title: Development of a prototype of a personal assistant for time and task management based on generative machine learning models
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Сенаев Андрей Анатольевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Senaev Andrej Anatolevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Гараев Тимур Ильдарович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Garaev Timur Ildarovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Шалымов Дмитрий Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Salymov Dmitrij Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:49:34Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:49:34Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 085227
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/46198
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе представлена разработка прототипа персонального ассистента для управления временем и задачами на основе генеративных моделей машинного обучения. Ассистент предназначен для повышения эффективности пользователей за счет автоматизации планирования и организации задач. Основные компоненты системы включают Telegram-бот, LLM-менеджер, базу данных, сборщик контекста и различные сервисы. Особое внимание уделено гибкости и масштабируемости архитектуры, что позволяет легко добавлять новые компоненты и адаптироваться к изменяющимся требованиям. Приведены примеры реализации, демонстрирующие работу ассистента в реальных сценариях, включая анализ и распределение задач, а также подбор оптимальных временных слотов для встреч.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This work presents the development of a prototype personal assistant for time and task management based on generative machine learning models. The assistant aims to enhance user efficiency by automating the process of planning and organizing tasks. The main components of the system include a Telegram bot, LLM manager, database, context fetcher, and various services. Special attention is given to the flexibility and scalability of the architecture, allowing for easy addition of new components and adaptation to changing requirements. Implementation examples are provided, demonstrating the assistant's operation in real-world scenarios, including task analysis and distribution, as well as finding optimal time slots for meetings.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Персональный ассистент
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: управление задачами
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: генеративные модели машинного обучения
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: LLM
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: планирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: автоматизация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Telegram-бот
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: база данных
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: PostgreSQL
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: pgvector
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сбор контекста
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Personal assistant
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: task management
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: generative machine learning models
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: LLM
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: planning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: automation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Telegram bot
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: database
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: PostgreSQL
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: pgvector
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: context fetching
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Development of a prototype of a personal assistant for time and task management based on generative machine learning models
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Разработка прототипа персонального ассистента для управления временем и задачами на основе генеративных моделей машинного обучения
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: st085227.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46198/2/st085227.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 607,7 kB
resources.filename: reviewSV_st085227_Garaev_Timur_Ildarovic_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46198/3/reviewSV_st085227_Garaev_Timur_Ildarovic_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,24 kB