Автоматизоване формування технічної документації є однією із ключових про- блем сучасної ІТ-галузі, оскільки якісна й актуальна документація необхідна для ефективної роботи розробників, тестувальників і кінцевих користувачів. У статті розглянуто можливості використання великих мовних моделей (LLM) для гене- рації технічної документації, оцінено потенціал онтологічного підходу у структу- ризації процесу документування. Відзначено, що традиційні методи створення документації супроводжуються низкою труднощів, зокрема великим обсягом ручної праці, складністю підтримки актуальності текстів та забезпечення узгодженості між різними розділами доку- ментації. Неналежна інтеграція документації із процесами розроблення програм- ного забезпечення призводить до застарівання матеріалів і ускладнює їх онов- лення. Також наголошено, що в умовах швидких циклів розроблення фахівці часто приділяють не досить уваги документації, що ускладнює її підтримку в актуальному стані. Особлива увага приділена концептуальній інтеграції великих мовних моде- лей з онтологічними підходами, що дозволяє не лише генерувати тексти, а й забезпечувати їхню структурованість відповідно до формальних моделей знань. Використання онтологій сприяє підвищенню точності документації, зменшенню помилок, а також створенню єдиного стандарту оформлення текстів. У статті представлено огляд підходів до інтеграції великих мовних моделей з онтологі- ями, зокрема й методи автоматизованого витягування знань із текстів, застосу- вання онтологічного моделювання для структуризації документації. У дослідженні також проаналізовано переваги й обмеження автоматизованого підходу. До основних переваг належать швидкість створення документації, забез- печення стандартизації, зменшення навантаження на розробників і зниження кількості людських помилок. Водночас відзначаються такі виклики, як необхід- ність навчання моделей на специфічних доменних корпусах, контроль точності згенерованого тексту й інтеграція великих мовних моделей у процеси життєвого циклу розробки. Окремий розділ статті присвячено аналізу практичних кейсів застосування великих мовних моделей для генерації документації. Наведено приклад автома- тичного створення документації для відкритого програмного продукту, реалізова- ного мовою Python, де GPT-4 генерувала технічні описи й інструкції користувача. Отримані результати показали, що використання мовних моделей дозволяє значно покращити якість документації, забезпечити чітку структуру, правильне формату- вання та відповідність загальноприйнятим стандартам. Водночас зазначено, що для повної відповідності офіційним вимогам може знадобитися додаткове редагу- вання текстів і включення більш детальних описів параметрів і змінних. Також розглянуто перспективи розвитку автоматизації документації, зокрема використання гібридних підходів, які поєднують мовні моделі, онтології та алго- ритми контролю якості тексту. Зазначено можливість подальшої інтеграції вели- ких мовних моделей у середовища розробки (IDE), що дозволить автоматично оновлювати документацію під час змін у кодовій базі. Підкреслено, що автоматизація створення технічної документації за допомо- гою великих мовних моделей і онтологій є перспективним напрямом, що дозво- ляє значно підвищити ефективність роботи розробників, мінімізувати помилки та зменшити витрати часу на підтримку документації. Проте для забезпечення високої точності та відповідності технічним стандартам необхідні подальші дослідження у сфері адаптації мовних моделей до конкретних галузей, розро- блення методів контролю точності текстів та інтеграції автоматичних систем документації з наявними інструментами DevOps та керування кодом.