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https://hdl.handle.net/10495/41162
Título : | CincoE QueryMate : Acceso inteligente a registros de reporteria mediante lenguaje natural. Semestre de industria |
Autor : | Quintero Restrepo, Julian Andres |
metadata.dc.contributor.advisor: | Leal Piedrahita, Erwin Alexander |
metadata.dc.subject.*: | Mejoramiento de procesos Process improvement Inteligencia artificial Artificial intelligence Procesamiento de datos Data processing |
Fecha de publicación : | 2024 |
Resumen : | RESUMEN : Este proyecto se origina a partir de una necesidad identificada en la empresa CincoE S.A.S. Actualmente, para los clientes, obtener informes específicos puede resultar abrumador debido a la longitud de los documentos y la dificultad para localizar la información relevante. Para solucionar este problema, los grandes modelos de lenguaje (LLM) se presentan como herramientas innovadoras que pueden solventar este problema. Estos permiten a los clientes hacer preguntas precisas sobre los informes, como datos de ventas específicos o tendencias recientes, facilitando así una interacción más natural y eficiente con la información. Se destaca que la incorporación de LLM mejora notablemente la experiencia del cliente, permitiendo un acceso más fácil y rápido a la información relevante dentro de los informes. Las evaluaciones realizadas en un ambiente de producción mostraron resultados positivos, con el sistema proporcionando respuestas precisas y relevantes en un tiempo prudente. |
Aparece en las colecciones: | Ingeniería de Telecomunicaciones |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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QuinteroJulian_2024_AiLlmWeb.pdf | Trabajo de grado de pregrado | 1.92 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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