Інтелектуальна веб-система автоматизованої перевірки коду

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorТимошенко, Юрій Олександрович
dc.contributor.authorШульга, Олексій Олексійович
dc.date.accessioned2026-09-08T12:32:28Z
dc.date.available2026-09-08T12:32:28Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractДипломна робота: 85 с., 9 рис., 5 табл., 34 посилань, додаток. Пряме використання хмарних моделей ШІ для перевірки коду студентів викликає надмірну латентність та високу вартість хмарних токенів, що потребує архітектурної оптимізації. Об’єкт дослідження – процес автоматизованої верифікації та технічного рецензування програмного коду студентів. Предмет дослідження – методи аналізу коду на основі абстрактних синтаксичних дерев (AST) та технології багаторівневого семантичного кешування. Мета роботи – проєктування та програмна реалізація веб-системи перевірки коду з гібридним конвеєром обробки для підвищення швидкодії та мінімізації витрат на хмарні API. У роботі оглянуто платформи перевірки коду та проаналізовано проблему латентності ШІ. Запропоновано архітектуру трирівневого конвеєра: локальний аналіз, семантичний кеш (L2) та Gemini API. Розроблено метод шаблонізації AST-дерев для пошуку логічних клонів і розроблено комплекс на FastAPI та React.js. Виконано генерацію мутацій коду для тестування. Отримано метрики швидкодії конвеєра. Встановлено, що кешування зменшує кількість звернень до ШІ на 65% і знижує латентність обробки еквівалентного коду з 4,2 с до 0,04 с.
dc.description.abstractotherBachelor's thesis: 85 p., 9 figures, 5 tables, 34 references, appendix. Direct cloud llm integration for student code verification causes excessive processing latency and high token costs, requiring advanced architectural optimization. The object of the study is the process of automated verification and technical reviewing of student source code. The subject of research is ast-based code analysis methods and multi-level semantic caching technologies. The purpose of the work is to design and implement an intelligent web system for code verification using a hybrid analysis pipeline to improve performance and minimize cloud api costs. Existing verification platforms were reviewed, and the high latency of cloud ai models was analyzed. An architecture of a hybrid three-tier pipeline (local ast, l2 cache, gemini api) was proposed. An ast templating method for logical clone detection was developed. A complete client-server complex was developed using fastapi and react.js. Synthetic data generation and automated benchmarking were executed. Performance metrics were obtained. It was established that multi-level caching reduces direct ai api calls by 65% and decreases the average processing latency of equivalent solutions from 4,2 s to 0,04 s
dc.format.extent85 с.
dc.identifier.citationШульга, О. О. Інтелектуальна веб-система автоматизованої перевірки коду : дипломна робота … бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Шульга Олексій Олексійович. – Київ, 2026. – 85 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/82880
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectабстрактне синтаксичне дерево (ast)
dc.subjectвеликі мовні моделі (llm)
dc.subjectсемантичне кешування
dc.subjectfastapi
dc.subjectreact.js
dc.subjectверифікація коду
dc.subjectбенчмаркінг
dc.subjectabstract syntax tree (ast)
dc.subjectlarge language models (llm)
dc.subjectsemantic caching
dc.subjectfastapi
dc.subjectreact.js
dc.subjectcode verification
dc.subjectbenchmarking
dc.titleІнтелектуальна веб-система автоматизованої перевірки коду
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Shulha_bakalavr.pdf
Розмір:
1.61 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ШІ)
Бакалаврські роботи