Resumen:
In the current IT career landscape, the integration of innovative technologies has become a pillar to improve the quality of services offered to students and the general public, this is how the need for the development of a chatbot for IT in a Facebook social profile was born as a prototype to provide assistance with academic information of the career without time restriction. In terms of development technologies, there are several types of chatbots, from those based on rules to those driven by AI and deep learning. However, the predominant trend is the use of technologies such as ChatGPT, which are based on generative language models and NLP to provide natural and contextual responses, making them very popular and novel. The proposal focused on the development of the chatbot prototype driven by the long language model GPT-3.5 Turbo, the purpose was to optimize the way users interact with the chatbot and thus obtain the effective response by streamlining interactions and providing accurate responses and uninterrupted availability. The implementation of natural language processing techniques facilitated the contextualization of questions in the chatbot, being crucial for academic information management support. To strengthen this approach, conducting systematic research proved to be an essential step as it contributed to the understanding of similar cases and guided the optimal selection of techniques and tools in the development of the chatbot. In the prototype, technologies such as GPT-3.5, Pinecone and Langchain were employed, creating a specialized system that delivers accurate responses. Facebook integration was crucial for thorough testing and error management, improving the algorithm's efficiency. After evaluation, the chatbot achieved a solid 94.5% accuracy, supporting its effectiveness on the platform
Descripción:
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
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