Diseño de un chatbot utilizando técnicas de procesamiento de lenguaje natural para soporte de servicios de información de una IES - Romero Tacuri, Jeanina Mabel (2024)
En el panorama actual de la carrera de TI, la integración de tecnologías innovadoras se ha convertido en un pilar para mejorar la calidad de los servicios ofrecidos a los estudiantes y público en general, es así como nació la necesidad del desarrollo de un chatbot para TI en un perfil social de Facebook como prototipo para dar asistencia con información académica de la carrera sin restricción de horarios. En cuanto a las tecnologías de desarrollo, existen diversos tipos de chatbots, desde aquellos basados en reglas hasta los impulsados por IA y aprendizaje profundo. Sin embargo, la tendencia predominante es el uso de tecnologías como ChatGPT, que se basan en modelos de lenguaje generativo y NLP para ofrecer respuestas naturales y contextuales, lo que los hace muy populares y novedosos. La propuesta se centró en el desarrollo del prototipo de chatbot impulsado por el modelo de lenguaje largo GPT-3.5 Turbo, el propósito era optimizar la manera en que los usuarios interactúan con el chatbot y así obtener la respuesta eficaz agilizando las interacciones y ofreciendo respuestas precisas y la disponibilidad ininterrumpida. La implementación de técnicas de procesamiento de lenguaje natural facilitó la contextualización de preguntas en el chatbot, siendo crucial para el apoyo en la gestión de información académica. Para fortalecer este enfoque, la realización de investigaciones sistemáticas se reveló como un paso esencial ya que contribuyeron al entendimiento de casos similares y orientaron la selección óptima de técnicas y herramientas en el desarrollo del chatbot. En el prototipo, se emplearon tecnologías como GPT-3.5, Pinecone y Langchain, creando un sistema especializado que ofrece respuestas precisas. La integración en Facebook fue crucial para pruebas exhaustivas y gestión de errores, mejorando la eficacia del algoritmo. Tras la evaluación, el chatbot alcanzó una sólida precisión del 94.5%, respaldando su eficacia en la plataforma