Розробка рекомендаційних функцій системи електронної комерції косметикою на основі знань з використанням технології Text-to-SQL, що реалізується LLM-моделлю ChatGPT

Abstract

Мета кваліфікаційної роботи – дослідження варіантів забезпечення заданої політики безпечного доступу до даних під час використання технології Text-to-SQL (NL2SQL, Text2Sql) для реалізації рекомендаційних функцій системи електронної комерції доглядовою косметикою на основі знань з використанням методу жорстких обмежень. Методи дослідження – методи системного аналізу, структурного моделювання, моделювання реляційних баз даних, методи проектування клієнт-серверних застосунків, а також методи формування рекомендацій на основі знань із використанням жорстких обмежень. У роботі проаналізовано сучасні підходи до реалізації рекомендаційних систем у сфері електронної комерції косметичною продукцією та досліджено можливості застосування технології Text-to-SQL для формування рекомендацій. Розроблено модифіковану архітектуру рекомендаційної системи, що поєднує використання методу формування рекомендацій на основі знань із використанням жорстких обмежень та технології Text-to-SQL із механізмами обмеження доступу до даних, зокрема на основі VIEW та безпекового шару (Policy Layer). Спроєктовано структуру бази даних, яка враховує як бізнес-процеси електронної комерції, так і характеристики предметної області, а також виконано аналіз переваг і обмежень запропонованих рішень. Запропоноване рішення може бути використане у сфері електронної комерції доглядовою косметикою для підвищення ефективності продажу товарів та покращення користувацького досвіду за рахунок впровадження рекомендаційних функцій.