Promptiranjem do web aplikacije
Gespeichert in:
| Titel: | Promptiranjem do web aplikacije |
|---|---|
| Autoren: | Biondić, Karlo |
| Weitere Verfasser: | Dunđer, Ivan |
| Verlagsinformationen: | Sveučilište u Zagrebu. Filozofski fakultet. Odsjek za informacijske i komunikacijske znanosti., 2025. |
| Publikationsjahr: | 2025 |
| Schlagwörter: | LLM, TEHNIČKE ZNANOSTI. Računarstvo. Umjetna inteligencija, Umjetna inteligencija, Artificial intelligence, Programming, Prompt, Web application, Programiranje, Web aplikacija, TECHNICAL SCIENCES. Computing. Artificial Intelligence |
| Beschreibung: | Razvojem novih tehnologija računala postaju sve brža i brža, te tako procesiranje velikih skupova podataka postaje jednostavnije. Odnedavno svjedočimo brzom i značajnom razvoju programa umjetne inteligencije. Takvi se programi danas mogu koristiti za izvršavanje raznih zadaća za koje je prije bilo potrebno puno truda. Promptiranje, tj. davanje uputa modelima umjetne inteligencije u obliku tekstualnih naredbi, ključan je koncept u korištenju alata generativne umjetne inteligencije. Omogućuje korisnicima da komuniciraju s velikim jezičnim modelima (Large Language Models, LLMs) te na temelju njih ekstrahiraju korisne informacije ili generiraju željeni sadržaj. Promptovi se koriste u raznim područjima, od znanstvenih istraživanja i analize podataka do generiranja kreativnog sadržaja, a sve češće i u pisanju programskog koda. Budući da promptiranje danas omogućuje generiranje različitih vrsta programskog koda, ono postaje značajan alat za razvoj web aplikacija. Napredni alati umjetne inteligencije mogu, na temelju dobro strukturiranih promptova, generirati kompletne dijelove programskog koda, ubrzavajući time cjelokupan proces razvoja. U ovom radu bit će prikazano kako se takvi alati mogu koristit u razvoju web aplikacije. Usporedbom alata identificirat će se alat koji trenutno pruža najbolje mogućnosti za razvoj web aplikacija na temelju promptiranja. With the development of new technologies, computers are becoming faster and faster, making it easier to process large datasets. Recently, we have witnessed rapid and significant advancements in artificial intelligence (AI) programs. These programs can now be used to perform various tasks that previously required considerable effort. Prompting, i.e. giving instructions to AI models in the form of textual commands, is a key concept in using generative AI tools. It enables users to communicate with large language models (LLMs) and extract useful information or generate desired content. Prompts are used in various fields, from research and data analysis to creative content generation, and increasingly in writing programming code. Since prompting now allows the generation of different types of programming code, it has become a significant tool for web application development. Advanced AI tools can generate complete parts of programming code based on well-structured prompts, thereby accelerating the entire development process. This paper will demonstrate how such tools can be used in web application development. By comparing tools, the one that currently provides the best capabilities for web application development based on prompting will be identified. |
| Publikationsart: | Master thesis |
| Dateibeschreibung: | application/pdf |
| Sprache: | Croatian |
| Zugangs-URL: | https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:131:159954 https://repozitorij.ffzg.unizg.hr/islandora/object/ffzg:13882 https://repozitorij.ffzg.unizg.hr/islandora/object/ffzg:13882/datastream/PDF |
| Rights: | URL: http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/ |
| Dokumentencode: | edsair.od......9415..94f55de9f9b84a1b8f3e1c717d3f4c75 |
| Datenbank: | OpenAIRE |
Nájsť tento článok vo Web of Science | Abstract: | Razvojem novih tehnologija računala postaju sve brža i brža, te tako procesiranje velikih skupova podataka postaje jednostavnije. Odnedavno svjedočimo brzom i značajnom razvoju programa umjetne inteligencije. Takvi se programi danas mogu koristiti za izvršavanje raznih zadaća za koje je prije bilo potrebno puno truda. Promptiranje, tj. davanje uputa modelima umjetne inteligencije u obliku tekstualnih naredbi, ključan je koncept u korištenju alata generativne umjetne inteligencije. Omogućuje korisnicima da komuniciraju s velikim jezičnim modelima (Large Language Models, LLMs) te na temelju njih ekstrahiraju korisne informacije ili generiraju željeni sadržaj. Promptovi se koriste u raznim područjima, od znanstvenih istraživanja i analize podataka do generiranja kreativnog sadržaja, a sve češće i u pisanju programskog koda. Budući da promptiranje danas omogućuje generiranje različitih vrsta programskog koda, ono postaje značajan alat za razvoj web aplikacija. Napredni alati umjetne inteligencije mogu, na temelju dobro strukturiranih promptova, generirati kompletne dijelove programskog koda, ubrzavajući time cjelokupan proces razvoja. U ovom radu bit će prikazano kako se takvi alati mogu koristit u razvoju web aplikacije. Usporedbom alata identificirat će se alat koji trenutno pruža najbolje mogućnosti za razvoj web aplikacija na temelju promptiranja.<br />With the development of new technologies, computers are becoming faster and faster, making it easier to process large datasets. Recently, we have witnessed rapid and significant advancements in artificial intelligence (AI) programs. These programs can now be used to perform various tasks that previously required considerable effort. Prompting, i.e. giving instructions to AI models in the form of textual commands, is a key concept in using generative AI tools. It enables users to communicate with large language models (LLMs) and extract useful information or generate desired content. Prompts are used in various fields, from research and data analysis to creative content generation, and increasingly in writing programming code. Since prompting now allows the generation of different types of programming code, it has become a significant tool for web application development. Advanced AI tools can generate complete parts of programming code based on well-structured prompts, thereby accelerating the entire development process. This paper will demonstrate how such tools can be used in web application development. By comparing tools, the one that currently provides the best capabilities for web application development based on prompting will be identified. |
|---|