Σχεδιασμός και Υλοποίηση εξειδικευμένου chatbot για διαδικτυακές πλατφόρμες

 

121

 

Βιβλιογραφία

 

[1] 

AMD. (2024). ROCm: Open software platform for GPU computing [Λογισμικό/Τεκμηρίωση]. 

Advanced Micro Devices. https://rocm.docs.amd.com (πρόσβαση: Ιούνιος 2026).

 

[2] 

Banerjee,  S.,  &  Lavie,  A.  (2005).  METEOR:  An  automatic  metric  for  MT  evaluation  with 

improved correlation with human judgments. In Proceedings of the ACL Workshop on Intrinsic 

and Extrinsic Evaluation Measures for Machine Translation and/or Summarization (pp. 65–72).

 

[3] 

Bora, A., & Cuayáhuitl, H. (2024). Systematic analysis of retrieval-augmented generation-based 

LLMs  for  medical  chatbot  applications.  Machine  Learning  and  Knowledge  Extraction,  6(4), 

2355–2374.

 

[4] 

Chainlit. (2024). Chainlit: Build production-ready conversational AI applications [Λογισμικό]. 

https://github.com/Chainlit/chainlit (πρόσβαση: Ιούνιος 2026).

 

[5] 

Chen,  J.,  Xiao,  S.,  Zhang,  P.,  Luo,  K.,  Lian,  D.,  &  Liu,  Z.  (2024).  M3-Embedding:  Multi-

linguality,  multi-functionality,  multi-granularity  text  embeddings  through  self-knowledge 

distillation. In Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2024 (pp. 2318–

2335). Association for Computational Linguistics.

 

[6] 

Chroma.  (2024).  Chroma:  The  open-source  AI  application  database  [Λογισμικό]. 

https://www.trychroma.com (πρόσβαση: Ιούνιος 2026).

 

[7] 

Colby, K. M., Weber, S., & Hilf, F. D. (1971). Artificial paranoia. Artificial Intelligence, 2(1), 

1–25.

 

[8] 

Devlin,  J.,  Chang,  M.-W.,  Lee,  K.,  &  Toutanova,  K.  (2019).  BERT:  Pre-training  of  deep 

bidirectional transformers for language understanding. In Proceedings of NAACL-HLT 2019, 

Volume 1 (pp. 4171–4186). Association for Computational Linguistics.

 

[9] 

Dubey, A., et al. (2024). The Llama 3 herd of models. arXiv preprint arXiv:2407.21783.

 

[10] 

Es,  S.,  James,  J.,  Anke,  L.  E.,  &  Schockaert,  S.  (2024).  RAGAS:  Automated  evaluation  of 

retrieval augmented generation. In Proceedings of the 18th Conference of the European Chapter 

of the Association for Computational Linguistics: System Demonstrations (pp. 150–158).

 

[11] 

Gao, Y., Xiong, Y., Gao, X., Jia, K., Pan, J., Bi, Y., … & Wang, H. (2023). Retrieval-augmented 

generation for large language models: A survey. arXiv preprint arXiv:2312.10997.

 

[12] 

Ji, Z., Lee, N., Frieske, R., Yu, T., Su, D., Xu, Y., … & Fung, P. (2023). Survey of hallucination 

in natural language generation. ACM Computing Surveys, 55(12), 1–38.

 

[13] 

Jiang, A. Q., et al. (2023). Mistral 7B. arXiv preprint arXiv:2310.06825.

 

[14] 

Johnson, J., Douze, M., & Jégou, H. (2019). Billion-scale similarity search with GPUs. IEEE 

Transactions on Big Data, 7(3), 535–547.