TFG. Desarrollo de un AI Assistant mediante modelos pre-entrenados 

Trabajo Final de Grado. Desarrollo de un Asistente Inteligente para la atención al cliente y solución técnica en empresas del sector del agua mediante modelos preentrenados.

Asistente Inteligente para el Canal de Isabel II

I. Resumen del Proyecto

• Objetivo: Desarrollo y evaluación de un asistente inteligente basado en modelos de lenguaje natural para mejorar la atención al usuario del Canal de Isabel II.

• Motivación: Necesidad de respuestas precisas y eficientes a las consultas de los usuarios.

• Resultados: Se establecieron las bases para un asistente efectivo, demostrando la viabilidad de usar modelos preentrenados para mejorar la atención al cliente y la resolución de problemas.

II. Metodología y Diseño

• Metodología: Enfoque en cascada con recolección y análisis progresivo de datos.

• Modelo de Lenguaje: Mixtral, seleccionado por su capacidad de seguir instrucciones y guiar en la resolución de problemas.

• Entrenamiento: Fine-tuning del modelo BERT con datos etiquetados de preguntas y respuestas del Canal de Isabel II.

• Optimización: Mecanismo de filtrado basado en la puntuación de confianza para mejorar la calidad de las respuestas.

• Interfaz: Desarrollo utilizando el framework Hugging Face para aplicaciones de NLP.

III. Evaluación y Resultados

• Métricas: Se utilizaron métricas léxicas para evaluar la precisión de las respuestas de diferentes modelos LLM.

• Análisis: Comparación de la capacidad de los modelos para proporcionar respuestas precisas a consultas específicas del Canal de Isabel II.

• Hallazgos: El proyecto demostró la capacidad del asistente inteligente para brindar respuestas precisas y mejorar la atención al usuario.

IV. Trabajo Futuro

• Mejoras: Ajustes para optimizar la precisión y la calidad de las respuestas.

• Expansión: Ampliación del conjunto de datos de entrenamiento.

• Innovación: Exploración de modelos de lenguaje más avanzados.

• Integración: Incorporación de la retroalimentación de los usuarios para un desarrollo continuo.

V. Recursos Adicionales

• Repositorio Institucional (O2) de la Universitat Oberta de Catalunya: http://hdl.handle.net/10609/150520

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