Hemos desarrollado un sistema que nos permite preguntarle sobre la información que le carguemos basado en LLM. Por ejemplo, tenemos uno específico para preguntas legales, para asistencia en fábrica a la persona de mantenimiento, para mantenimiento de motocicletas, para precios de transporte, para consultar las ventas de una compañia contra la BBDD o para preguntar sobre procesos genéricos de una compañía.
Objetivos
El objetivo principal es ser un asistente que ayude al empleado a mejorar y simplificar su día a día, ahorrándole tiempo y optimizando su desempeño.
Use case
Mediante lenguaje natural interpreta la pregunta y, en un contexto dado, busca las respuestas y las facilita mediante un lenguaje, también natural. Este sistestema, a diferencia de ChatGPT, no se inventa respuestas, en caso de no saberla, lo notifica.
Infraestructura
Cloud
Tecnologías utilizadas
Aprendizaje Automático o Profundo Tecnologías de IA que generan lenguaje escrito o hablado, imágenes o vídeos Minería de textos
Datos utilizados
Datos de los procesos de fabricación de las piezas metálicas: máquina utilizada, parámetros de la máquina de prensado, pieza que se está fabricando, lugar en el que se producen las roturas, características fisicoquímicas de los materiales utilizados, etc.
Recursos utilizados
El desarrollo ha sido 100% inhouse. Hemos dedicado a unas 8 personas, perfiles de I+D, investigando sobre esta solución durante más de 10 meses. Actualmente es un producto de LIs que se comercializa en un formato Setup inicial más una recurrencia mensual. Al cliente final, se le requiere de un periodo de tres meses para hacer el setup inicial y se termina la implantación con una formación.
Dificultades y aprendizaje
De todo tipo, principalmente el procesado de ficheros de texto y cómo procesarlos de forma eficiente. Por ejemplo, el BOE se procesa artículo por artículo mientras que un texto plano se procesa por títulos o páginas.
KPIs (impacto en el negocio y métricas del modelo)