Recuperación Aumentada Generativa (RAG) para la creación de chatbot de dominio específico

En este proyecto se desarrolló una aplicación web que funciona como chatbot interactivo, en la cual se utilizó la técnica de Recuperación Aumentada Generativa para otorgarle acceso a la información de un dominio específico. En el margen del proyecto, se exploraron diferentes técnicas para mejorar el funcionamiento del RAG, tales como ingeniería de prompts y HyDE. Igualmente, se hizo la comparación entre los modelos grandes de lenguaje GPT 3.5 y GPT 4. Esta aplicación fue puesta a prueba con los potenciales usuarios finales, siendo estos tanto estudiantes como profesores del Instituto Departamental de Bellas Artes. Gracias a esto se obtuvieron variedad de resultados que evidencian la eficiencia de ciertas estrategias, así como del nivel de aceptación final de los usuarios.

• Autores: Cohen Solano, Kevin
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2023
• Institución: Universidad de los Andes
• Repositorio: Séneca: repositorio Uniandes
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/73530
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/1992/73530
• Palabra clave: HyDE; Embedding; Large Language Models (LLMs); OpenAI; Prompt; Pipeline; LangChain; Chatbot; Recuperación Aumentada Generativa (RAG); Bellas Artes; Ingeniería de Prompts; Base de Datos Vectorial; Documentos; Modelo; Ingeniería
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