Informacinių technologijų katedra

Šis bakalauro baigiamasis darbas pateikia lyginamąjį naudojamumo vertinimą dviejų plačiai naudojamų priekinės sąsajos vartotojo sąsajos karkasų – Material UI ir Bootstrap. Tyrimas nagrinėja, kaip skirtingi vartotojo sąsajos karkasai veikia suvokiamą naudojamumą, sąveikos patirtį ir vartotojų preferencijas, kai jie taikomi interaktyviems žiniatinklio prototipams, sukurtiems kontroliuojamomis sąlygomis. Pirmasis skyrius pristato pagrindines vartotojo sąsajos dizaino ir žmogaus–kompiuterio sąveikos sąvokas, įskaitant naudojamumo principus, prieinamumą, kognityvinę apkrovą, vizualinę hierarchiją ir komponentų nuoseklumą. Taip pat apžvelgiami susiję tyrimai apie vartotojo sąsajos karkasus ir naudojamumo vertinimo metodus. Antrasis skyrius aprašo tyrimo metodologiją, įskaitant naudojamumo klausimynų sudarymą, dalyvių atranką ir duomenų rinkimo procedūras. Trečiasis skyrius pristato dviejų žiniatinklio prototipų kūrimą naudojant Material UI ir Bootstrap karkasus. Abu prototipai buvo sukurti su identiška struktūra, turiniu ir navigacijos srautu, siekiant užtikrinti kontroliuojamą palyginimą, orientuotą į dizaino įgyvendinimą. Ketvirtasis skyrius pateikia 55 dalyvių atlikto naudojamumo vertinimo rezultatus. Analizė apima aprašomuosius ir inferencinius statistinius metodus. Penktasis skyrius aptaria rezultatus naudojamumo teorijos kontekste, pabrėždamas, kaip sąsajos dizaino veiksniai, tokie kaip vizualinė hierarchija, tarpų išdėstymas ir komponentų nuoseklumas, veikia vartotojo patirtį ir suvokimą. Baigiamojo darbo apimtis: 52 puslapiai be priedų, 14 paveikslų, 5 lentelės, 20 literatūros šaltinių.

This bachelor thesis presents a comparative usability evaluation of two widely used front end user interface frameworks, Material UI and Bootstrap. The study investigates how different UI frameworks influence perceived usability, interaction experience, and user preferences when applied to interactive web prototypes developed under controlled conditions. The first chapter introduces fundamental concepts of user interface design and human-computer interaction, including usability principles, accessibility, cognitive load, visual hierarchy, and component consistency. It also reviews related research on UI frameworks and usability evaluation methods. The second chapter describes the research methodology, including the design of usability questionnaires, participant selection, and data collection procedures. The third chapter presents the development of two web-based prototypes using Material UI and Bootstrap frameworks. Both prototypes were designed with identical structure, content, and navigation flow to ensure a controlled comparison focused on design implementation. The fourth chapter presents the results of the usability evaluation conducted with 55 participants. The analysis includes descriptive and inferential statistical methods. The fifth chapter discusses the results in relation to usability theory, highlighting how interface design factors such as visual hierarchy, spacing, and component consistency influence user experience and perception. Thesis volume: 52 pages excluding annexes, 14 figures, 5 tables, 20 bibliography entries.

