IA generativa para la extracción automatizada de información útil para la empresa

Al centro de la solución realizada por Lutech están las técnicas de IA generativa (OpenAI). Partiendo con el desarrollo de un proceso de lectura que primero segmenta el texto en párrafos y después filtra la información basándose en técnicas NLP de incrustación del texto, se termina la solicitud presentando la pregunta a un gran modelo lingüístico (como GPT4) que deberá elaborarla. 

De este modo se pueden interrogar textos muy voluminosos, analizando la base de conocimientos de la empresa, para elaborar el contenido necesario para responder al anuncio de licitación específico.

El uso de grandes modelos lingüísticos de última generación, como GPT-4, ofrece una potente herramienta para extraer y procesar información a partir de textos. Estos modelos explotan capacidades avanzadas de procesamiento del lenguaje natural (natural language processing) para comprender y generar textos similares a los humanos a partir de la información recibida. 

En el proyecto de Lutech, usar un Large Language Model permite gestionar una serie de procesos esenciales para automatizar la formulación de respuestas coherentes con los requisitos: 

• Segmentación del texto: 
  Dividir el texto entrante en segmentos o párrafos significativos para un análisis más detallado. 
• Extracción de información: 
  Utilizar el modelo para extraer información relevante del texto segmentado. Esto implica identificar y capturar los detalles clave. 
• Comprensión del texto: 
  Aprovechar la capacidad del Large Language Modelling (LLM) de comprender e interpretar el contexto de la información. Esto es crucial para comprender las estructuras lingüísticas complejas y articularlas. 
• Elaboración de las preguntas: 
  Formular preguntas basadas en la información extraída, para buscar detalles específicos o aclaraciones. 
• Generación de respuestas: 
  Utilizar el LLM puede generar respuestas a las preguntas formuladas. El modelo puede proporcionar respuestas similares a las humanas, incluso a las preguntas que requieren razonamiento o comprensión de información implícita. 
• Automatización: 
  Integrar estos procesos en un flujo de trabajo para automatizar todo el proceso. Así se reduce la necesidad de intervención manual y se agilizan las tareas de extracción y las actividades de elaboración. 

Usando estos modelos, las organizaciones pueden potenciar sus capacidades de gestión del procesamiento del lenguaje natural, haciendo que la extracción y el procesamiento de información a partir del texto sean más eficientes, precisos y escalables. 

Además de la potenciación de los motores de búsqueda, que se vuelven más precisos gracias a los LLM, la aplicación más difundida de los modelos lingüísticos se centra en los chatbots, un campo amplísimo con numerosos casos de uso. Entre ellos: 

• Asistentes virtuales para la asistencia al cliente
• Traducción
• Creación de contenidos

Al ser capaces de mejorar el procesamiento del lenguaje natural (NLP), los LLM vuelven más preciso el análisis del sentimiento de los clientes, evaluando reseñas o respuestas. 

Los ámbitos de aplicación de los grandes modelos lingüísticos, con el sector de la sanidad a la cabeza, en el que se pueden examinar los datos de los pacientes para ofrecer tratamientos personalizados y optimizar el proceso de diagnóstico, están destinados a expandirse aún más, gracias a la capacidad de acceder y analizar la información e identificar cuestiones críticas y áreas de mejora continua.