Rest API LLM para soporte de software

• Autores: Ulla Octavio
• Año de publicación: 2025
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis de grado
• Colaborador/a o director/a de tesis: Díaz Dávila Laura; Páez, Danilo
• Materia: TECHNOLOGY::Information technology::Computer science; TECHNOLOGY::Information technology::Computer science::Software engineering; TECHNOLOGY::Information technology::Computer engineering; Proyecto Integrador I.Comp.; Ingeniería en Computación; IA Gen; Interfaz de Programación de Aplicaciones,; Transferencia de Estado Representacional; Ingeniería de software; Appi
• Institución: Universidad Nacional de Córdoba

Proyecto Integrador (I. Comp.) --FCEFN-UNC, 2025
Fil: Ulla, Octavio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.
Este proyecto se encuadra en el contexto del proyecto integrador de la carrera de Ingeniería en Computación de la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales de la Universidad Nacional de Córdoba. Se presenta el diseño e implementación de un sistema de API (Application Programming Interface) REST (Representational State Transfer) que integra un Large Language Model (LLM) para automatizar los servicios de soporte técnico a usuarios de software. El proyecto fue desarrollado en colaboración con la empresa CAPATAZ S.A.S., con el objetivo de optimizar la atención al cliente mediante respuestas generadas por inteligencia artificial. A través del uso de la técnica de Generación Aumentada por Recuperación (RAG), el sistema enriquece las consultas con datos contextuales extraídos de documentación interna y registros históricos, mejorando así la relevancia y precisión de las respuestas. Se adoptó una arquitectura híbrida que combina un modelo SoTA (State of The Art) de alto rendimiento para la generación de respuestas con un LLM local más pequeño para el ranking de documentos. El sistema, desarrollado en C# sobre .NET 9, siguiendo principios SOLID y una arquitectura hexagonal, permite la recepción de mensajes, gestión del contexto, búsqueda vectorial y recolección de retroalimentación por parte del usuario.
This project is part of the integrative project of the Computer Engineering program at the Faculty of Exact, Physical and Natural Sciences of the National University of Córdoba. It presents the design and implementation of a REST (Representational State Transfer) API (Application Programming Interface) system that integrates a Large Language Model (LLM) to automate technical support services for software users. The project was developed in collaboration with the company CAPATAZ S.A.S., with the objective of optimizing customer support through AI-generated responses. Using the technique of Retrieval-Augmented Generation (RAG), the system enriches user queries with contextual data extracted from internal documentation and historical records, thereby improving the relevance and accuracy of the responses. A hybrid architecture was adopted, combining a high-performance SoTA (State of The Art) model for response generation with a lightweight local LLM for document ranking. Developed in C# on .NET 9, following SOLID principles and a hexagonal architecture, the system enables message reception, context management, vector search, and user feedback collection.
Fil: Ulla, Octavio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.