Šiame bakalauro baigiamajame darbe bus nagrinėjamas kliento UAB „Įmonėlė“ fizinių serverių konsolidavimo ir atkūrimo po nelaimių sprendimo kūrimas ir testavimas pasitelkiant debesų kompiuterijos platformas. Darbo tikslas – sukurti ir pagrįsti architektūrą, kuri leidžia konsoliduoti kliento fizinius serverius ir apsispręsti dėl galimybės laikyti savo virtualius serverius debesijos paslaugas teikiančioje bendrovėje. Pirmiausia analizuojama esama infrastruktūra, jos apkrovimas, naujumas, verslo tęstinumo reikalavimai. Remiantis gauta informacija projektuojama hibridinė architektūra (virtualizacija, saugyklos, tinklai, duomenų sauga), argumentuojamas debesų paslaugų ir technologijų pasirinkimas, bei parengiamas migracijos planas ir rizikos valdymo matrica. Praktinėje šio darbo dalyje įgyvendinamas bandomasis atkūrimo sprendimas debesyje, bei duomenų replikavimas ir „failover/failback“ testai. Atlikti bandomieji atstatymai leidžia įvertinti sprendimo efektyvumą pagal pasiektus RTO/RPO, bei įvertinti sistemų našumo pokyčius ir bendrąjį TCO. Gauti rezultatai leidža pateikti praktines rekomendacijas diegimui ir naudojimui, bei nurodo optimizavimo gaires. Darbo vertė – aiškus kelias nuo esamos padėties analizės iki patikrinto atsakingo už kliento „Įmonėlė“ DR sprendimo, bei ekonomiškumo palyginimo, kurį galima taikyti panašiuose projektuose. Darbą sudaro 9 dalys: įvadas, esamos infrastruktūros analizė, galimų sprendimų apžvalga ir palyginimas, architektūros projektavimas debesų paslaugose, migracijos ir konsolidavimo planavimas, bandomasis disaster recovery sprendimas, išvados ir literatūros sąrašas.

This bachelor's thesis examines the development and testing of a physical server consolidation and disaster recovery solution for the client UAB "Įmonėlė" using cloud computing platforms. The objective of this work is to design and justify an architecture that enables the consolidation of the client's physical servers and to determine the feasibility of hosting their virtual servers with a cloud service provider. First, the existing infrastructure, its load, age, and business continuity requirements are analyzed. Based on the gathered information, a hybrid architecture (virtualization, storage, networks, data security) is designed, the selection of cloud services and technologies is justified, and a migration plan is prepared alongside a risk management matrix. In the practical part of this thesis, a pilot disaster recovery solution is implemented in the cloud, along with data replication and failover/failback testing. The trial recoveries make it possible to evaluate the effectiveness of the solution based on the achieved RTO/RPO, as well as to assess changes in system performance and the overall TCO. The obtained results provide practical recommendations for implementation and operation, and outline guidelines for further optimization. The value of this work lies in providing a clear path from the analysis of the current situation to a validated disaster recovery (DR) solution for the client "Įmonėlė," including an economic comparison that can be applied to similar projects.

Baigiamajame bakalauro darbe sukurta kompiuterinių tinklų atakų klasifikavimo sistema, gebanti automatiškai atpažinti atakų tipus pagal tinklo srauto požymius. Darbo tikslas: sukurti sistemą, kuri naudojasi mašininio mokymosi modeliu kompiuterių tinklo atakų klasifikavimui įmonėje „Baltijos pažangių technologijų institutas“. Analitinėje dalyje apžvelgta tinklo srauto paketų struktūra, nustatyti pagrindiniai atakų tipai ir išnagrinėti populiarūs mašininio mokymosi modeliai. Projektinėje dalyje pateikiami sistemos reikalavimai, parinktos technologijos, pasirinktas atsitiktinių miškų mašininio mokymo modelis ir aprašyta sistemos architektūra. Realizacijos dalyje aprašytas sistemos komponentų veikimas: tinklo srauto fiksavimas, požymių išvedimas, mašininio mokymo modelio mokymas ir vartotojo sąsaja. Testavimo dalyje pateikti rezultatai, gauti vykdant aštuonias skirtingas kompiuterines atakas izoliuotoje virtualioje aplinkoje naudojančioje „Linux Ubuntu“ operacinę sistemą, kurie patvirtino sistemos funkcionalumą. Darbą sudaro septynios dalys: įvadas, techninė apžvalga, mašininio mokymosi sprendimų apžvalga, projektavimas, realizacija, testavimas ir išvados. Darbo apimtis: 62 p. teksto be priedų, 30 pav., 8 lent., 38 bibliografiniai šaltiniai. Atskirai pridedami darbo priedai.

