Розробка інтелектуальної системи аналізу європейської корпоративної фінансової звітності на основі технології RAG
Year: 2026
Type: dissertation
Abstract: Мета дипломної роботи магістра – розробка прототипу інтелектуальної системи аналізу європейської корпоративної фінансової звітності на основі технології Retrieval-Augmented Generation (RAG) та проведення порівняльного оцінювання її різних конфігурацій. Об’єкт дослідження – процеси автоматизованого аналізу корпоративної фінансової звітності європейських компаній. Предмет дослідження – методи та технології побудови RAG-систем для інтелектуального аналізу фінансових документів. Наукова новизна роботи полягає у тому, що вперше запропоновано та експериментально осліджено RAG-систему, спеціалізовану на корпусі європейської фінансової звітності у форматі ESEF/Markdown, із порівняльним аналізом впливу вибору embedding-моделі (multilingual-e5-large, all-mpnet-base-v2, bge-large-en-v1.5) та генеративної LLM (llama3.1:8b, mistral, Claude Sonnet, GPT-4o) на якість аналітичних відповідей по багатьом різних параметрів. Практична цінність роботи полягає у розробленому працюючому прототипі, який може бути адаптований для використання, наприклад: фінансовими аналітиками, інвестиційними компаніями, аудиторськими фірмами та регуляторними органами як інструмент зручного, точного інтелектуального пошуку та аналізу європейської корпоративної звітності. У роботі досліджуються існуючі підходи до автоматизованого аналізу європейської корпоративної звітності та технології RAG, проводиться порівняльний аналіз 12 конфігурацій системи (3 embedding-моделі × 4 LLM) на корпусі з 4 528 Markdown-документів від 66 компаній із 14 країн ЄС за період 2019–2025 років. Розробляються рекомендації щодо впровадження системи для п’яти категорій цільових користувачів та виконується техніко-економічне обґрунтування. Дипломна робота складається зі вступу, основної частини, яка включає чотири розділи, висновків та списку використаних джерел. Всього налічує 100 сторінок, перелік посилань з 82 джерел на 5 сторінках. Ключові слова: Retrieval-Augmented Generation, RAG, фінансова звітність, Європейський Союз, ESEF, embedding, великі мовні моделі, LLM, ChromaDB, мультимовний аналіз, NLP.
Source: eKNUTSHIR
Author: Юрковський, Нікіта Олександрович
Language: Ukrainian
Topic: Topic Modeling
Subfield: Artificial Intelligence
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7165078616