Resumen:
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[ES] Últimamente he estado trabajando como becario en MAHLE Electronics SLU. Allí
descubrí lo ineficiente y tediosa que es la gestión de la información técnica, y no se limita
a esta única empresa.
Para resolver este ...[+]
[ES] Últimamente he estado trabajando como becario en MAHLE Electronics SLU. Allí
descubrí lo ineficiente y tediosa que es la gestión de la información técnica, y no se limita
a esta única empresa.
Para resolver este problema, deberíamos encontrar una forma más eficiente de almacenar
información o pasar horas memorizando archivos PDF para no tener la necesidad de
buscarlos y, cuando se cambie una determinada norma, hacer todo el proceso otra vez.
Hay demasiadas regulaciones, con demasiadas variables, se actualizan constantemente
cada año y no existe un sistema para organizar toda esta información más allá del
anticuado explorador de archivos. Por eso vamos a proponer una solución alternativa.
Esta solución se basa en la idea de un asistente de inteligencia artificial personalizado que
extrae información de una base de datos predeterminada. La razón por la que esto es
necesario es que los motores de búsqueda habituales están demasiado repletos de
información y no son muy específicos cuando se trata de información técnica. Además,
no pueden acceder a archivos privados o confidenciales que contengan los datos
necesarios.
El objetivo es crear un asistente de inteligencia artificial que utilice algoritmos de
knowledge retrieval para extraer y sintetizar datos de una colección de archivos PDF.
La forma de interactuar con este asistente será a través de un chatbot de Telegram. Por lo
tanto, necesitaremos crear el asistente con la información y luego vincularlo a un chatbot
de Telegram para que podamos comunicarnos con él.
Para construir el asistente usaremos el código Python proporcionado por OpenAI y su
API asistente, luego lo vincularemos al chatbot de Telegram a través del ID del bot. Todo
esto se hará en código Python.
Finalmente, evaluaremos el rendimiento de este bot en la búsqueda y síntesis de
información respecto a un trabajador de MAHLE Electronics SLU. Este TFG evalúa el
desempeño del bot, su viabilidad y su potencial. Los resultados muestran cómo un espacio
de trabajo podría beneficiarse con la inclusión de este bot.
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[EN] Lately, I have been working as an intern in MAHLE Electronics SLU. There I discovered
how inefficient and tiresome the management of technical information is, and it s not
limited to this one company.
To solve this ...[+]
[EN] Lately, I have been working as an intern in MAHLE Electronics SLU. There I discovered
how inefficient and tiresome the management of technical information is, and it s not
limited to this one company.
To solve this issue, we should come up with a more efficient way of storing information
ore spend hours memorizing PDFs so that we don t have the need to search for them and,
when a certain regulation is changed, do it all again. There are too many regulations, with
too many variables, they are constantly getting updated every year and there is not a
system in place to organize all this information beyond the antiquated file explorer. That
is why we are going to propose an alternative solution.
To do so, we came with the idea of a personalized AI assistant that draws information
from a pre-determined database. The reason this is needed is that regular search engines
are too bloated with information and are not very specific when it comes to technical
information. Also, they cannot access private or confidential files that contain the needed
data.
The objective is to build an AI assistant that uses knowledge retrieval algorithms to
extract and synthesize data from a collection of PDFs files. The way to interact with this
assistant will be through a Telegram chatbot. So, we will need to build the assistant with
the information, then link the assistant to a telegram chatbot so that we can communicate
with it.
To build the assistant we will use the python code provided by OpenAI and its assistant
API, then we will link it to the telegram chatbot through the bot s ID. All of this will be
done in python code.
Finally, we will evaluate the performance of this bot at finding and synthesizing
information compared to a worker in MAHLE Electronics SLU. This bachelor s degree
thesis evaluates the performance of the bot, its feasibility, and its potential. The results
show how a general workspace could benefit by the inclusion of this bot.
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