This bachelor’s thesis presents a computer network attack classification system capable of automatically identifying attack types based on network traffic features. The aim of the thesis is to develop a decision support tool that helps monitor network traffic in real time and identify ongoing attacks at the company “Baltic Institute of Advanced Technology”. The analytical part reviews the structure of network traffic packets, identifies the main types of attacks, and examines popular machine learning models. The design part presents the system requirements, the selected technologies, the chosen “Random Forest” model, and the system architecture. The implementation part describes the operation of the system components: network traffic capture, feature extraction, model training, and the user interface. The testing part presents the results obtained by executing eight different computer attacks in an isolated virtual environment running the “Linux Ubuntu” operating system, which confirmed the suitability of the system. The thesis consists of seven parts: introduction, technical overview, overview of machine learning solutions, design, implementation, testing, and conclusions. Thesis volume: 62 pages of text, 30 figures, 8 tables, 38 bibliographic sources. Appendices are attached separately.

Baigiamajame bakalauro darbe analizuojamas keičiamo mastelio debesų infrastruktūros projektavimas ir diegimas, taikant infrastruktūros kaip kodo (Infrastructure as Code) metodą bei CI/CD automatizavimą. Darbe nagrinėjami pagrindiniai debesų kompiuterijos, „DevOps“, infrastruktūros kaip kodo, CI/CD ir konfigūracijos valdymo principai. Debesų paslaugų teikėjų, infrastruktūros kaip kodo įrankių, CI/CD platformų ir konfigūracijos valdymo įrankių palyginimas atliekamas pagal pasirinktus vertinimo kriterijus. Remiantis palyginimo rezultatais, praktiniam įgyvendinimui pasirinkti AWS, „Terraform“, „Jenkins“ ir „Chef“. Pasirinktos technologijos taikomos projektuojant ir įgyvendinant keičiamo mastelio debesų infrastruktūrą. „Terraform“ naudojamas infrastruktūros resursams AWS aplinkoje kurti, „Chef“ – sukurtų instancijų konfigūravimui, o „Jenkins“ koordinuoja automatizuotus darbo procesus. Įgyvendintas sprendimas vertinamas pagal mastelio keitimo galimybes, atkuriamumą ir diegimo efektyvumą. Atlikus analizę, technologijų pasirinkimą ir praktinį įgyvendinimą, pateikiamos baigiamojo bakalauro darbo išvados. Darbą sudaro 7 dalys: esamos situacijos analizė, technologijų pasirinkimas, sistemos reikalavimų specifikacija ir įgyvendinimo planas, sistemos architektūra, išvados ir literatūros šaltinių sąrašas. Darbo apimtis – 48 p. teksto be priedų, 6 iliustr, 26 lent., 64 bibliografiniai šaltiniai. Atskirai pridedami darbo priedai.

In the final bachelor thesis, the design and implementation of scalable cloud infrastructure using Infrastructure as Code approach and CI/CD automation are analyzed. The work inspects the main principles of cloud computing, DevOps, Infrastructure as Code, CI/CD and configuration management. The comparison of cloud providers, Infrastructure as Code tools, CI/CD platforms and configuration management tools is based on selected evaluation criteria. Based on comparison results AWS, Terraform, Jenkins and Chef are selected for the practical implementation. The selected technologies are applied to design and implement scalable cloud infrastructure. Terraform provisions the infrastructure resources in AWS. Chef configures the created instances. Jenkins orchestrates the automation workflows. The implemented solution is assessed according to scalability, reproducibility and deployment efficiency. After analysis, technology selection and practical implementation, the conclusions of the final bachelor thesis are presented. The thesis consists of 7 parts: analysis of current situation, technology selection, system requirements specification and implementation plan, system architecture, conclusions, list of references. The thesis consists of 48 pages without appendices, 6 figures, 26 tables and 64 bibliographic sources. Appendices are provided separately.

