Webová aplikace pro generování formálních dokumentů za podpory AI

Bc. Martin Šulc

Diplomová práce

Web application for generating formal documents with AI support

Anotace:

Diplomová práce se zabývá návrhem a implementací webové aplikace pro generování formálních firemních dokumentů (technická dokumentace, protokoly, havarijní plány) s využitím velkých jazykových modelů. Práce nejprve analyzuje existující nástroje pro úpravu dokumentů i aktuální cloudové a lokálně nasaditelné jazykové modely a následně navrhuje architekturu postavenou na Node.js back-endu s knihovnou LangChain.js, dvou Python mikroslužbách (MarkItDown Parser a Document Generator), Vue.js front-endu s aplikačním rámcem Quasar a persistenci tvořené PostgreSQL spolu s Redis, vše orchestrováno přes Docker Compose. Uživatelské rozhraní má podobu čtyřkrokového průvodce, který umožňuje nahrání dokumentů, formulaci instrukcí v přirozeném jazyce, volbu jednoho nebo více AI modelů a revizi výsledku před exportem do Wordu, PDF nebo Excelu. V rámci práce bylo srovnáno sedm jazykových modelů od tří cloudových poskytovatelů a čtyř lokálních modelů přes Ollamu. Aplikace byla otestována end-to-end scénáři nad pěti typy dokumentů a uživatelským testováním s deseti účastníky z technických i netechnických profesí. Výsledkem je funkční aplikace splňující hlavní cíle zadání, s identifikovanými oblastmi pro další rozvoj.

Abstract:

Diploma thesis consists of design and implementation of a web application for generating formal corporate documents (technical documentation, protocols, emergency plans) using large language models. The thesis first analyzes existing tools for document modification and current cloud and locally deployable language models, then proposes an architecture based on a Node.js back-end with LangChain.js, two Python microservices (MarkItDown Parser and Document Generator), Vue.js front-end with Quasar, and persistence using PostgreSQL together with Redis, all orchestrated via Docker Compose. The user interface takes the form of a four-step wizard that allows uploading documents, formulating instructions in natural language, choosing one or more AI models, and reviewing the result before export to Word, PDF, or Excel. Seven language models total from three cloud providers and four local Ollama-based models were compared. The application was tested using end-to-end scenarios over five document types and through user testing with ten participants from technical and non-technical professions. The result is a functional application that fulfills the main goals of the assignment, with identified areas for further development.

Klíčová slova

generování dokumentů, velké jazykové modely, mikroslužby, webová aplikace, lokální AI, LangChain

Keywords

document generation, large language models, LangChain, local AI, microservices, web application

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 11. 5. 2026

Obhajoba závěrečné práce

• Vedoucí: Ing. Ivo Pisařovic, Ph.D.
• Oponent: David Procházka, Ph.D.

Mendelova univerzita v Brně

Provozně ekonomická fakulta

Magisterský studijní program / specializace:
Otevřená informatika / Zaměření pro Otevřenou informatiku