WIKI LLM: DESIGNING A RELIABLE ASSISTANT CHATBOT FOR EFFICIENT QUERIES IN A CORPORATE WIKI
Resumen
Las organizaciones suelen utilizar sitios web internos tipo wiki para almacenar políticas,
documentación de herramientas y otra información relevante. Sin embargo, recuperar
información de manera eficiente en estos sistemas puede ser un desafío. Este proyecto
tiene como objetivo desarrollar un chatbot impulsado por un modelo de lenguaje natural
preentrenado para ayudar a los usuarios a navegar por la wiki. El chatbot procesará
consultas de los usuarios, extraerá información relevante y proporcionará respuestas
precisas, mejorando la accesibilidad a la información y reduciendo el esfuerzo de
búsqueda. Al aprovechar técnicas de procesamiento del lenguaje natural, esta solución
busca optimizar la gestión del conocimiento y la experiencia del usuario, garantizando
al mismo tiempo la fiabilidad de las respuestas. Organizations often use internal wiki-style websites to store policies, tool documentation,
and other relevant information. However, retrieving information efficiently from these
systems can be challenging. This project aims to develop a chatbot powered by a
pre-trained natural language model to assist users in navigating the wiki. The chatbot
will process user queries, extract relevant information, and provide accurate responses,
improving information accessibility and reducing search effort. By leveraging natural
language processing (NLP) techniques, this solution seeks to enhance knowledge
management and user experience while ensuring response reliability.
Trabajo Fin de Máster
WIKI LLM: DESIGNING A RELIABLE ASSISTANT CHATBOT FOR EFFICIENT QUERIES IN A CORPORATE WIKITitulación / Programa
Máster Universitario en Big DataMaterias/ categorías / ODS
H0ZPalabras Clave
Generación aumentada por recuperación (RAG), Wiki interna, Asistente chatbot, Modelo de lenguaje preentrenado, Consultas de usuarios, Procesamiento de lenguaje natural (NLP).Retrieval augmented generation (RAG), Internal wiki, Chatbot assistant, Pre-trained language model, User queries, Natural Language Processing (NLP).


