“YANGI AVLOD ILMIY TADQIQOTLARI” respublika ilmiy-amaliy konferensiyasi
GENERATIV AI YORDAMIDA TEXNIK HUJJATLARNI AVTOMATIK YARATISH TEXNOLOGIYALARI
Fargʻona davlat texnika universiteti, Kompyuter muhandisligi va sunʼiy intellekt kafedrasi
Annotatsiya
Ushbu maqolada generativ sunʼiy intellekt - xususan, katta til modellari (LLM) va retrieval-augmented generation (RAG) - texnik hujjat yaratish jarayonida qoʻllash texnologiyalari tadqiq etilgan. Mavjud yondashuvlar - shablonga asoslangan, qoidaga asoslangan va LLM-asoslangan - tizimli taqqoslama tahlil qilindi; GPT-4o, Claude 3 Sonnet va Mistral-7B modellarining 360 ta real texnik hujjatlar toʻplamida (API, foydalanuvchi qoʻllanmasi, texnik tavsif) ishlashi baholandi. RAG bilan boyitilgan GPT-4o tizimi anʼanaviy shablon asosidagi yondashuvga nisbatan ROUGE-L koʻrsatkichini 0,38 dan 0,71 ga (+86,8%), BERTScore-F1 ni 0,79 dan 0,91 ga (+15,2%), hujjat toʻliqligi darajasini esa 61,4% dan 87,6% ga oshirdi. Shu bilan birga gallyutsinatsiya darajasi 14,2% dan 3,8% ga pasaydi. Natijalar generativ AI ning texnik hujjatlashtirishni tubdan oʻzgartirish salohiyatini koʻrsatmoqda va Oʻzbekiston dasturiy taʼminot sohasida tatbiq etish yoʻnalishlari taklif etilmoqda.
Kalit so'zlar: generativ AI, LLM, texnik hujjat, RAG, GPT-4o, ROUGE, BERTScore, avtomatik hujjatlashtirish, dasturiy taʼminot muhandisligi, prompt muhandislik.