En un momento en el que la tecnología está más presente que nunca en nuestras vidas, no podemos olvidar que las conexiones más importantes son las conexiones humanas. Porque en la sociedad de hoy en día, la calidad de vida de las personas depende en gran medida de esa conexión.
Y es aquí donde entramos nosotros. Ofreciendo conexiones que unan a las personas, en lugar de aislarlas; conexiones que inviten a las personas a ser ellas mismas, a expresarse, a compartir.
Objetivos formativos:
Diseño y desarrollo del modelo de lenguaje:
• Entrenar y afinar modelos de lenguaje grandes (LLMs, como OpenAI GPT y Google Gemini) para comprender el lenguaje natural en el contexto empresarial.
• Implementar técnicas de análisis de sentimiento, detección de intenciones, extracción de entidades y respuesta a preguntas para interpretar las solicitudes de los usuarios.
• Adaptar el modelo al lenguaje específico del dominio empresarial, incluyendo jerga y terminología propia.
• Arquitectura e infraestructura:
• Diseñar y desarrollar la arquitectura del sistema para el asistente virtual, incluyendo la integración con bases de datos, APIs y otros servicios.
• Implementar la infraestructura necesaria para el entrenamiento y despliegue de modelos de lenguaje a gran escala.
• Asegurar la escalabilidad, seguridad y rendimiento del sistema.
• Integración de RAG:
• Desarrollar un sistema de recuperación de información que permita al asistente acceder y procesar información relevante de fuentes internas como bases de datos, documentos y manuales.
• Implementar algoritmos de búsqueda semántica para encontrar la información más pertinente a la solicitud del usuario.
• Combinar la información recuperada con el conocimiento del modelo NLP para generar respuestas precisas y contextualizadas.
• Desarrollo de la Interfaz de Panel del Servicio:
• Diseñar una interfaz de usuario amigable e intuitiva para la interacción con el asistente virtual y herramientas del servicio.
• Implementar estrategias de manejo de diálogo para mantener una conversación fluida y natural.
• Integrar la interfaz con las plataformas de comunicación empresarial existentes.
• Evaluación y Mejora del Sistema:
• Definir métricas de evaluación para medir el rendimiento del asistente virtual.
• Realizar pruebas y análisis para identificar áreas de mejora.
• Implementar estrategias de aprendizaje automático para refinar el modelo NLP y el sistema RAG con el tiempo.
