Аннотация: Предметом исследования является анализ и совершенствование методов определения релевантности наименований проектов к информационному содержанию закупок с использованием больших языковых моделей. Объектом исследования служит база данных, содержащая наименования проектов и закупок в сфере электроэнергетики, собранная из открытых источников. Автор подробно рассматривает такие аспекты темы, как применение метрик TF-IDF и косинусного сходства для первичной фильтрации данных, а также детально описывает интеграцию и оценку эффективности больших языковых моделей, таких как GigaChat, GPT-3.5, и GPT-4 в задачах сопоставления текстовых данных. Особое внимание уделяется методикам уточнения сходства наименований на основе рефлексии, введенной в промпты больших языковых моделей, что позволяет повысить точность сопоставления данных.  В исследовании использованы методы TF-IDF и косинусного сходства для первичного анализа данных, а также большие языковые модели GigaChat, GPT-3.5 и GPT-4 для детальной проверки релевантности наименований проектов и закупок, включая рефлексию в промптах моделей для улучшения точности результатов. Новизна исследования заключается в разработке комбинированного подхода к определению релевантности наименований проектов и закупок, сочетающего традиционные методы обработки текстовой информации (TF-IDF, косинусное сходство) с возможностями больших языковых моделей. Особым вкладом автора в исследование темы является предложенная методика повышения точности сопоставления данных за счет уточнения результатов первичного отбора с помощью моделей GPT-3.5 и GPT-4 с оптимизированными промптами, включающими рефлексию. Основными выводами проведенного исследования являются подтверждение перспективности применения разработанного подхода в задачах информационной поддержки процессов закупок и реализации проектов, а также возможность использования полученных результатов для развития систем интеллектуального анализа текстовых данных в различных отраслях экономики. Исследование показало, что использование языковых моделей позволяет улучшить значение F2-меры до 0,65, что свидетельствует о значительном повышении качества сопоставления данных по сравнению с базовыми методами.

Abstract: The subject of the study is the analysis and improvement of methods for determining the relevance of project names to the information content of purchases using large language models. The object of the study is a database containing the names of projects and purchases in the field of electric power industry, collected from open sources. The author examines in detail such aspects of the topic as the use of TF-IDF and cosine similarity metrics for primary data filtering, and also describes in detail the integration and evaluation of the effectiveness of large language models such as GigaChat, GPT-3.5, and GPT-4 in text data matching tasks. Special attention is paid to the methods of clarifying the similarity of names based on reflection introduced into the prompta of large language models, which makes it possible to increase the accuracy of data comparison.  The study uses TF-IDF and cosine similarity methods for primary data analysis, as well as large GigaChat, GPT-3.5 and GPT-4 language models for detailed verification of the relevance of project names and purchases, including reflection in model prompta to improve the accuracy of results. The novelty of the research lies in the development of a combined approach to determining the relevance of project names and purchases, combining traditional methods of processing text information (TF-IDF, cosine similarity) with the capabilities of large language models. A special contribution of the author to the research of the topic is the proposed methodology for improving the accuracy of data comparison by clarifying the results of primary selection using GPT-3.5 and GPT-4 models with optimized prompta, including reflection. The main conclusions of the study are confirmation of the prospects of using the developed approach in the tasks of information support for procurement processes and project implementation, as well as the possibility of using the results obtained for the development of text data mining systems in various sectors of the economy. The study showed that the use of language models makes it possible to improve the value of the F2 measure to 0.65, which indicates a significant improvement in the quality of data comparison compared with basic methods.