МОВНІ МОДЕЛІ ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦІЇ ДОКУМЕНТУВАННЯ ТА ПІДТРИМКИ УПРАВЛІННЯ ЗНАННЯМИ У ВІДДАЛЕНИХ КОМАНДАХ ІТ-КОМПАНІЙ
Анотація
У статті досліджено застосування великих мовних моделей (LLM) для автоматизації створення технічної документації та підтримки управління знаннями у віддалених ІТ-командах. Дослідження проведено за допомогою методу систематичного аналізу наукових публікацій для огляду сучасних підходів інтеграції ШІ у процеси документування, методу типології для класифікації підходів інтеграції, а також методу моделювання для розробки моделі впровадження RAG-архітектури. Розглянуто ключові напрями інтеграції ШІ у процеси документування, проаналізовано сучасні наукові підходи та наведено практичні рекомендації щодо впровадження технологій штучного інтелекту у життєвий цикл розробки програмного забезпечення. Особливу увагу приділено архітектурі Retrieval-Augmented Generation (RAG) як ефективному способу побудови внутрішніх систем підтримки знань. Показано, що використання LLM сприяє підвищенню ефективності командної роботи, стандартизації документації та оптимізації процесів комунікації в умовах віддаленої роботи.
Посилання
Куничак О. Українська ІТ-індустрія: робота в умовах війни та подальші перспективи. European Business Association. 2022. URL: https://eba.com.ua/ukrayinska-it-industriya-robota-v-umovah-vijny-ta-podalshi-perspektyvy/ (дата звернення 25.10.2025)
Makovoz O. & Buriak M. Agile Change Management of Ukraine’s IT Sector’s and Value Creation Amidst Conflict. London Journal of Social Sciences. 2024. Vol. 7, pp. 77-89. DOI: https://doi.org/10.31039/ljss.2024.7.189 (дата звернення 25.10.2025)
Триус Ю., Ткаченко Є. Особливості управління командою ІТ-проєкту в умовах віддаленої роботи. Управління розвитком складних систем. 2024. №60. С. 105-112. DOI: https://doi.org/10.32347/2412-9933.2024.60.105-112 (дата звернення 22.10.2025)
Diggs C. et al. Leveraging LLMs for Legacy Code Modernization: Challenges and Opportunities for LLM-Generated Documentation. 2024. DOI: 10.48550/arXiv.2411.14971 (дата звернення 21.10.2025)
Dvivedi S.S., Vijay V., Pujari S.L.R., Lodh S., & Kumar D. A Comparative Analysis of Large Language Models for Code Documentation Generation: 46th International Conference on Software Engineering; April 2024; Lisbon, Portugal. URL: https://arxiv.org/html/2312.10349v1 (дата звернення 23.10.2025)
Dhanuka D. Impact of LLMs on Team Collaboration in Software Development. 2025. DOI: 10.48550/arXiv.2510.08612 (дата звернення 21.10.2025)
Wang L. et al. Large Action Models: From Inception to Implementation. 2025. DOI: 10.48550/arXiv.2412.10047 (дата звернення 23.10.2025)
Rasheed Z. et al. Large Language Models for Code Generation: The Practitioners Perspective. 2025. DOI: 10.48550/arXiv.2501.16998 (дата звернення 21.10.2025)
Fan A. et al. Large Language Models for Software Engineering: Survey and Open Problems. 2023. DOI: 10.48550/arXiv.2310.03533 (дата звернення 23.10.2025)
Сеспедес Гарсія Н., Сеспедес Гарсія П. Моделі життєвого циклу розробки програмного забезпечення. Молодий вчений. 2023. №2 (114). С. 17-20. DOI: https://doi.org/10.32839/2304-5809/2023-2-114-4 (дата звернення 25.10.2025)
Lewis P. et al. Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks. 2020. DOI: 10.48550/arXiv.2005.11401 (дата звернення 23.10.2025)
Kunychak O. (2022) Ukrainska IT-industriia: robota v umovakh viiny ta podalshi perspektyvy [Ukrainian IT industry: work in war conditions and further prospects]. European Business Association. Available at: https://eba.com.ua/ukrayinska-it-industriya-robota-v-umovah-vijny-ta-podalshi-perspektyvy/ (accessed October 25, 2025)
Makovoz O. & Buriak M. (2024) Agile Change Management of Ukraine’s IT Sector’s and Value Creation Amidst Conflict. London Journal of Social Sciences, vol. 7, pp. 77-89. Available at: https://doi.org/10.31039/ljss.2024.7.189 (accessed October 25, 2025)
Tryus Yu., Tkachenko Ye. (2024) Osoblyvosti upravlinnia komandoiu IT-proiektu v umovakh viddalenoi roboty [Features of team management in conditions of remote work]. Upravlinnia rozvytkom skladnykh system - Management of Development of Complex Systems, vol. 60, pp. 105-112. Available at: https://doi.org/10.32347/2412-9933.2024.60.105-112 (accessed October 22, 2025)
Diggs C. et al. (2024) Leveraging LLMs for Legacy Code Modernization: Challenges and Opportunities for LLM-Generated Documentation. Available at: 10.48550/arXiv.2411.14971 (accessed October 21, 2025)
Dvivedi S.S., Vijay V., Pujari S.L.R., Lodh S. & Kumar D. (2024) A Comparative Analysis of Large Language Models for Code Documentation Generation: 46th International Conference on Software Engineering; April 2024; Lisbon, Portugal. Available at: https://arxiv.org/html/2312.10349v1 (accessed October 23, 2025)
Dhanuka D. (2025) Impact of LLMs on Team Collaboration in Software Development. Available at: 10.48550/arXiv.2510.08612 (accessed October 21, 2025)
Wang L. et al. (2025) Large Action Models: From Inception to Implementation. Available at: 10.48550/arXiv.2412.10047 (accessed October 23, 2025)
Rasheed Z. et al. (2025) Large Language Models for Code Generation: The Practitioners Perspective. Available at: 10.48550/arXiv.2501.16998 (accessed October 21, 2025)
Fan A. et al. (2023) Large Language Models for Software Engineering: Survey and Open Problems. Available at: 10.48550/arXiv.2310.03533 (accessed October 23, 2025)
Sespedes Harsiia N., Sespedes Harsiia P. (2023) Modeli zhyttievoho tsyklu rozrobky prohramnoho zabezpechennia [Life cycle models of software development]. Molodyi vchenyi - Young Scientist, vol. 2(114), pp. 17-20. Available at: https://doi.org/10.32839/2304-5809/2023-2-114-4 (accessed October 25, 2025)
Lewis P. et al. (2020) Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks. Available at: 10.48550/arXiv.2005.11401 (accessed October 23, 2025)
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
