IntelligentPro : framework para perfilado en agentes inteligentes

• Autores: Caballero Miranda, Luis Martin
• Año de publicación: 2024
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis de grado
• Colaborador/a o director/a de tesis: Amandi, Analía
• Materia: Framework; IA; Inteligencia Artificial; Asistente virtual
• Institución: Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires

La interacción entre humanos y agentes inteligentes personales ha experimentado un crecimiento exponencial en los últimos años, transformando la forma en que interactuamos con la tecnología en diversos ámbitos de nuestra vida cotidiana. Estos agentes, también conocidos como asistentes virtuales, juegan un papel crucial en una amplia gama de aplicaciones, desde el comercio electrónico hasta la atención médica y la educación. Sin embargo, uno de los desafíos fundamentales en la mejora de esta interacción es la personalización efectiva para adaptarse a las necesidades y preferencias individuales de cada usuario. En respuesta a esta necesidad, surge el framework "IntelligentPro", un marco de trabajo diseñado para abordar los desafíos de la personalización en la interacción entre humanos y agentes inteligentes personales. Este framework ofrece un enfoque integral que permite utilizar datos del usuario, independientemente de su formato, para personalizar de manera dinámica la experiencia del usuario y proporcionar respuestas y servicios relevantes y contextualizados. La presente tesis tiene como objetivo proporcionar una descripción detallada del desarrollo y la implementación de IntelligentPro. Además, se presentarán distintas posibilidades de instancia del framework para ilustrar la eficacia y versatilidad de IntelligentPro en la utilización de distintas técnicas de IA. Para ello, IntelligentPro se integra con el framework de procesamiento de lenguaje natural, RASA, demostrando su capacidad de interoperabilidad. Esta integración permite que IntelligentPro utilice las capacidades avanzadas de procesamiento del lenguaje natural de RASA para mejorar la personalización y contextualización de las interacciones con los usuarios. La interoperabilidad se refiere a la capacidad de diferentes sistemas y componentes de software para comunicarse, intercambiar datos y utilizar la información compartida de manera efectiva. En el contexto de IntelligentPro, la interoperabilidad con RASA implica que ambos frameworks pueden trabajar juntos sin problemas, aprovechando sus respectivas fortalezas para ofrecer una experiencia de usuario mejorada. IntelligentPro utiliza RASA para procesar y entender el lenguaje natural, beneficiándose de las capacidades avanzadas de RASA en la clasificación de intenciones y extracción de entidades. A su vez, IntelligentPro aporta su sistema de personalización y análisis de datos de usuario, que permite adaptar las respuestas y servicios de manera específica a cada usuario. Esta integración permite que los datos fluyan entre los sistemas de manera eficiente, asegurando que las interacciones sean precisas y contextualmente relevantes. Esta interoperabilidad facilita una colaboración sinérgica donde RASA maneja la interpretación del lenguaje natural y IntelligentPro gestiona la personalización basada en los datos del usuario. Este enfoque integrado no solo mejora la precisión y relevancia de las respuestas proporcionadas a los usuarios, sino que también permite una experiencia más cohesiva y personalizada. En resumen, esta tesis busca contribuir al avance en la personalización de la interacción humano-agente mediante el desarrollo de IntelligentPro, un framework que ofrece soluciones prácticas y efectivas para una amplia gama de aplicaciones en el campo de la inteligencia artificial y la computación centrada en el usuario.
Fil: Caballero Miranda, Luis Martin. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas Argentina.
Fil: Amandi, Analía. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.