II Международной научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, Гомель, 30–31 октября 2025 г. / Гомельский государственный технический университет имени П. О. Сухого ; редкол.: А. А. Бойко [и др.]. – Гомель : ГГТУ им. П. О. Сухого, 2026. – С. 54–56. |
| Abstract: | Представлена RAG-система на основе локальной базы знаний, предназначенная для автоматизированного обучения и оперативной поддержки специалистов в отрасли связи. Система функционирует в автономном режиме, сочетая семантический поиск релевантной информации и генерацию точных ответов на естественном языке. Это обеспечивает быстрый доступ к нормативно-технической документации без подключения к Интернету, повышает эффективность обучения и снижает риски ошибок в профессиональной деятельности. |
| Alternative abstract: | This paper presents a RAG system based on a local knowledge base, designed for automated training and operational support of communications specialists. The system operates offline, combining semantic search for relevant information and the generation of accurate natural language responses. This ensures quick access to regulatory and technical documentation without an internet connection, improves training efficiency, and reduces the risk of professional errors. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/65737 |
| Appears in Collections: | Публикации в изданиях Республики Беларусь |
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Bardashevich_Razrabotka.pdf | 240.43 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.