Desarrollo de un bot conversacional de dominio específico como asistente de la administración de laboratorios (AdmonSIS)

El proyecto se centra en el desarrollo de un bot conversacional para gestionar solicitudes académicas y abordar la alta demanda de servicios de tecnología ofrecidos por la administración de laboratorios del Departamento de Ingeniería de Sistemas y Computación (AdmonSIS). Utilizando el modelo de leng...

Full description

Autores:
Martínez Pineda, Juan Pablo
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2025
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/75762
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/1992/75762
Palabra clave:
Procesamiento de Lenguaje Natural
IA
Large Language Models
Retrieval-Augmented Generation
Chatbot
Chain-of-Thought
Embeddings
Ingeniería
Rights
openAccess
License
Attribution-NonCommercial 4.0 International
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description El proyecto se centra en el desarrollo de un bot conversacional para gestionar solicitudes académicas y abordar la alta demanda de servicios de tecnología ofrecidos por la administración de laboratorios del Departamento de Ingeniería de Sistemas y Computación (AdmonSIS). Utilizando el modelo de lenguaje GPT-3.5 Turbo de OpenAI y la técnica Retrieval-Augmented Generation (RAG), el chatbot procesa datos, genera respuestas relevantes y mantiene el contexto de las conversaciones. Se automatizó el envío de correos y se creó una base de datos para almacenar interacciones. Aunque el chatbot mostró eficacia general, algunas de las respuestas fueron imprecisas, señalando áreas de mejora y contemplando posibles comparaciones con otros modelos de lenguaje.
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Aunque el chatbot mostró eficacia general, algunas de las respuestas fueron imprecisas, señalando áreas de mejora y contemplando posibles comparaciones con otros modelos de lenguaje.The project focuses on developing a conversational bot to manage academic requests and address the high demand for technology services offered by the Laboratory Administration of the Department of Systems and Computing Engineering (AdmonSIS). Utilizing OpenAI’s GPT-3.5 Turbo language model and the RetrievalAugmented Generation (RAG) technique, the chatbot processes data, generates relevant responses, and maintains conversation context. Email automation was implemented, and a database was created to store interactions. Although the chatbot demonstrated overall effectiveness, some responses were imprecise, highlighting areas for improvement and considering potential comparisons with other language models.Pregrado27 páginasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesIngeniería de Sistemas y ComputaciónFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería de Sistemas y ComputaciónAttribution-NonCommercial 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Desarrollo de un bot conversacional de dominio específico como asistente de la administración de laboratorios (AdmonSIS)Trabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPProcesamiento de Lenguaje NaturalIALarge Language ModelsRetrieval-Augmented GenerationChatbotChain-of-ThoughtEmbeddingsIngenieríaEleni Adamopoulou y Lefteris Moussiades. “Chatbots: History, technology, and applications”. En: Machine Learning with Applications 2 (2020), pág. 100006. issn: 2666-8270. doi: https://doi.org/10.1016/j.mlwa.2020.100006. url: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666827020300062.Yupeng Chang et al. “A Survey on Evaluation of Large Language Models”. en. En: ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology 15.3 (jun. de 2024), 1–45. issn: 2157-6904, 2157-6912. doi: 10.1145/3641289. url: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3641289.IBM. Chatbots. en. Oct. de 2021. url: https://www.ibm.com/topics/chatbots.json — JSON encoder and decoder. en. url: https://docs.python.org/3/library/json.html.Daniel Jurafsky y James H. Martin. Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition with Language Models. 3rd. 2024. url: https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/.Rick Merritt. What Is Retrieval-Augmented Generation aka RAG? en-US. Nov. de 2024. url: https://blogs.nvidia.com/blog/what-is-retrievalaugmented-generation/.Chiara Valentina Misischia, Flora Poecze y Christine Strauss. “Chatbots in customer service: Their relevance and impact on service quality”. En: Procedia Computer Science 201 (2022). The 13th International Conference on Ambient Systems, Networks and Technologies (ANT) / The 5th International Conference on Emerging Data and Industry 4.0 (EDI40), págs. 421-428. issn: 1877-0509. doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.03.055. url: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050922004689.Humza Naveed et al. A Comprehensive Overview of Large Language Models. 2024. arXiv: 2307.06435 [cs.CL]. url: https://arxiv.org/abs/2307.06435.Oracle. What is a Chatbot? en-US. 2024. url: https://www.oracle.com/chatbots/what-is-a-chatbot/.Dijana Peras. “Chatbot evaluation metrics”. 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