Enhancing Magnolia CLI with AI-Driven Module Generation

Bc. Martin Haderka

Diplomová práce

Anotace:

Pokroky v oblasti umělé inteligence (AI) změnily interakci mezi systémy a uživateli a umožnily vytvoření intuitivnějších a efektivnějších pracovních postupů. Modely GPT a API integrace společnosti OpenAI jsou příkladem tohoto posunu a nabízejí nástroje, které umožňují integraci NLP do různých aplikací, od chatbotů po softwarovou automatizaci. Dostupnost integrace umožňuje firmám zlepšit služby zákazníkům, snížit náklady a zvýšit produktivitu, zatímco běžní uživatelé těží ze zjednodušeného a rychlejšího dokončení úkolů. Tato práce zkoumá integraci umělé inteligence do softwarových produktů se zaměřením na techniky přizpůsobení modelů umělé inteligence konkrétním potřebám. Přináší srovnávací analýzu metod, jako je fine-tuning a prompt engineering, diskutuje jejich silné stránky, omezení a aplikace. Ústředním bodem této práce je vývoj AI pluginu pro Magnolia CLI, command-line nástroj pro správu konfigurací CMS. Plugin využívá umělou inteligenci k generování podrobných, kontextově specifických konfigurací projektu na základě uživatelských výzev, což vývojářům zjednodušuje jejich práci.

Abstract:

Advancements in artificial intelligence (AI) have transformed the interaction between systems and users, enabling more intuitive and efficient workflows. OpenAI’s GPT models and API integrations exemplify this shift, offering tools that integrate NLP into various applications, from chatbots to software automation. This accessibility allows organizations to enhance customer service, reduce costs, and improve productivity while end-users benefit from simplified and faster task completion. This thesis explores the integration of AI into software products, focusing on techniques to adapt AI models to meet specific needs. It presents a comparative analysis of methods such as fine-tuning and prompt engineering, discussing their strengths, limitations, and applications. Central to this work is the development of an AI-enhanced plugin for Magnolia CLI, a command-line tool for managing CMS configurations. The plugin leverages AI to generate detailed, context-specific project configurations based on user prompts, streamlining the setup process for developers.

Keywords

Fine-tuning Techniques, Embedding Techniques, Prompt Engineering, Artificial Intelligence, NLP Applications, Plugin Development

Jazyk práce: angličtina

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 17. 12. 2024

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 3. 2. 2025
• Vedoucí: RNDr. Josef Spurný, Ph.D.
• Oponent: RNDr. Jaromír Plhák, Ph.D.

Masarykova univerzita

Fakulta informatiky

Magisterský studijní program / obor:
Softwarové inženýrství / Návrh a vývoj softwarových systémů