Sistema de asistencia virtual basado en LLMs para el manejo del cultivo de papa
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Resumen
Este trabajo final presentó el desarrollo y la evaluación de un sistema de asistencia virtual para consultas sobre el manejo del cultivo de papa, basado en grandes modelos de lenguaje con recuperación contextual. El trabajo se ejecutó en cuatro fases de acuerdo con los objetivos específicos. Primero, se estructuró una base de conocimiento a partir de publicaciones de acceso abierto sobre el cultivo de papa, mediante la recolección sistemática, el filtrado por criterios temáticos, geográficos y temporales, la extracción de texto y la normalización del contenido. Asimismo, se planteó una arquitectura modular que incorpora la recuperación semántica de fragmentos y un mecanismo de trazabilidad para identificar las fuentes utilizadas en cada respuesta a consultas en lenguaje natural. Luego, se implementó un prototipo que presentó los identificadores de los fragmentos recuperados como evidencia documental. Finalmente, el prototipo se evaluó mediante un enfoque de modelo de lenguaje como juez, aplicando un conjunto de consultas distribuidas por estratos temáticos y calificando las respuestas según su relevancia, exactitud, claridad, utilidad y evaluación global. Los resultados mostraron un desempeño consistente en claridad y variación entre estratos, con un menor rendimiento en las consultas asociadas a condiciones ambientales. Por último, se presentan evidencias de funcionamiento y de evaluación, y se listan limitaciones y líneas de trabajo futuras vinculadas a la cobertura documental, la validación con expertos y las mejoras en las estrategias de recuperación. (Texto tomado de la fuente)
Abstract
This final work presented the development and evaluation of a virtual assistance system for consultations on potato crop management, based on large language models with contextual retrieval. The work was carried out in four phases in accordance with the specific objectives. First, a knowledge base was structured from open-access publications on potato cultivation through systematic collection, filtering by thematic, geographic, and temporal criteria, text extraction, and content normalization. A modular architecture was also proposed that incorporates semantic fragment retrieval and a traceability mechanism to identify the sources used in each response to natural language queries. Next, a prototype was implemented that presented the identifiers of the retrieved fragments as documentary evidence. Finally, the prototype was evaluated using a language model as a judge, applying a set of queries distributed across thematic strata and rating responses on relevance, accuracy, clarity, usefulness, and overall evaluation. The results showed consistent performance in clarity and variation between strata, with lower performance in queries associated with environmental conditions. Finally, evidence of performance and evaluation is presented, and limitations and future lines of work related to the documentary coverage of this work, validation with experts, and improvements in retrieval strategies are listed.
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ilustraciones, diagramas