Abstract
В статье представлена программная архитектура и практическая реализация интеллектуальной веб-системы поддержки принятия решений, объединя-ющей нечеткую логику, объяснимый искусственный интеллект (XAI) и большую язы-ковую модель (LLM) в рамках единой гибридной архитектуры. Ключевым принципом построения системы является разделение вычислительного уровня принятия решений и генеративного уровня. Нечеткий контроллер обрабатывает входные показатели на основе заданных функций принадлежности и экспертных правил и формирует детер-минированную рекомендацию. Модуль XAI повышает прозрачность системы за счет отображения активированных нечетких правил, степеней принадлежности и факто-ров, повлиявших на итоговое решение. При этом LLM не участвует непосредственно в принятии решения, а используется для формирования контекстно-зависимых тексто-вых объяснений, персонализированной обратной связи и адаптивного контента на ос-нове рассчитанного результата. Серверная часть системы реализована на языке Python с использованием фреймворка Flask, а постоянное хранение пользовательских данных