RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Estudio e implementación de arquitecturas RAG avanzadas: Mejora en asistentes virtuales con documentación corporativa
A1 Poza Tamayo, Jorge
A2 Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Segovia
K1 Large Language Models (LLMs),
K1 DocuBot
K1 Retrieval-Augmented Generation (RAG)
K1 1203.17 Informática
K1 5311.05 Marketing (Comercialización)
AB En el entorno corporativo actual, la gestión del vasto y creciente volumen de documentación interna representa un desafío crítico, que a menudo resulta en una pérdida de eficiencia y una barrera para el acceso rápido a la información. La aparición de LLMs (Large Language Models) ofrece una oportunidad sin precedentes para transformar la interacción con estas bases de conocimiento.Este Trabajo de Fin de Grado aborda directamente esta problemática mediante el diseño y desarrollo de DocuBot, un asistente conversacional avanzado integrado en Microsoft Teams para la consulta de documentación.La solución desplegada sobre la infraestructura de servicios PaaS de Microsoft Azure,se fundamente en una arquitectura RAG (Retrieval Augmented Generation) avanzada,que va más allá de los enfoques convencionales. La solución incorpora técnicas como lareescritura de consultas mediante un LLM para optimizar la intención del usuario, unabúsqueda híbrida multi-índice que combina la relevancia semántica y de palabras clave, yun mecanismo de auditoría donde otro LLM verifica las fuentes para garantizar la máxima fiabilidad y trazabilidad de la respuesta.Este documento detalla el proceso completo, desde la fundamentación teórica de las tecnologías subyacentes hasta la planificación, el diseño de la arquitectura, la implementación y las pruebas funcionales, culminando en un producto novedoso, robusto y seguro, diseñado para resolver una necesidad empresarial tangible.
YR 2025
FD 2025
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/78491
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/78491
LA spa
DS UVaDOC
RD 21-oct-2025