Resumen:
Los proyectos de ingeniería involucran la colaboración de múltiples equipos interdisciplinarios que generan y requieren grandes volúmenes de información. Es en este contexto donde se presentan desafíos significativos en lo que respecta a la consulta y redacción de documentos precisos. Debido a ello, resulta crucial establecer una base de documentación sólida y trazable que especifique el trabajo realizado, los objetivos, las expectativas y las responsabilidades de los integrantes del equipo. Sin embargo, la dinámica de los proyectos puede generar documentos desactualizados, de difícil acceso o incluso inexistentes. Estas situaciones pueden traducirse en consultas redundantes entre miembros del equipo, malentendidos o ineficiencias en la obtención de información oportuna. Para abordar estas cuestiones, el presente trabajo propone una solución de microservicios que centraliza toda la documentación de un proyecto y permite consultarla a través de un asistente conversacional basado en modelos grandes de lenguaje (LLMs). Para ello, se utilizan técnicas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y búsqueda semántica. Asimismo, el asistente posee la capacidad de generar aprendizaje en base a las conversaciones con los colaboradores. Dicho aprendizaje se lleva a cabo mediante la incorporación de pipelines de clasificación de intenciones y técnicas de ingeniería de instrucciones (Prompt Engineering), análisis emocional y síntesis de aprendizajes.
