| Studiju veids |
maģistra akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Biznesa informātika |
| Nosaukums |
Novatoriskas pieejas funkcionalitātes trūkumu novēršanai, datu integritātes un sistēmu savietojamības nodrošināšanai uzņēmumu sistēmās |
| Nosaukums angļu valodā |
Innovative Approaches to Addressing Functionality Gaps, Data Integrity, and System Interoperability in Enterprise Systems |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Mārīte Kirikova |
| Recenzents |
Jānis Grabis |
| Anotācija |
Neprecizitātes un kļūdas ir gandrīz jebkura uzņēmuma sistēmas sastāvdaļa. Programmatūras inženieri pieļauj kļūdas savā kodā, produktu vadītāji – kļūdas, pieņemot nepareizus lēmumus, un pat dažreiz klienti pieļauj kļūdas, veicot neparedzētas darbības ar saviem datiem. Kad kļūda atstāj izstrādes vidi un tiek pārsūtīta uz testēšanas vidi, pirmsprodukcijas vidi vai pat produkcijas vidi, kļūdas novēršana kļūst dārgāka un laikietilpīgāka. Kļūdas atrašanā, labošanā, testēšanā un izlabotā pirmkoda piegādāšanā ir jāiesaista vairāk ekspertu. Sliktākajā gadījumā kļūda var būt pat bloķētājs dažām klientu darbībām, kas izraisa biznesa funkciju traucējumus.
Šī maģistra darba mērķis ir atrast jaunas pieejas funkcionalitātes nepilnību, datu integritātes un sistēmu sadarbspējas problēmu risināšanai, ko izraisa kļūdas uzņēmuma sistēmās. Darba autors veic sistemātisku literatūras apskatu, lai gūtu ieskatu attiecīgajās tēmās, un piedāvā metodi problēmu risināšanai, iesaistot AI aģentu. Praktiskajā daļā autors veic praktisku eksperimentu, lai novērtētu metodes darbību. Eksperiments parāda, kā kļūdu informācija un pirmkoda artefakti tiek piegādāti AI aģentam kā uzvedne un izlabots avota kods kā tā atbilde.
Šī maģistra darba rezultāti liecina, ka piedāvātā metode un koda piemēri praktiskajam eksperimentam sniedz pozitīvus rezultātus. Eksperimenta laikā autors parāda, kā AI aģenta rezultāts ir atkarīgs no uzvednes precizitātes un kvalitātes. Otrs aspekts, uz kuru norāda autors, ir AI aģenta iespējamā nestabilitāte, sniedzot rezultātus atbilstoši norādītajām uzvednēm. Viena un tā pati uzvedne var sniegt dažādus neoptimālus un pat nepareizus rezultātus. Kā viens no iespējamiem riskiem tiek atklāta AI aģenta iespējamā nestabilitāte. Neskatoties uz dažiem riskiem un trūkumiem, ierosinātajai metodei ir vairākas priekšrocības. Zemās izmaksas un ātrs kļūdu novēršanas laiks ir galvenie ieguvumi, ko atklāj darba autors.
Maģistra darbā ir 104 lapas, 24 attēli, 20 tabulas un 77 uzziņu avoti, 4 pielikumi. |
| Atslēgas vārdi |
funkcionalitātes trūkumi, datu integritāte, sistēmas savietojamība, kļūdu mazināšana, AI aģenti |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
functionality gap, data integrity, system interoperability, error mitigation, agentic AI |
| Valoda |
eng |
| Gads |
2025 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
25.05.2025 14:06:04 |