Baigiamajame magistro darbe nagrinėjami studijų nutraukimo prognozavimo metodai, naudojant VILNIUS TECH studentų duomenis, kuriuos sudaro 1761 įrašai ir 33 požymiai. Darbo tikslas buvo sukurti išvestinius elgsenos požymius, įvertinti jų taikymo naudą studijų nutraukimo prognozavime ir nustatyti optimalų mašininio mokymosi modelio, duomenų rinkinio bei hiperparametrų derinį. Tyrime analizuoti logistinės regresijos ir atsitiktinio miško modeliai, taip pat vertintos duomenų tvarkymo strategijos ir požymių grupių įtaka prognozei. Nustatyta, kad išvestinių požymių įtraukimas modelių veikimo nepagerino. Geriausią rezultatą pasiekė logistinės regresijos modelis, kuriame taikytas „liblinear“ optimizavimo metodas, 0,4 klasifikavimo slenkstis ir 0,1 reguliarizacijos stiprumas, pasiektas 0,82 tikslumas. Taip pat nustatyta, kad modelis geba stabiliai identifikuoti studijų nutraukimo riziką ankstyvosiomis studijų savaitėmis. Darbą sudaro įvadas, studijų nutraukimo prognozavimo mokslinėje literatūroje skyrius, tyrimo metodologijos skyrius, tyrimo įgyvendinimo ir rezultatų skyrius, išvados, naudotos literatūros sąrašas. Darbo apimtis – 75 psl., 6 pav., 17 lent., 30 literatūros šaltinių.

This master’s thesis investigates student dropout prediction methods using VILNIUS TECH student data consisting of 1,761 records and 33 features. The aim of the study was to develop derived behavioral features, evaluate their benefit for student dropout prediction, and determine the optimal combination of machine learning model, dataset, and hyperparameters. The research analyzed logistic regression and random forest models, as well as data processing strategies and the impact of feature groups on prediction performance. The results showed that the inclusion of derived features did not improve model performance. The best result was achieved by the logistic regression model using the “liblinear” optimization method, a classification threshold of 0.4 and a regularization strength of 0.1, reaching an accuracy of 0.82. It was also found that the model is capable of consistently identifying dropout risk during the early weeks of study. The thesis consists of an introduction, a chapter reviewing student dropout prediction in scientific literature, a research methodology chapter, a chapter presenting the implementation and results of the study, conclusions, a list of references. The thesis comprises 75 pages, 6 figures, 17 tables, 30 references.

Baigiamajame magistro darbe nagrinėjamas automatinis cemento sektoriaus įmonių akcijų kainų prognozavimas, remiantis viešai prieinamais rinkos, fundamentiniais, makroekonominiais ir eksporto duomenimis. Darbe analizuojami kainų prognozavimo metodai, apžvelgiami laiko eilučių, ekonometriniai ir mašininio mokymosi modeliai, taip pat suformuojamas kelių šaltinių analitinis duomenų rinkinys. Tyrimo metu atliekamas duomenų valymas, trūkstamų reikšmių vertinimas, požymių formavimas ir modelių palyginimas. Kitos savaitės akcijų uždarymo kainai prognozuoti taikomi baziniai, regresiniai, laiko eilučių ir ansambliniai mašininio mokymosi modeliai. Rezultatai parodė, kad trumpalaikėje savaitinėje prognozėje geriausiai veikė paprasti inerciniai modeliai, ypač paskutinės reikšmės principu pagrįstas modelis. Nustatyta, kad papildomi kontekstiniai duomenys yra naudingi rinkos analizei, tačiau vienos savaitės kainos lygio prognozėje jų poveikį riboja stiprus kainos persistencijos efektas.

This master’s thesis examines automated stock price prediction for companies in the cement sector, based on publicly available market, fundamental, macroeconomic and export data. The thesis analyses price prediction methods, reviews time series, econometric and machine learning models, and develops a multi-source analytical dataset. The research includes data cleaning, assessment of missing values, feature engineering and model comparison. Baseline, regression, time series and ensemble machine learning models are applied to predict the next week’s stock closing price. The results showed that simple inertial models performed best in short-term weekly forecasting, especially the model based on the last observed value principle. It was found that additional contextual data are useful for market analysis; however, their impact on one-week price level prediction is limited by the strong persistence effect of stock prices.

