Implementación de redes tipo transformer en la selección estratégica de perfiles laborales a nivel empresarial

En este proyecto se desarrolla la implementación de un modelo RAG (Retrieval aumented Generation), encaminado a su aplicación en el contexto del reclutamiento y la selección de personal (limitado a las áreas relacionadas a Ingeniería Electrónica), para ello se tiene como punto de partida la obtención de una base de datos documental (conformada por archivos tipo PDF), pasando por una fase de preprocesamiento basada en limpieza de texto y tokenizacion, para posteriormente convertirse en una base de datos vectorizada. Los datos son preparados para el entrenamiento del modelo mediante operaciones de chuking e indexing, permitiendo en consecuencia la inclusión de un LLM (Large Language Model) basado en un modelo transformer, el cual, junto a mecanismos de búsqueda vectorial y aprendizaje por similitud, permiten la generación de lenguaje y la recuperación de información respectivamente. Es así como al hacer un proceso de integración de cada una de las partes se conforma el RAG, con base a ello se pretende encontrar los mejores parámetros de acuerdo a las condiciones dadas, evaluando el rendimiento obtenido en cada caso, en busca del mejor resultado.

• Autores: Tovar Sánchez, Juan Sebastián; Castro Castellanos, Cristian Camilo
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/93707
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/93707
• Palabra clave: LangChain; RAG; LlamaIndex; NLP; Inteligencia artificial; Inteligencia Computacional; Procesamiento de lenguaje Natural; Ingeniería Electrónica -- Tesis y disertaciones académicas; LangChain; RAG; LlamaIndex; NLP; Artificial intelligence
• License: Abierto (Texto Completo)