Análisis y Mejora de Sistemas de Recuperación de Información mediante Redes Neuronales y Arquitectura RAG: Un Estudio sobre el Sistema de Control Ferroviario Europeo.
Year: 2024
Type: dissertation
Abstract: Este trabajo de fin de máster tiene como objetivo principal mejorar la precisión y relevancia de las respuestas generadas por modelos de lenguaje al integrarse una base de datos vectorial. El proyecto responde a una necesidad de CAF Signalling, una empresa especializada en sistemas de señalización ferroviaria, buscando desarrollar un asistente que optimice el acceso a documentación técnica para empleados nuevos y veteranos. El trabajo se estructura en torno a la implementación de una arquitectura RAG (Retrieval-Augmented Generation), que combina capacidades generativas de modelos de lenguaje con técnicas avanzadas de recuperación de información. Se realiza una evaluación detallada del rendimiento de los sistemas y los modelos utilizados, analizando aspectos técnicos como el preprocesamiento de texto, la segmentación y el fine-tuning. Además, este trabajo aborda la evolución del procesamiento del lenguaje natural (NLP), centrándose en el uso de redes neuronales y transformers, así como en el desarrollo de embeddings para la similitud de frases. El trabajo concluye con una discusión sobre los resultados y las posibles aplicaciones futuras.
Authors: Costa Reyes, Oscar, Díez Corral, Javier, Martín Moreno, Luis
Language: Spanish
Topic: Topic Modeling
Subfield: Artificial Intelligence
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7045326735