Šiame baigiamajame darbe nagrinėjamas socialinių tinklų vaizdų analizės metodas, skirtas naudotojo lankomų vietų nustatymui, taikant dirbtinio intelekto ir kompiuterinės regos sprendimus. Pateikiama mokslinės literatūros apžvalga, analizuojanti geolokalizacijos metodus, paremtus vaizdais, metaduomenimis ir tekstine informacija, bei aptariami jų privalumai ir ribotumai. Pagrindinis darbo tikslas – sukurti sistemos architektūrą, kuri, pateikus socialinio tinklo naudotojo duomenis, gebėtų nustatyti nuotraukų geografinę vietą, taikant kelių lygių metodą: pirmiausia naudojant EXIF metaduomenis, vėliau vaizdų analizę, o galiausiai – tekstinių aprašų apdorojimą. Modelio mokymui naudojamas „Large Dataset of Geotagged Images“ duomenų rinkinys, kuris yra YFCC100M duomenų rinkinio poaibis, o vertinimui – realūs naudotojo „Instagram“ duomenys. Darbo metu taikyti šiuolaikiniai metodai, tokie kaip CLIP ir GeoCLIP modeliai, artimiausių kaimynų paieška (FAISS), bei duomenų filtravimo ir balansavimo strategijos. Eksperimentai parodė, kad kombinuotas metodas leidžia efektyviai nustatyti vietovę net ir nesant tikslių metaduomenų. Taip pat analizuojami skirtingų metodų tikslumo skirtumai bei jų pritaikomumas realiose situacijose. Darbas susideda iš įvado, literatūros apžvalgos, metodikos, eksperimentinės dalies ir išvadų. Darbo apimtis – 94 puslapiai be priedų, 17 paveikslų, 19 lentelių, 29 literatūros šaltiniai.

This thesis investigates a method for analyzing social media images to identify locations visited by users, using artificial intelligence and computer vision techniques. A review of scientific literature is presented, analyzing geolocation methods based on visual data, metadata, and textual information, as well as discussing their advantages and limitations. The main objective of this work is to design a system architecture that, given social media user data, can determine the geographical location of images by applying a multi-level approach: first utilizing EXIF metadata, followed by image-based analysis, and finally processing textual descriptions. The model is trained using the Large Dataset of Geotagged Images, which is a subset of the YFCC100M dataset, while evaluation is performed on real user Instagram data. Modern techniques such as CLIP and GeoCLIP models, approximate nearest neighbor search (FAISS), as well as data filtering and balancing strategies are applied in this study. Experimental results demonstrate that the combined approach enables effective location estimation even in the absence of precise metadata. The accuracy of different methods and their applicability in real-world scenarios are also analyzed. The thesis consists of an introduction, literature review, methodology, experimental section, and conclusions. The length of the thesis is 94 pages (excluding appendices), including 17 figures, 19 tables, and 29 references.

Baigiamajame magistro darbe nagrinėjamos medicininių vaizdų duomenų stygiaus ir prieinamumo problemos bei jų sprendimo galimybės pasitelkiant dirbtinio intelekto metodus. Išanalizuoti pagrindiniai kompiuterinės regos modelių taikymo medicinoje principai, medicininių vaizdų tipai ir jiems būdingi uždaviniai. Aptartos pagrindinės duomenų trūkumo priežastys – techniniai, laiko bei asmens duomenų apsaugos apribojimai. Išnagrinėtos tradicinės duomenų išplėtimo (toliau – augmentacija) technikos (geometrinės ir pikselių lygmens transformacijos) bei modernūs sintetinių duomenų generavimo metodai – generatyviniai priešpriešiniai tinklai (GAN) ir difuzija pagrįsti modeliai (DDPM). Atlikta naujausių mokslinių tyrimų apžvalga skirtingų medicininių vaizdų modalumų kontekste. Metodologinėje dalyje aprašyti pasirinkti duomenų rinkiniai, kompiuterinės regos modeliai, augmentacijos strategijos ir tikslumo vertinimo kriterijai. Empirinio tyrimo metu eksperimentiškai išbandytos ir palygintos skirtingos augmentacijos bei hibridinės jų kombinavimo strategijos, siekiant nustatyti optimalų duomenų pasiskirstymą ir sugeneruotų vaizdų proporcijas medicininių vaizdų klasifikavimo uždaviniams. Remiantis gautais rezultatais, pateikiamos išvados ir rekomendacijos praktiniam dirbtinio intelekto sprendimų pritaikymui sveikatos priežiūroje. Darbą sudaro 6 dalys: įvadas, literatūros analizė, metodologija, empirinis tyrimas, išvados ir siūlymai, literatūros sąrašas. Darbo apimtis – 120 p. teksto be priedų, 41 iliustr., 11 lent., 93 bibliografiniai šaltiniai.

