Diseño de un Asistente Inteligente RAG para la Comisión de Eliminación de Barreras Burocráticas de INDECOPI - 2024

• Autores: Marroquin Balarezo, Maria Pia, Ambia Hurtado, Waldo Alfredo, Gutierrez Churata, Henry Francis, Salcedo Atiquipa, Edward Franklin, Tipiana Felix, Ramon Erick
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/684330
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/684330
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: LLM; RAG; Chatbot; Embeddings; Chunk; Resumen; Contexto; Summary; Context; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

Durante las últimas décadas, las tecnologías de la información han irrumpido en casi todos los aspectos de la vida humana, lo que ha provocado una evolución significativa en la forma en que gestionamos la información. Este cambio ha llevado a un aumento exponencial en el almacenamiento de grandes volúmenes de datos, especialmente no estructurados. En el ámbito legal, este fenómeno no ha sido la excepción. La digitalización de documentos legales, la automatización de procesos judiciales y el uso de herramientas avanzadas de análisis de datos han mejorado la eficiencia en la gestión de casos, facilitando un acceso más rápido y organizado a la información jurídica. Sin embargo, uno de los mayores desafíos sigue siendo la identificación de información relevante y precisa para responder de manera eficaz a consultas legales o demandas complejas. Es en este punto donde la combinación de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) con agentes de recuperación aumentada (RAG) ha comenzado a transformar la práctica legal. Los LLMs, al ser capaces de generar texto y realizar análisis generales de datos, ofrecen una gran ventaja, pero los agentes RAG añaden una capa crucial al permitir la búsqueda directa en bases de datos jurídicas especializadas. Esto permite recuperar documentos específicos y datos relevantes de manera precisa y contextualizada, optimizando así la toma de decisiones legales con información más precisa y pertinente en un entorno cada vez más digital.