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25 de marzo de 2024

SelenIA: Cómo la IA Generativa Revoluciona la Gestión de Documentos

Explora cómo la IA generativa está transformando la gestión de documentos con SelenIA. Descubre cómo esta tecnología se combina con Azure para optimizar la gestión documental, mientras conoces un producto innovador.

 

¡Comenzamos!

En un mundo donde la información es clave, la capacidad de acceder a respuestas precisas de manera rápida y eficiente marca la diferencia. ¿Y si pudieras tener a tu disposición una herramienta que no solo comprende tus consultas, sino que también genera respuestas relevantes y útiles? Este artículo explora cómo la IA generativa está transformando la gestión de documentos, y cómo la integración con recursos de Azure potencia esta revolución dando vida a SelenIA.

Innovación y cremiento al alcance de tu empresa gracias a la IA Generativa

Cada vez son más las empresas que apuestan por la IA para capturar el valor de su negocio. El 42% de las empresas quiere invertir en la IA generativa en 2023… ¿Y tú?

Contacta con nosotros para explorar cómo podemos hacer que la inteligencia artificial trabaje para tu empresa. Juntos, llevaremos tu comunicación empresarial al siguiente nivel.

Vamos a dar unas pinceladas de la terminología clave relacionada con SelenIA, así como los diversos recursos de Azure y tecnologías que conforman su infraestructura. Además, veremos cómo usarla y que beneficios nos ha aportado a nosotros y aportaría a otras empresas:

¿Qué es la IA Generativa y cómo se integra en SelenIA?

Para hablar de que es la IA Generativa tenemos que aclarar un par de conceptos:

 

    • Inteligencia Artificial: Rama de la computación que busca simular la inteligencia humana en una máquina.
    • Machine Learning: Campo de la Inteligencia Artificial enfocado en desarrollar algoritmos y modelos que permiten a las máquinas aprender patrones y realizar tareas sin ser programadas explícitamente.
    • Deep Learning: Técnica de aprendizaje automático que se basa en redes neuronales artificiales para aprender y representar datos de manera jerárquica y abstraída, permitiendo la extracción automática de características complejas de los datos.
    • IA Generativa: Se centra en crear datos originales a partir de modelos entrenados en grandes conjuntos de datos. Estos modelos utilizan técnicas de aprendizaje automático para generar contenido diverso, como imágenes, música o texto.
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Dentro de la IA Generativa tenemos los Modelos de Lenguaje, los cuales son herramientas de IA y procesamiento de lenguaje natural que se utilizan para predecir la probabilidad de una secuencia de palabras en un idioma determinado. Estos modelos aprenden de grandes cantidades de texto para entender y generar lenguaje humano de manera coherente y relevante.

SelenIA usa OpenAI para proporcionarle un LLM (Large Language Model) para generar respuestas de manera inteligente y efectiva, usando el motor de OpenAI para comprender la pregunta y en base a la documentación aportada al sistema sintetizar respuestas.

¿Cómo somos capaces de encontrar que información es relevante en la documentación?

En cualquier entorno real tendremos muchísimos documentos y SelenIA tiene que ser capaz de saber que documentos son relevantes y, además, de estos documentos qué partes son las que de verdad dan información para generar una respuesta correcta.

Para ello nos valemos del Embedding de OpenAI, lo que se traduce en unas técnicas de procesamiento de lenguaje natural que transforman el lenguaje humano en vectores de números reales. Estos vectores, llamados embeddings, capturan información sobre la similitud y relación entre palabras, lo que permite a los modelos entender mejor el contexto y la estructura del lenguaje y generar resultados más precisos en tareas como traducción, clasificación de texto o generación de texto.

SelenIA tiene como banco de conocimiento toda la documentación que se le proporcione guardada en Bases de Datos Vectoriales. Para esto, los documentos son normalizados, segmentados y vectorizados, extrayendo texto y/o imágenes.

selenia-base-de-datos-vectoriales
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SelenIA transforma la pregunta del usuario sacando su embedding, que recordemos es un vector, y busca que otros vectores de la base de datos están espacialmente más próximos. Así obtiene las partes relevantes de los documentos.

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Teniendo la información relevante ya localizada, nos valemos de nuevo del LLM para sintetizar una respuesta uniendo dicha información a la pregunta del usuario.

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¿Qué herramientas y servicios nos proporciona Azure para dar vida a SelenIA?

