| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Datorsistēmas |
| Nosaukums |
Automatizēta kļūdu diagnosticēšana un labošana, izmantojot mākslīgā intelekta aģentus |
| Nosaukums angļu valodā |
Automated Error Diagnosis and Repair Using Artificial Intelligence Agents |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Svetlana Jurenoka |
| Recenzents |
Artjoms Supoņenkovs |
| Anotācija |
LIELIE VALODAS MODEĻI, AĢENTI, DAUDZAĢENTU SISTĒMAS, PROGRAMMATŪRAS TESTĒŠANA, KĻŪDU LABOŠANA
Pieaugot lielo valodas modeļu (LVM) izmantošanai programmatūras izstrādē, ir palielinājies uzrakstīto koda rindu skaits, taču vienlaikus ir pieaudzis arī kļūdu skaits. Bakalaura darba mērķis ir izpētīt iespējamos veidus, kā, izmantojot mākslīgā intelekta aģentus, var automatizēt kļūdu labošanu programmatūras izstrādē, kā arī izveidot prototipu un veikt tā testēšanu.
Darbā ir veikta esošo programmatūras kvalitātes nodrošināšanas metožu analīze, aplūkoti LVM pielietojumi mūsdienās un aģentu iespējas, kā arī izvērtēti lokālo LVM un mākoņpakalpojumu piedāvājumi. Papildus tam ir aprakstīta koda redaktorā integrēta prototipa izveide un salīdzināti daudzaģentu sistēmas un viena aģenta sistēmas rezultāti.
Bakalaura darbs sastāv no 51 lappuses, tajā ir 7 attēli, 6 tabulas, 3 pielikumi un 72 izmantotie informācijas avoti. |
| Atslēgas vārdi |
Lielie valodas modeļi, aģenti, daudzaģentu sistēmas, programmatūras testēšana, kļūdu labošana |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
Large language models, agents, multi-agent systems, software testing, bug fixing |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2026 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
25.05.2026 22:50:46 |
