Desarrollo de un asistente inteligente basado en un modelo de lenguaje de gran tamaño para la implementación de un sistema de gestión de energía

Abstract

En el año 2021 se promulgó la Ley de Eficiencia Energética, cuyo objetivo es promover el uso eficiente y la gestión adecuada de la energía, con el fin de reducir la intensidad energética en un 10\% para el año 2030. Esta ley establece los criterios que determinan las empresas que deben reportar sus consumos energéticos de forma anual y, en caso de superar las 50 teracalorías, están obligadas a implementar un Sistema de Gestión de Energía (SGE). Por esta razón, en el presente trabajo de título se propone el desarrollo de un asistente inteligente que ayude en la implementación de un SGE. Para ello, se hace uso de un Gran Modelo de Lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) debido a que este tipo de modelos permite una interacción que se asemeja a la humana.

Los LLM son inteligencias artificiales generativas entrenadas para la predicción de palabras. Aunque estos modelos solo generan respuestas en formato de texto, es posible conectarlos a herramientas externas utilizando lo que se conoce como Llamado de Funciones, logrando la automatización de procesos y extendiendo las capacidades de un LLM. También es importante mencionar que los LLM pueden sufrir de alucinaciones, es decir, respuestas incorrectas o incoherentes con la realidad. Para mitigar estos comportamientos indeseados, se utiliza lo que se conoce como Generación Aumentada por Recuperación (RAG, por sus siglas en inglés), lo que permite enriquecer los mensajes del usuario con información contextual adicional presente en una base de datos externa.

El desarrollo del asistente se realiza en conjunto con la empresa Clickie. Dado el objetivo general del proyecto, se determinan los siguientes requerimientos que el asistente debe cumplir: guiar al usuario a través del proceso de implementación paso a paso, ayudar al usuario a llevar un registro de las acciones que realiza y asistir al usuario en la creación de la documentación necesaria durante este proceso. Para lograr esto, se desarrolla un sistema de seguimiento que indica al LLM los pasos a seguir y cómo completarlos para la implementación de un SGE. Gracias a este sistema, el asistente puede recopilar y registrar la información relevante que le proporciona el usuario en sus respuestas.

Gracias al uso conjunto del sistema de seguimiento y un RAG, el asistente logra utilizar la información acumulada para ajustar la guía que proporciona al usuario, generando propuestas acordes a sus necesidades. Además, puede crear los documentos requeridos para un SGE utilizando tanto la información presente en una base de conocimientos como la que ha recopilado a través del sistema de seguimiento.