Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2125U003182, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Додаток для управління нотатками з підтримкою автоматичної класифікації Автор Олійник Антон ОлеговичOliinyk Anton Olehovych Дата публікації 01-01-2025 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/76052 Видання Київ Опис Дипломна робота: 143 с., 20 рис., 6 табл., 4 додатки, 20 джерел. Об’єкт дослідження – засоби зберігання, обробки та організації особистих нотаток. Предмет дослідження – використання сучасних технологій штучного інтелекту (GPT, Whisper), мікросервісної архітектури, реляційних баз даних та шифрування для створення застосунку з підтримкою автоматичної класифікації нотаток. Мета роботи – розробити зручний та надійний застосунок для управління нотатками, що дозволяє користувачам створювати записи, автоматично класифікувати їх за категоріями та терміновістю, здійснювати пошук за змістом, а також автоматично створювати відповідні події в Google Calendar. Методи дослідження – аналіз сучасних програмних рішень, застосування принципів clean architecture та мікросервісної архітектури, використання бібліотек OpenAI API (GPT, Whisper), PostgreSQL, AES-шифрування, реалізація сервісів на мовах Go та Python. Актуальність – в умовах інформаційного перевантаження виникає потреба в простому, але функціональному інструменті для організації особистих записів. Більшість наявних рішень є надто складними або обмеженими у використанні. Запропонований застосунок поєднує зручність з інтелектуальними можливостями аналізу тексту. Результати роботи – у межах роботи було реалізовано механізм автоматичної класифікації нотаток на основі GPT, підтримку голосового введення з подальшим перетворенням у текст за допомогою моделі Whisper, захищене зберігання даних із використанням алгоритму AES, інтелектуальний пошук за змістом записів, а також можливість створювати події у Google Календарі на основі відповідних нотаток. Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – розширення категорій класифікації, адаптація до інших мов, створення мобільного застосунку, оптимізація пошуку та покращення інтерфейсу користувача. Програмний продукт було розроблено мовами програмування Python та Golang. Bachelor’s Thesis: 143 pages, 20 figures, 6 tables, 4 appendices, 20 sources. Object of research – tools for storing, processing, and organizing personal notes. Subject of research – the use of modern technologies such as artificial intelligence (GPT, Whisper), microservice architecture, relational databases, and encryption methods for the development of an application that supports automatic note classification. Purpose of the work – to develop a convenient and reliable application for managing notes, which allows users to create entries, automatically classify them by category and urgency, perform content-based search, and automatically generate corresponding events in Google Calendar. Research methods – analysis of modern software solutions, application of clean architecture and microservice architecture principles, use of OpenAI APIs (GPT, Whisper), PostgreSQL, AES encryption, and implementation of services using Go and Python programming languages. Relevance – in the context of information overload, there is a growing need for simple yet functional tools to organize personal records. Most existing solutions are either overly complex or limited in use. The proposed application combines ease of use with intelligent text analysis capabilities. Results of the work – the implemented system includes automatic note classification based on GPT, voice input support with subsequent transcription using the Whisper model, secure data storage using the AES encryption algorithm, intelligent content-based search, and the ability to create events in Google Calendar based on the content of the notes. Prospects for further research – expanding the classification categories, adapting the system to multiple languages, developing a mobile application, optimizing the search functionality, and improving the user interface. The software product was developed using Python and Golang programming languages. Додано в НРАТ 2025-11-05 Закрити