Desarrollo de un Asistente Inteligente para la atención al cliente y solución técnica en empresas del sector del agua mediante modelos preentrenados

Abstract

El proyecto aborda el desarrollo y evaluación de un asistente inteligente basado en modelos preentrenados de lenguaje natural, con el objetivo de crear un sistema capaz de ofrecer respuestas precisas y mejorar la atención a los usuarios del Canal de Isabel II mediante técnicas de inteligencia artificial y NLP. La metodología sigue un enfoque en cascada, con la recolección progresiva y el análisis continuo de un conjunto de datos de preguntas y respuestas etiquetadas del Canal de Isabel II. Se selecciona, ajusta y entrena el modelo BERT mediante técnicas de fine-tuning. Además, se implementa un mecanismo de filtrado basado en el score de confianza para mejorar la calidad de las respuestas generadas. Para realizar las inferencias se elige el modelo Mixtral debido a su capacidad para seguir instrucciones específicas y guiar a los clientes o técnicos del Canal de Isabel II en la resolución de problemas o la realización de tareas. En el diseño del interfaz se utiliza el framework Hugging Face. En la evaluación del rendimiento de los modelos se utilizan diversas métricas léxicas. También, se analiza y compara la capacidad de diferentes modelos de LLM para proporcionar respuestas a consultas específicas de los usuarios de la empresa Canal de Isabel II. En conclusión, el proyecto sienta las bases para un asistente inteligente efectivo en la atención a usuarios del Canal de Isabel II. Además, se proponen trabajos futuros con ajustes y mejoras adicionales para alcanzar su máximo potencial en términos de precisión y calidad de las respuestas.