A retrieval augmented generation methodology for software log summarisation
Yazılım günlüğü ozetleme için erişimi artırılmış bir üretim metodolojisi
- Tez No: 1023105
- Danışmanlar: DOÇ. DR. EMRAH İNAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bilim ve teknoloji alanlarındaki gelişmeler, birden çok karmaşık sistemin gerek kendi aralarında gerek ise birbirleri ile birlikte daimi bir iletişim ve etkileşim içerisinde bulunduğu, karmaşıklık bakımından öncüllerinden devamlı daha üst mertebede konumlananmasına sebep oldu. 21. asırın getirdiği dijital dönüşüm ile birlikte, bahsi geçen bu ilerlemelerden en çok etkilenen alan, birçok farklı mecrada faaliyette bulunan yazılım sistemleri oldu. Bu gelişimin doğal sonucu olan artan karmaşıklığı takiben, yazılım sistemlerinin üretilmesi,incelenmesi ve sürdürülebilirliği hususunda kullanılagelen en faydalı yöntemlerden birini teşkil eden yazılım eylem ve durum kayıtları da artan teknolojik karmaşıklığa nisbeten karmaşıklık artışına maruz kaldı. Bahsi geçen artışın sebebi ile, bu kayıtların işlenmesi, esas uğraşın yan çıktısı iken, doğrudan kendisi başlı başına bir iş kolu olarak teşekkül etti. Kayıtların incelenmesi ve işlenmesini kolaylaştırmak adıyla muhtelif araçlar ve fikirler ortaya sürüldü ve kullanıla geldi. Özellikle Makine Öğrenmesi ve onun ardılı olan Derin Öğrenme Teknikleri, bu konu hakkında detaylı çalışmalar ile akademik hayatta kendisine yer buldu. Özellikle Derin Öğrenme odaklı ortaya atılan çözümler, sağladıkları faydaların yanı sıra kendilerine has zorlukları da gün yüzüne çıkarttılar ve kısa zamanda bu zorluklardan doğan kısıtlamalar, tedavülde olan araçların kendisinde de vuku buldu. Derin Öğrenme'nin getirdiği kısıtlamalar ve zorlukların en önemlisi bilgi işlem gücü olan donanıma ve etiketlenmiş veriye yüksek bağımlılıktı. Bu kısıtlamalara ve zorluklara çözüm olarak sunulan Bilgi Erişim Tabanlı Yazılım Eylem ve Durum Kayıtlarının Üretimi, güncel bilgi erişim yöntemlerini kullanarak bilgi işlem maliyetini düşürürken üretilen kayıt özeti çıktısının kalitesini de artırmıştır.
Özet (Çeviri)
The developments in both science and technology yielded to multiple complex systems both operating with eachother and within each other. In the dawn of 21st century's digital transformation, the chief system that was affected by this development was the information systems throughout numerous fields. Hence, with the aformentioned development through complexity, the logs that are used for the analysis of these information systems also get their respective increment in complexity, yielding into logs that demand more energy to analyse and further act upon. The tools that are used for automatisation of the process of understanding the logs have been subject to drastic development due to the increased powers of language processing techniques which even further amplified via the emergence of Deep Learning methods. The increased capabilities also introduced new caveats into the equation, especially the cost of computation was faced with dramatic increase as the Deep Learning models require powerful hardware. Similarly the dependence on the labelled data was increased due to the working principles of these models. In order to address both the cost and dependence on labels problems, we propose a novel framework that falls in between self supervised and semi supervised learning. Retrieval Based Generation Through Large Language Model Assistance, utilises the most recent information retrieval techniques in order to lower the cost of generation with increasing the quality of generated output. Which results in lowered cost and increased quality.
Benzer Tezler
- Enhancing retrieval-augmented generation accuracy with dynamic chunking and optimized vector search
Dinamik parçalama ve optimize edilmiş vektör araması ile bilgi getirme destekli üretim doğruluğunu artırma
DERYA TANYILDIZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET FATİH AMASYALI
DOÇ. DR. SERKAN AYVAZ
- Optimizing retail decision-making with retrieval-augmented generation and chain of thought frameworks
Almayla artırılmış üreti̇m ve düşünce zi̇nci̇ri̇ çerçeveleri̇yle perakende karar verme süreçleri̇ni̇n opti̇mi̇ze edi̇lmesi̇
EMRE ULUÇAM
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SADETTİN EMRE ALPTEKİN
- A large language model (LLM)-based framework for bid/no-bid decision support in construction public procurement: Validated on romanian tenders
İnşaat kamu ihalelerinde teklif verme / vermeme karar desteği için büyük dil modeli (LLM) tabanlı bir çerçeve: Romanya ihaleleri üzerinde doğrulama
ELİF GÜLİN PETEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ONUR BEHZAT TOKDEMİR
- ERP sistemlerinde LLM tabanlı chatbot entegrasyonu
LLM-based chatbot integration in ERP systems
BURAK KARAKURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilim ve TeknolojiAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OĞUZ ATA
- HUMAN-CENTERED PROCEDURAL KNOWLEDGE LEARNING FROM INSTRUCTIONAL VIDEOS
ÖĞRETİCİ VİDEOLARDAN İNSAN MERKEZLİ PROSEDÜREL BİLGİ ÖĞRENİMİ
MUHAMMET FURKAN İLASLAN
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolNatıonal Unıversıty Of Sıngapore (nus)Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MİKE ZHENG SHOU
DR. QİANLİ XU