This Master's thesis addresses the problems of medical image data scarcity and accessibility, exploring potential solutions through artificial intelligence methods. The core principles for applying computer vision models in medicine, along with various medical imaging modalities and their inherent challenges, are analyzed. The primary causes of data deficiency – including technical, time-related, and personal data protection constraints – are discussed. Furthermore, traditional data expansion (hereinafter referred to as data augmentation) techniques, such as geometric and pixel-level transformations, are examined alongside modern synthetic data generation methods, namely Generative Adversarial Networks (GANs) and Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM). A literature review of the latest scientific research across different medical imaging modalities is provided. The methodological section outlines the selected datasets, computer vision models, augmentation strategies, and performance evaluation criteria. During the empirical study, various augmentation techniques and hybrid combination schemes were experimentally tested and compared to determine the optimal data distribution and synthetic image proportions for medical image classification tasks. Based on the obtained results, conclusions and recommendations are presented for the practical application of artificial intelligence solutions within the healthcare sector. The thesis consists of 6 sections: introduction, literature review, methodology, empirical research, conclusions and recommendations, and a list of references. The scope of the thesis is 120 pages of text excluding appendices, and it includes 41 figures, 11 tables, and 93 bibliographical sources.

Baigiamajame bakalauro darbe nagrinėjami natūralios kalbos dirbtinio intelekto sistemų pažeidžiamumo metodai ir apsaugos priemonių efektyvumas ribojant prieigą prie žalingo turinio. Darbe analizuojami didžiųjų kalbos modelių veikimo principai, pagrindiniai saugumo mechanizmai bei jų trūkumai. Išnagrinėti dažniausiai taikomi apsaugos mechanizmų apėjimo metodai, tokie kaip vaidmenų žaidimai, semantinė maskuotė, instrukcijų hierarchijos manipuliacija ir automatizuoti optimizavimo metodai. Baigiamajame darbe atliktas viešų natūralios kalbos dirbtinio intelekto sistemų („ChatGPT“, „Gemini“ ir „Claude“) apsaugos priemonių eksperimentinis tyrimas. Sukurta Python pagrindu veikianti testavimo metodika ir sudaryti užklausų rinkiniai, skirti apsaugos mechanizmų veiksmingumui vertinti. Tyrimo metu analizuotas sistemų atsparumas skirtingiems pažeidžiamumo metodams, atliktas tarplatforminis atsakymų klasifikavimo palyginimas bei įvertintas saugumo vertinimo patikimumas. Remiantis tyrimo rezultatais, pasiūlytas rizikos vertinimu pagrįstas metodas, skirtas gerinti žalingo turinio identifikavimą ir atsakymų saugumo vertinimą. Taip pat sukurta eksperimentinė saugos sietuvo realizacija naudojant „Streamlit“ biblioteką. Darbo pabaigoje pateikiamos tyrimo išvados, aptariami darbo ribotumai ir tolimesnių tyrimų kryptys. Darbą sudaro 5 dalys: įvadas, teorinė analizė, eksperimentinis tyrimas, rizikos vertinimu pagrįsto saugos sietuvo realizacija, išvados ir siūlymai, literatūros sąrašas bei priedai. Darbo apimtis – 67 p. teksto be priedų, 33 iliustr., 17 lent., 28 bibliografinių šaltinių. Atskirai pridedami darbo priedai.

