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dc.contributor.advisorBriñez de León, Juan Carlos-
dc.contributor.advisorBecerra Botero, Miguel Alberto-
dc.contributor.authorRíos Restrepo, Carlos Alberto-
dc.contributor.authorValencia Monsalve, Sebastián Adrián-
dc.date.accessioned2024-02-05T19:31:58Z-
dc.date.available2024-02-05T19:31:58Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.urihttps://repositorio.pascualbravo.edu.co/handle/pascualbravo/2374-
dc.description.abstractEn un entorno de rápida transformación digital, la comunicación efectiva con los clientes es crucial para el éxito de las organizaciones, pero la gestión de la atención al cliente presenta desafíos en recursos y tiempos. La inteligencia artificial y los chatbots que hacen uso de modelos de procesamiento de lenguaje natural, emergen como soluciones para optimizar esta relación. Este proyecto se enfoca en crear un chatbot de inteligencia artificial que mejore la atención al cliente mediante respuestas personalizadas y contextuales para reducir costos operativos, mejorar la satisfacción del cliente y fortalecer la imagen de la empresa. La metodología combina enfoques ágiles y centrados en el usuario para desarrollar, implementar y mejorar el chatbot. El proyecto se desarrolló usando las técnicas generación de embeddings, con el modelo all-MiniLM-L12-v2. La aplicación de la búsqueda semántica reveló un rendimiento aceptable en el análisis del reglamento estudiantil del Pascual. Estos resultados destacan la fortaleza y las capacidades de esta metodología en el ámbito de estudio. Además, la integración del modelo GPT 3.5 en el proceso nos permitió ofrecer respuestas con un lenguaje más natural y adaptado a las necesidades del proyecto, enriqueciendo aún más la comprensión y el análisis de los resultados obtenidos.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherInstitución Universitaria Pascual Bravospa
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccessspa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/spa
dc.sourceInstitución Universitaria Pascual Bravospa
dc.sourceRepoIUPBspa
dc.titleDesarrollo de un chatbot inteligente entrenado con datos empresariales para mejorar la experiencia del clientespa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_16ecspa
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríaspa
dc.type.contentTextspa
dc.thesis.degreePregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TPspa
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradospa
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.publisher.placeMedellín, Colombiaspa
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaspa
thesis.degree.disciplineFacultad de Ingeniería. Tecnología en Desarrollo de Softwarespa
thesis.degree.grantorInstitución Universitaria Pascual Bravospa
thesis.degree.nameTecnólogo (a) en Desarrollo de Softwarespa
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/monographspa
dc.subject.proposalInteligencia artificial - Aplicacionesspa
dc.subject.proposalInteligencia artificial - Procesamiento de datosspa
dc.subject.proposalProcesamiento del lenguajespa
dc.subject.proposalLenguaje naturalspa
dc.subject.proposalSatisfacción del clientespa
dc.subject.proposalChatbotspa
dc.subject.proposalProgramas para computadorspa
dc.subject.keywordArtificial intelligence - Applicationsspa
dc.subject.keywordArtificial intelligence - Data processingspa
dc.description.abstractengIn an environment of rapid digital transformation, effective communication with customers is crucial to the success of organizations, but managing customer service presents challenges in resources and time. Artificial intelligence and chatbots that make use of natural language processing models are emerging as solutions to optimize this relationship. This project focuses on creating an artificial intelligence chatbot that improves customer service through personalized and contextual responses to reduce operating costs, improve customer satisfaction, and strengthen the company's image. The methodology combines agile and user-centric approaches to develop, implement and improve the chatbot. The project was developed using embedding generation techniques, with the all-MiniLM-L12-v2 model. The application of semantic search revealed acceptable performance in the analysis of the Pascual student regulations. These results highlight the strength and capabilities of this methodology in the field of study. Furthermore, the integration of GPT 3.5 in the process allowed us to offer responses with a more natural language adapted to the needs of the project, further enriching the understanding and analysis of the results obtained.spa
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