Aplicaciones de Grandes Modelos del Lenguaje con Motores de Búsqueda
Resumen
Trabajo de fin de grado con el objetivo de investigar la eficiencia de los modelos grandes de búsqueda (LSMs), es decir, la integración de modelos grandes de lenguaje (LLMs) con motores de búsqueda. Desarrollé un prototipo de LSM con tecnologías open source utilizando LLMs locales con Ollama y como motor de búsqueda Opensearch.
Contexto
Los LLMs, por su propia naturaleza, no pueden ofrecer un conocimiento actualizado del presente, únicamente del contenido con el que fueron entrenados. Por ello, la integración de un motor de búsqueda permitirá a los LLMs obtener información relevante y actualizada.
Tecnologías
Ollama (LLM de código abierto), Opensearch (Motor de búsqueda), Python (Lenguaje de programación), Docker con Apine (Containerización), Astro (Framework), React con Shadcn/UI (Framework Front)
Links
Research project investigating the efficiency of large search models (LSMs) - the integration of large language models (LLMs) with search engines. - victorgt2406/TFG
Hace unos días ya conocí mi última nota de la carrera universitaria, esta es la de mi Trabajo Fin de Grado, he dedicado un gran esfuerzo y dedicación para este proyecto. El trabajo trata de la implementación de LLMs o Modelos Grandes del Lenguaje con Motores de Búsqueda, el cual ha tenido una calificación de sobresaliente alto (9.72). En este trabajo he utilizado diversas tecnologías, unas muy recientes y otras muy conocidas, las cuales me han permitido, aparte de aprender y profundizar en cada una de ellas, demostrar mi capacidad para ir más allá y aprovechar las virtudes de todas para ofrecer un producto con bastante potencial. Adjunto en este post la memoria y aquí dejo el link del repositorio GitHub donde he estado desarrollando este trabajo: https://lnkd.in/d8zT2XCT Aprovecho para agradecer a mi tutor Alfonso Castro, quien me ha sido de gran apoyo para el éxito de este trabajo.
Web page: https://youtu.be/GtO74xdpWHA