The bachelor's final work examines vulnerability methods of natural language artificial intelligence systems and the effectiveness of security measures in restricting access to harmful content. The work analyzes the operating principles of large language models, the main security mechanisms, and their limitations. The most commonly used jailbreak methods are examined, including role-playing techniques, semantic obfuscation, instruction hierarchy manipulation, and automated optimization methods. An experimental study of security measures implemented in public natural language AI systems (“ChatGPT”, “Gemini”, and “Claude”) was conducted in the bachelor's final work. A Python-based testing methodology was developed, and prompt datasets were created to evaluate the effectiveness of security mechanisms. During the research, the resilience of the systems against different vulnerability methods was analyzed, a cross-platform comparison of response classifications was performed, and the reliability of security evaluation was assessed. Based on the research results, a risk assessment–based method was proposed to improve harmful content identification and the reliability of AI response safety evaluation. In addition, an experimental implementation of a security filter was developed using the “Streamlit” library. The work concludes with research findings, discusses the limitations of the work, and presents directions for future research. The bachelor's final work consists of 5 parts: introduction, theoretical analysis, experimental research, implementation of a risk assessment–based security filter, conclusions and recommendations, references, and appendices. Work volume – 67 pages of text excluding appendices, 33 figures, 17 tables, 28 bibliographic sources. Appendices are attached separately.

Šiame bakalauro darbe projektuojama, įgyvendinama ir vertinama dirbtinio intelekto pagrindu veikianti dokumentų analizės platforma „IntelliDoc", leidžianti vartotojams įkelti dokumentus ir gauti tiksliais citatomis pagrįstus atsakymus į natūralios kalbos užklausas. Darbe tiriamas informacijos paieškos ir generavimo metodas kaip pagrindinis dokumentų supratimo mechanizmas, integruojant dviejų modelių atsakymų sintezę ir semantinės paieškos galimybes. Praktinio tyrimo metu sukurta veikianti žiniatinklio programa, palaikanti PDF, DOCX ir TXT formatus, bei dokumentuota sistemos architektūra, veikimo įvertinimas ir diegimo procedūros. Tyrimo tikslas – sukurti lokaliai veikiančią dokumentų analizės priemonę, teikiančią tikslius ir patikrinamus atsakymus tiek individualiems vartotojams, tiek organizacijoms, tvarkančioms jautrius duomenis. Sistema naudoja modelį all-MiniLM-L6-v2 tankiajam vektoriniam paieškai, o kryžminio koduotojo perrangos modelis patikslina kandidatų fragmentus prieš generuojant atsakymą. Du nepriklausomi kalbos modeliai vietinis FLAN-T5 ir GROQ debesijos API atsakymus generuoja lygiagrečiai, o automatinio atrankos mechanizmas parenka labiau pagrįstą atsakymą. Darbą sudaro penki pagrindiniai skyriai: įvadas, aktualių technologijų analizė, sistemos reikalavimų specifikacija, sistemos architektūros aprašymas, sistemos dokumentacija ir testavimas. Baigiamajame darbe taip pat pateikiamos išvados ir literatūros sąrašas. Darbo apimtis – 58 pagrindiniai puslapiai, 11 paveikslų, 6 lentelės ir 18 bibliografinių šaltinių.

The present bachelor's research designs, implements, and evaluates an AI-powered document intelligence platform named IntelliDoc, which enables users to upload documents and retrieve precise, citation-backed answers using natural language queries. The research investigates retrieval-augmented generation as a core mechanism for document understanding while integrating dual-model answer synthesis and semantic search capabilities. The practical investigation produced a fully functional web application supporting PDF, DOCX, and TXT formats while documenting system architecture, performance evaluation, and deployment procedures. The research aimed to develop a local-first document intelligence tool that delivers accurate and verifiable answers to both individual users and organisations handling sensitive materials. The system employs the all-MiniLM-L6-v2 sentence-transformer for dense vector retrieval, whereas a cross-encoder re-ranking model refines candidate passages before answer generation. Two independent language models a locally hosted FLAN-T5 instance and the GROQ cloud API generate answers in parallel, with an automated selection mechanism choosing the more grounded response. The research consists of five major sections: introduction, analysis of relevant technologies, system requirements specification, system architecture description, system documentation, and testing. The thesis incorporates conclusions and references in its final sections. The scope of this work consists of 58 core pages, yet it contains 11 figures together with 6 tables, and 18 bibliographical sources as its foundation.