МЕТОД ЗАСТОСУВАННЯ АГЕНТІВ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В БАГАТОАГЕНТНІЙ СИСТЕМІ ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦІЇ ПРОЦЕСІВ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛІЗУ ДАНИХ

Анотація

Стаття присвячена розробці методу застосування агентів штучного інтелекту для автоматизації інтелектуального аналізу даних (ІАД) з використанням векторних та графових баз даних для накопичення відомостей про застосовувані конвеєри обробки та пошуку схожих кейсів обробки даних і відповідних ланцюгів застосування алгоритмічного забезпечення етапів аналізу та витягу моделей з даних. У роботі проаналізовані можливості та сучасний стан інтеграції агентів ШІ із великими мовними моделями (LLM), що дозволяє значно розширити функціональність агентів та забезпечити автоматизацію складних процесів ІАД. Запропонований у даній роботі підхід базується на сумісному використанні результатів онтологічного моделювання предметної області ІАД, що дозволяє обмежити або уточнити рішення, які приймаються агентами штучного інтелекту на відповідних етапах загального процесу, що автоматизується, та графових баз даних (Knowledge Graphs) для накопичення знань про успішні кейси обробки даних. Ключові результати дослідження включають: розробку методології створення багатоагентних систем із спеціалізованими агентами для кожного етапу процесу ІАД; використання векторних баз даних для пошуку подібних кейсів обробки на основі вбудовувань запитів; автоматизацію використання онтологічних моделей предметної області як контексту для виконання завдань агентами ШІ; ітеративний підхід до обробки даних із можливістю вдосконалення на основі накопиченого досвіду. У роботі представлено результати структурно-функціонального аналізу запропонованої архітектури системи та фрагмент графової бази даних для збереження знань про кейси обробки даних. Також обговорено переваги та обмеження застосування агентів ШІ. Висновки підкреслюють практичну цінність запропонованого підходу для підвищення ефективності ІАД в умовах зростаючої складності обробки великих обсягів даних.