Розроблено підхід до адаптації мовної моделі під спеціалізовану термінологію та контекст LPWAN. Охарактеризовано прийоми збільшення (аугментації) даних датасету, за рахунок використанням спеціальних бібліотек і підходів. Завдяки цьому, чат-бот може надавати точні й професійні поради, цінні для технічних спеціалістів. Наприклад, він підказує, як краще передавати дані за обмежень щодо обсягу повідомлень або частоти передачі даних. Якість відповідей на складні технічні питання значно підвищилась у порівнянні з базовими версіями моделі. Додатково створено автоматичну графічну візуалізацію потоків даних у вигляді PFD-діаграм, що полегшує розуміння структури та процесів у системі. Це сприяє кращому аналізу та ухваленню правильних рішень. Перспективи подальших досліджень передбачають удосконалення технології шляхом розширення бази знань актуальними даними та адаптації до інших IoT-протоколів для забезпечення ширшої застосовності й функціональності.