Андрощук, МаксимШевченко, Михайло2025-09-022025-09-022025https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/36359У роботі розглянуто техніку мультимодального Retrieval-Augmented Generation (з англ. генерація з доповненою вибіркою, RAG) для покращення результатів роботи систем генерування контенту. Проведено аналіз сутності RAG і мультимодального RAG, їхніх переваг, архітектур, а також популярних інструментів для розробки мультимодальних RAG-систем. Було розроблено мультимодальну RAG-систему для аналізу та інтерпретації рентгенівських знімків грудної клітки та їхніх звітів. Розроблену систему протестовано у різних конфігураціях за низкою показників. Результати тестування засвідчили значне покращення якості генерації контенту при використанні мультимодального RAG порівняно з його відсутністю.ukRAGмультимодальний RAGRetrieval-Augmented GenerationLLMLarge Language ModelsPythonPyTorchCLIPBiomedCLIPLLaVALLaVA-Medбакалаврська роботаOther