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dc.contributor.advisor | Colomer Granero, Adrián | es_ES |
dc.contributor.author | Huertas Pastor, Jorge | es_ES |
dc.date.accessioned | 2024-04-09T20:08:59Z | |
dc.date.available | 2024-04-09T20:08:59Z | |
dc.date.created | 2024-04-09 | es_ES |
dc.date.issued | 2024-04-09 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10251/203231 | |
dc.description.abstract | [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. | es_ES |
dc.description.abstract | [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. | en_EN |
dc.format.extent | 65 | es_ES |
dc.language | Inglés | es_ES |
dc.publisher | Universitat Politècnica de València | es_ES |
dc.rights | Reconocimiento (by) | es_ES |
dc.subject | ChatGPT | es_ES |
dc.subject | Telegram Bot | es_ES |
dc.subject | Inteligencia artificial | es_ES |
dc.subject | Procesamiento del Language Natural | es_ES |
dc.subject | Comunicación automatitzada | es_ES |
dc.subject | Artificial Intelligence | en_EN |
dc.subject | Natural Language Processing | en_EN |
dc.subject | Automatized Communication. | en_EN |
dc.subject.classification | ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA | es_ES |
dc.subject.other | Grado en Ingeniería de Tecnologías y Servicios de Telecomunicación-Grau en Enginyeria de Tecnologies i Serveis de Telecomunicació | es_ES |
dc.title | Grandes modelos del lenguaje para la ayuda automática al cumplimiento de reglamentos y normativas: Aplicación de la tecnología a la regulación ISO14001 | es_ES |
dc.title.alternative | Grandes modelos del lenguaje para la ayuda automática al cumplimiento de reglamentos y normativas: Aplicación de la tecnología a la regulación ISO14001 | es_ES |
dc.title.alternative | Grans models del llenguatge per a l'ajuda automàtica al compliment de reglaments i normatives: Aplicació de la tecnologia a la regulació ISO14001 | es_ES |
dc.type | Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado | es_ES |
dc.rights.accessRights | Abierto | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Departamento de Estadística e Investigación Operativa Aplicadas y Calidad - Departament d'Estadística i Investigació Operativa Aplicades i Qualitat | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación - Escola Tècnica Superior d'Enginyers de Telecomunicació | es_ES |
dc.description.bibliographicCitation | Huertas Pastor, J. (2024). Grandes modelos del lenguaje para la ayuda automática al cumplimiento de reglamentos y normativas: Aplicación de la tecnología a la regulación ISO14001. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/203231 | es_ES |
dc.description.accrualMethod | TFGM | es_ES |
dc.relation.pasarela | TFGM\159684 | es_ES |