Azure nos proporciona una manera sencilla, escalable y confiable de acceder a OpenAI y a diferentes servicios cloud que forman parte de SelenIA, a continuación, se muestra una simplificación de parte de la infraestructura:

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  • Azure Keyvault: Nos proporciona un almacén en la nube para proteger claves criptográficas y otros secretos utilizados por SelenIA. Además, es usado para poder almacenar algunas variables de configuración de una manera segura.
  • Azure Storage Account: Ofrece almacenamiento de alta disponibilidad, escalable de forma masiva, duradero y seguro para una gran variedad de objetos de datos en la nube. SelenIA se vale de este servicio para almacenar los documentos que ha procesado, para cuando genere una respuesta pueda adjuntar si es necesario los documentos de donde ha obtenido la respuesta. Así ofrecemos una trazabilidad a las respuestas dadas.
  • Azure CosmosDB: Base de datos NoSQL y relacional totalmente administrada para el desarrollo de aplicaciones modernas, ofrece tiempos de respuesta de milisegundos de un solo dígito, escalabilidad automática e instantánea, además de una garantía de velocidad a cualquier escala. Es nuestro almacén de conversaciones e históricos.
  • Azure Cognitive Search: Base de datos vectorial en la que almacenamos el texto y referencias a las imágenes de los documentos procesados. Cuando un usuario realiza una pregunta SelenIA busca aquí las imágenes y textos relacionados.
  • Azure OpenAI: Azure nos proporciona acceso a OpenAI a través de este servicio mediante una API REST. Nos proporciona herramientas tanto para generar embeddings, procesar intenciones de los usuarios, generación de respuestas, etc.
  • Azure Kubernetes Service: Facilita la implementación, administración y escalado de aplicaciones basadas en contenedores utilizando Kubernetes. En este servicio desplegamos las APIs y lo necesario para tener tanto el Backend como el Frontend de SelenIA.

¿CÓMO USAMOS SELENIA?

Tenemos un portal web que nos proporción a varias funcionalidades, tanto para añadir documentos para procesar y administrarlos como un chat para las consultas, además podría integrarse fácilmente con otros servicios como Teams. Es una herramienta en constante evolución, que no está cerrada a adaptaciones o cambios necesarios para cada cliente.

¿CÓMO FUNCIONA EL GESTOR DE DOCUMENTOS?

Para procesar nuevos documentos o gestionar los ya subidos tenemos un panel que nos muestra los documentos ya subidos. Nos permite con un “Drag and Drop” añadir nuevos documentos, o eliminar los ya creados pulsando el clic secundario encima de un archivo.

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¿CÓMO FUNCIONA EL CHAT?

Para realizar preguntas a SelenIA tenemos un chat en el cual podemos tener simultáneamente diferentes conversaciones en diferentes sesiones. Cuando obtengamos una respuesta, además nos adjuntará la documentación que ha usado para construir la respuesta y así tener una mayor trazabilidad en que ha hecho. También podemos abrir el documento haciendo clic en el enlace que nos proporciona, en el cual nos indica de que páginas ha extraído la información relevante.

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¿Cómo se puede beneficiar mi empresa usando SelenIA?

Nosotros hemos experimentado beneficios significativos al utilizar SelenIA para la gestión de nuestra documentación interna. Al implementar esta solución hemos logrado entre otras cosas:

Z

Optimización de la búsqueda de información

SelenIA nos permite acceder rápidamente a la información relevante dentro de nuestra vasta documentación interna, lo que ha mejorado la eficiencia de nuestros procesos.

Respuestas rápidas y precisas

Con la capacidad de generar respuestas inteligentes a nuestras consultas, hemos reducido drásticamente el tiempo dedicado a buscar información manualmente, permitiéndonos tomar decisiones más informadas de manera más ágil.

Mejora de la colaboración

Facilita el intercambio de conocimientos y la colaboración entre los equipos al proporcionar respuestas instantáneas a preguntas comunes o específicas sobre la documentación interna.

Esta solución se puede aplicar a cualquier tipo de empresa que tenga documentación tanto para el uso interno como externo, para, por ejemplo:

N

Mejora de la eficiencia en la gestión de documentación

Mejora la eficiencia en la gestión de documentación de proyectos y productos, así como para ofrecer soporte técnico más rápido y preciso a clientes.

Agiliza el acceso a información

Accede de forma más rápida a la información necesaria para cumplir requisitos normativos o procesos de auditoría interna.

Ofrece respuestas instantáneas a consultas comunes

Aporta respuestas más rápidas a consultas comunes de clientes, mejorando su satisfacción y optimizando los procesos de atención al cliente.

Conviértete en un experto en IA Generativa con el curso de Copilot para Microsoft 365

En este curso aprenderás mediante ejercicios prácticos a integrar Copilot en las aplicaciones de Office con Outlook, Teams, Excel, Word, PowerPoint y Edge, y a aprovechar sus funciones más avanzadas y exclusivas.

¡Deja tus tareas más rutinarias en manos de la tecnología y focalizar tu tiempo en lo importante!

Conclusión

 

En un entorno empresarial en constante evolución, la capacidad de adaptarse y aprovechar la innovación tecnológica es fundamental. Con la combinación de la IA Generativa y Azure, SelenIA ofrece una solución transformadora para la gestión de documentación. Descubre como puede beneficiarse tu empresa de una gestión documental optimizada, donde la información es fácilmente accesible, redefiniendo tus procesos de trabajo y maximizando el rendimiento de tu empresa.

También estamos trabajando en otro artículo desde una perspectiva más técnica por si queréis aprender un poco más, estad atentos.

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Álvaro Monllor Quesada

Architect Developer

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