Мультимодальний RAG з використанням текстових та візуальних даних
| dc.contributor.advisor | Андрощук, Максим | uk_UA |
| dc.contributor.author | Шевченко, Михайло | uk_UA |
| dc.date.accessioned | 2025-09-02T10:41:02Z | |
| dc.date.available | 2025-09-02T10:41:02Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description.abstract | У роботі розглянуто техніку мультимодального Retrieval-Augmented Generation (з англ. генерація з доповненою вибіркою, RAG) для покращення результатів роботи систем генерування контенту. Проведено аналіз сутності RAG і мультимодального RAG, їхніх переваг, архітектур, а також популярних інструментів для розробки мультимодальних RAG-систем. Було розроблено мультимодальну RAG-систему для аналізу та інтерпретації рентгенівських знімків грудної клітки та їхніх звітів. Розроблену систему протестовано у різних конфігураціях за низкою показників. Результати тестування засвідчили значне покращення якості генерації контенту при використанні мультимодального RAG порівняно з його відсутністю. | uk_UA |
| dc.identifier.uri | https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/36359 | |
| dc.language.iso | uk | uk_UA |
| dc.status | first published | uk_UA |
| dc.subject | RAG | en_US |
| dc.subject | мультимодальний RAG | uk_UA |
| dc.subject | Retrieval-Augmented Generation | en_US |
| dc.subject | LLM | en_US |
| dc.subject | Large Language Models | en_US |
| dc.subject | Python | en_US |
| dc.subject | PyTorch | en_US |
| dc.subject | CLIP | en_US |
| dc.subject | BiomedCLIP | en_US |
| dc.subject | LLaVA | en_US |
| dc.subject | LLaVA-Med | en_US |
| dc.subject | бакалаврська робота | uk_UA |
| dc.title | Мультимодальний RAG з використанням текстових та візуальних даних | uk_UA |
| dc.type | Other | uk_UA |
Files
License bundle
1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
- Name:
- license.txt
- Size:
- 1.71 KB
- Format:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Description: