Розробка Telegram-бота для профорієнтації на базі генеративних мовних моделей

Abstract

Об'єкт дослідження – процес кар'єрної орієнтації та професійного самовизначення майбутніх студентів у контексті швидкого розвитку ІТ та ринку праці. Предмет дослідження – алгоритми штучного інтелекту, методи обробки природної мови та технології RAG (Retrieval-Augmented Generation) для побудови інтелектуальних діалогових систем. Мета роботи – розробка та впровадження інтелектуальної системи кар'єрної орієнтації для адаптивного вибору професій, програм вищої освіти та аналізу ринку праці. Методи дослідження – системний аналіз, проектування архітектури програмного забезпечення, методи веб-скрейпінгу, семантичний аналіз тексту та тестування програмного забезпечення. Кваліфікаційну роботу присвячено створенню інтелектуальної системи профорієнтації. Практичний результат – Telegram-бот для повного циклу кар'єрної консультації. Наукова новизна полягає у застосуванні RAG архітектури (інтеграція Gemini API, векторної БД Pinecone, реєстру ЄДБО та порталу Work.ua), що забезпечує високу фактологічну точність і базує рекомендації на верифікованих даних у реальному часі. Розроблене рішення є функціональним і готовим до розгортання в закладах освіти. Практична значимість полягає у забезпеченні абітурієнтів надійною кар'єрною аналітикою для прийняття обґрунтованих рішень.