Implementación de un Sistema de Búsqueda Automatizada de Información con Inteligencia Artificial
Implementación
de un Sistema de Búsqueda Automatizada de Información con Inteligencia
Artificial
Autor: Francisco
Prats Quílez
Introducción
Actualmente, manejar eficientemente información es crucial para mantener la productividad. Lo más abitual es que las empresas acumulen gran volumen de datos en documentos, por lo que es importante contar con herramientas avanzadas para gestionar y extraer la información relevante de manera rápida y precisa. El presente estudio analiza la implementación de un sistema automatizado de búsqueda de información en documentos utilizando modelos de inteligencia artificial en local, integrados en la aplicación Project Manager AI.
Objetivo
El objetivo de este proyecto es
desarrollar una solución automatizada que permita la gestión y búsqueda
eficiente de información en documentos almacenados en diversos formatos (docx y
pdf). Se busca optimizar el proceso de carga, monitoreo, consulta y actualización
de documentos utilizando técnicas avanzadas de procesamiento de lenguaje
natural (NLP), particularmente modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y bases
de datos vectoriales.
Desarrollo
- Creación y
Selección de Workspace
- Se inicia el proceso utilizando la aplicación
Project Manager AI en el apartado de gestión documental.
- El usuario puede crear un nuevo workspace o
seleccionar uno existente, especificando una ruta donde se cargarán los
documentos.
- Carga de
Documentos
- Los documentos en formatos docx y pdf se
convierten a vectores y se almacenan en una base de datos vectorial de
Pinecone.
- La interfaz permite monitorear los documentos,
agregar nuevos, eliminar o abrir los existentes, y realizar búsquedas por
nombre de documento.
- Actualización
y Monitoreo
- Al pulsar en "Recargar Lista", se
recargan en la base de datos vectorial los documentos que hayan sido
modificados.
- Existe la opción de realizar una recarga
automática cada 10 minutos para mantener la base de datos actualizada.
- Detección
de Documentación Duplicada
- Un modelo de LLM se encarga de identificar
documentos duplicados dentro del workspace, mejorando la organización y
evitando redundancias.
- Consultas
de Información
- Se emplea la técnica RAG (Retrieval-Augmented
Generation) para realizar consultas sobre la documentación cargada.
- El sistema genera un vector de consulta y busca
coincidencias en la base de datos vectorial.
- Una vez identificado el documento o sección
relevante, un modelo LLM en local procesa y muestra la respuesta en la
interfaz.
Conclusiones
La implementación del sistema
automatizado de búsqueda de información en documentos ha demostrado ser una
herramienta poderosa para la gestión documental. La capacidad de convertir documentos
a vectores y almacenar estos en una base de datos vectorial permite búsquedas
rápidas y precisas. Además, la integración de modelos LLM mejora
significativamente la calidad y relevancia de las respuestas obtenidas.
El sistema no solo facilita la
gestión de grandes volúmenes de documentos, sino que también asegura la
actualización continua y la eliminación de duplicados, optimizando el flujo de
trabajo y reduciendo el tiempo dedicado a la búsqueda de información.
Al tratar con información que en
mucho de los casos puede ser confidencial, se utiliza un modelo open source en
local, llamado llama3.
Futuro Desarrollo
Para futuras mejoras, se pueden considerar las siguientes áreas:
- Optimización
de Prompts
- Mejorar los prompts utilizados por los modelos
LLM para generar consultas más precisas y obtener respuestas más
relevantes.
- Expansión
de Formatos de Documentos
- Ampliar la compatibilidad del sistema a otros
formatos de documentos como HTML, TXT, ….
- Integración
con Otros Sistemas
- Integrar el sistema con otras plataformas de
gestión documental y herramientas de colaboración como SharePoint, Google
Drive, y Slack.
- Mejoras en
la Base de Datos Vectorial
- Implementar técnicas avanzadas de vectorización
y búsqueda para mejorar la velocidad y precisión de las consultas.
- Interfaz
de Usuario
- Desarrollar una interfaz de usuario más
intuitiva y rica en funcionalidades para mejorar la experiencia del
usuario final.
En resumen, la implementación de
un sistema automatizado de búsqueda de información en documentos con
inteligencia artificial no solo mejora la eficiencia y precisión en la gestión
documental, sino que también abre la puerta a futuras innovaciones y mejoras
continuas.
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