Інтелектуальний сервіс генерації програмного коду на основі методів машинного навчання

Abstract

Метою роботи є проектування та реалізація інтелектуальної системи автоматичного генерування HTML-інтерфейсів користувача на основі підходу Retrieval-Augmented Generation із застосуванням векторної бази знань і великої мовної моделі. Для досягнення поставленої мети визначено такі завдання: 1. Провести системний аналіз предметної області, сформулювати вимоги до розроблюваної системи та виконати порівняльний огляд існуючих рішень. 2. Дослідити принципи функціонування підходу RAG, механізми формування векторних представлень тексту та технології семантичного пошуку у векторних базах даних. 3. Розробити логічну модель даних системи, що враховує вимоги як реляційного, так і векторного зберігання. 4. Обрати та обґрунтувати систему управління базами даних, визначити схему зберігання даних. 5. Спроектувати та реалізувати серверну частину застосунку із REST API-інтерфейсом на основі фреймворку Flask. 6. Реалізувати модуль семантичного пошуку на основі sentence-transformers та модуль генерації HTML засобами API Groq. 7. Розробити клієнтський інтерфейс, що підтримує сеансову роботу та відображення результатів генерації. 8. Провести тестування системи та підготувати документацію щодо її розгортання й експлуатації. У процесі виконання роботи використовувались методи системного аналізу, об'єктно-орієнтованого проектування, семантичного пошуку на основі векторної схожості, а також методи функціонального тестування. Технологічну основу розробки склали: мова програмування Python версії 3.11, мікрофреймворк Flask, система управління базами даних PostgreSQL із розширенням pgvector, бібліотека sentence-transformers для обчислення векторних представлень, API-сервіс Groq із моделлю llama-3.3-70b-versatile для генерації коду. Практичне значення роботи полягає у створенні програмного продукту, що автоматизує розробку прототипів веб інтерфейсів. Розроблена система може бути використана в навчальних закладах, стартапах і маркетингових командах для швидкого прототипування і візуалізації ідей без залучення фронтенд- розробника. Пояснювальна записка складається з вступу, чотирьох розділів, висновків та списку використаних джерел. Загальний обсяг записки становить 63 сторінок. У першому розділі виконано системний аналіз предметної області: сформульовано постановку завдання, проведено огляд і порівняльний аналіз існуючих інструментів генерації вебінтерфейсів, а також детально розглянуто теоретичні основи технології RAG та механізми векторного пошуку. Другий розділ присвячений інформаційному забезпеченню системи. В ньому розроблено логічну модель даних, обґрунтовано вибір PostgreSQL як системи управління базами даних, описано фізичну структуру таблиць і застосування розширення pgvector для зберігання та пошуку векторних представлень. Третій розділ розкриває питання розробки прикладного програмного забезпечення. Визначено організаційну структуру застосунку, обґрунтовано вибір інструментів і бібліотек, детально описано реалізацію серверного API, модуля роботи з базою даних, модуля RAG-генерації та клієнтської частини. Четвертий розділ містить рекомендації щодо впровадження та експлуатації системи: описано проведене тестування, сформульовано вимоги до апаратного та програмного середовища, визначено склад інсталяційного пакету.