Formación
Asistente inteligente para el portal Digitala Naiz de SPRI
Formación
Asistente inteligente para el portal Digitala Naiz de SPRI
Business Case
El portal de DigitalaNaiz pretende recoger todos los recursos que el Departamento de Industria, Transición energética y Sostenibilidad de Gobierno vasco facilita a las empresas, microempresas, y profesionales autónomos para mejorar sus competencias digitales profesionales. Este portal tiene contenido propio y enlaces a otras webs de Gobierno Vasco que complementan la información disponible en la propia web.
Objetivos
El objetivo del proyecto es ofrecer al ciudadano un agente inteligente con el que pueda interactuar en lenguaje natural y que sea capaz de das solución a todas las dudas y preguntas que le surjan tanto en euskera como en castellano. Además, las respuestas están basadas en los contenidos de los diferentes portales que agrupan las secciones de DigitalaNaiz (diagnostico, capacitación, recursos, metodología, acompañamiento y acreditación), indicando al usuario la respuesta y ubicación del recurso específico que le pueda interesar dependiendo de aquello que consulte.
Use case
Casos de Uso
Infraestructura
Cloud;;
Tecnologías utilizadas
Tecnologías utilizadas
Datos utilizados
Webscraping de los contenidos de la web Digitala Naiz y sus contenidos enlazados.
Recursos utilizados
A nivel de recursos tecnológicos, el desarrollo se ha llevado a cabo con DELFOS, el agente conversacional de SEIDOR, utilizando diferentes LLMs comerciales en función de la pregunta realizado. A nivel humano se han utilizado 2 personas con perfil de ingeniero de procesos, uno para la extracción de la información de las webs a través de web scraping y otro para la generación de RAG. Un desarrollador web se ha encargado de integrar la interfaz dentro de la web DigitalaNaiz. La validación la ha llevado a cabo el Jefe de proyecto en colaboración con Mondragon Unibertsitatea.
Dificultades y aprendizaje
Uno de los principales retos que nos hemos encontrado es poder dar respuesta a las solicitudes de los usuarios en Euskera. Para ello se han adoptado diferentes aproximaciones. Una aproximación ha sido utilizar una única base de conocimiento en español y realizar las traducciones EU-ES para realizar las consultas al LLM y ES-EU para traducir la respuesta y otra generando dos bases de conocimiento, una es Esukera y otra en Castellano. Finalmente se ha optado por esta segunda aproximación por generar mejores resultados.
KPIs (impacto en el negocio y métricas del modelo)
Pendiente de extraer indicadores
Financiación
Financiación
Colaboradores
Mondragon Unibertisitatea para la validación de las respuestas en euskera
