Estudio de cumplimiento ambiental aumentado por LLM y RAG
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Date
2024
Authors
Publisher
Universidad ORT Uruguay
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Abstract
El objetivo de este trabajo final es optimizar la validación del cumplimiento ambiental en grandes empresas de sectores como minería, petróleo, alimentación y papeleras, ya que el cumplimiento de leyes y estándares ambientales para estas industrias demandan mucho tiempo. Se utilizan técnicas de Inteligencia Artificial y Machine Learning para agilizar y mejorar este proceso. Se exploran técnicas avanzadas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG), incluyendo variantes como Graph RAG y Hybrid RAG, y esquemas multiagente secuenciales y jerárquicos. para abordar problemas complejos relacionados con datos textuales no estructurados. Para implementar estos agentes, se utilizan frameworks como Langchain, LlamaIndex y LangGraph. Se utiliza Graph RAG ya que está ganando relevancia en aplicaciones prácticas y científicas, utilizando grafos para vincular información relevante y nodos de resumen que sintetizan temas similares, permitiendo responder preguntas generales y holísticas sobre los documentos. Se diseña una Prueba de Concepto (PoC) basada en una arquitectura de microservicios con tres componentes principales: un constructor de grafos, un generador de preguntas, y un sistema de QA (Question Answering). Estos componentes son modulares y pueden modificarse, mejorarse, escalarse y ejecutarse de manera independiente, lo que facilita el desacoplamiento del sistema. El constructor de grafos procesa la documentación normativa del proyecto y extrae los requisitos necesarios para garantizar el cumplimiento ambiental. El proceso de generación de preguntas, inspirado en el concepto de Chain-of- Questions, genera preguntas que cubren exhaustivamente el conjunto de datos para minimizar y acotar el espacio de búsqueda dentro de la documentación del proyecto en estudio. Finalmente, el sistema de QA genera respuestas basadas en estas preguntas, utilizando la documentación del proyecto en evaluación para determinar el cumplimiento ambiental.
En
Thesis note
Trabajo final (Master). Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería
Thesis degree name
Master en Big Data
66 p. diagrs., tabls.
Notes
Incluye bibliografía.
Subject
PROYECTOS-MD, INTELIGENCIA ARTIFICIAL, APRENDIZAJE AUTOMÁTICO, MODELOS DE LENGUAJE GRANDE, GENERACIÓN AUMENTADA POR RECUPERACIÓN (RAG), EVALUACIÓN AMBIENTAL
Type
Trabajo final de carrera
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Citation
Chicatun, M. E. (2024). Estudio de cumplimiento ambiental aumentado por LLM y RAG (Trabajo final). Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería. Recuperado de https://rad.ort.edu.uy/handle/20.500.11968/7080