Integración de RAG en asistentes inteligentes para mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje en la Universidad de los Andes (2025)
El potencial de los Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMs como GPT- 4o, Claude, Gemini, Llama, etc.) se ve amenazado por los problemas al obtener respuestas incorrectas o por fuera de un contexto de conocimiento esperado. Técnicas como Retrieval-Augmented Generation (RAG) han surgido como soluciones prometedoras al potenciar los LLMs, con fuentes de conocimiento externo, para mejorar la precisión y relevancia contextual. Este proyecto investiga la aplicación de RAG en el desarrollo de asistentes inteligentes dentro de una herramienta open source. Se exploran varias técnicas de fragmentación del conocimiento y se realizan casos de estudio donde se evidencia las mejoras en la precisión de las respuestas de los modelos utilizando la fragmentación semántica.