Skip to content

Instantly share code, notes, and snippets.

@potat-dev
Created November 2, 2024 11:26
Show Gist options
  • Save potat-dev/be8cfacfe3ab43006a8ae421d932f14f to your computer and use it in GitHub Desktop.
Save potat-dev/be8cfacfe3ab43006a8ae421d932f14f to your computer and use it in GitHub Desktop.

План дипломной работы

Тема: "Распределенная система семантического поиска информации на основе методов машинного обучения"

Введение

  • Актуальность темы
  • Цель работы
  • Задачи исследования
  • Объект и предмет исследования
  • Научная новизна
  • Практическая значимость

Глава 1. Анализ предметной области и существующих решений

1.1. Обзор современных подходов к семантическому поиску

  • Классические методы информационного поиска
  • Векторные представления текста
  • Нейронные языковые модели

1.2. Анализ существующих решений

  • Обзор коммерческих систем
  • Анализ открытых решений
  • Сравнительный анализ подходов

1.3. Исследование технологий и инструментов

  • Векторные базы данных
  • Системы машинного обучения
  • Микросервисные архитектуры
  • Технологии распределенных систем

Глава 2. Проектирование системы

2.1. Требования к системе

  • Функциональные требования
  • Нефункциональные требования
  • Ограничения и допущения

2.2. Архитектура системы

  • Общая архитектура решения
  • Описание микросервисов
  • Схемы взаимодействия компонентов
  • Масштабируемость и отказоустойчивость

2.3. Проектирование компонентов

  • Сервис обработки документов
  • Сервис векторизации
  • Поисковый сервис
  • API Gateway
  • Веб-интерфейс

Глава 3. Реализация системы

3.1. Выбор технологий

  • Языки программирования
  • Фреймворки и библиотеки
  • Инструменты развертывания

3.2. Реализация ключевых компонентов

  • Реализация микросервисов
  • Интеграция машинного обучения
  • Разработка API
  • Реализация пользовательского интерфейса

3.3. Особенности реализации

  • Алгоритмы векторизации
  • Методы оптимизации поиска
  • Механизмы масштабирования
  • Обработка ошибок и отказоустойчивость

Глава 4. Тестирование и оценка результатов

4.1. Методология тестирования

  • План тестирования
  • Метрики оценки
  • Тестовые данные

4.2. Проведение экспериментов

  • Тестирование производительности
  • Оценка точности поиска
  • Нагрузочное тестирование
  • Тестирование отказоустойчивости

4.3. Анализ результатов

  • Оценка эффективности системы
  • Сравнение с существующими решениями
  • Выводы и рекомендации

Заключение

  • Основные результаты работы
  • Перспективы развития
  • Практическая ценность

Приложения

  • Исходный код ключевых компонентов
  • Примеры конфигурационных файлов
  • Результаты тестирования
  • Инструкции по развертыванию
  • Пользовательская документация
Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to comment