Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12759/7897
Título : Sistema conversacional basado en rasa para generar resultados de indicadores logísticos, en la empresa comercializadora AMSEQ S.A
Autor : Cabanillas López, Juan Manuel
Asesor: Urrelo Huiman, Luis Vladimir
Palabras clave : Inteligencia Artificial
Sistema Conversacional
Fecha de publicación : 2021
Institución : Universidad Privada Antenor Orrego
No. de serie: M_INGE_133
Resumen : El objetivo de la presente investigación es desarrollar un sistema conversacional basado en RASA, para reducir significativamente el tiempo al generar resultados de indicadores logísticos en la empresa comercializadora AMSEQ S.A. Por lo que se realizó una observación y medición del tiempo invertido al generar resultados de indicadores logísticos y una post prueba del mismo grupo, utilizando el sistema conversacional basado en RASA. Obteniendo como resultados de indicadores logísticos de manera manual, tarda de 30 a 60 minutos dependiendo del KPI, mientras que el uso de un sistema conversacional basado en RASA Open Source con 15 Intents y 23 Slots con más de 400 ejemplos y con un margen de acierto mayor al 90%, reduce significativamente el tiempo a 1 a 3 minutos dependiendo del KPI. Por ende, se puede concluir que el uso de un sistema conversacional basado en RASA reduce significativamente el tiempo al momento de generar resultados de indicadores logísticos.
The objective of the present investigation to develop a conversational system based on RASA, it will significantly reduce the time to generate results of logistics indicators in the trading company AMSEQ S.A. for what was done an observation and time measurement of the time invested was performed when generating results of logistical indicators and a post-test of the same group, using the conversational system based on RASA. The results obtained from the logistic indicator results manually takes 30 to 60 minutes depending on the KPI, while using a conversational system based on RASA Open Source with 15 Intents and 23 Slots with more than 400 examples and with a margin of success greater than 90% , significantly reduces the time to 1 to 3 minutes depending on the KPI. Therefore, it can be concluded that the use of a conversational system based on RASA, significantly reduces the time when generating logistic indicator results.
URI : https://hdl.handle.net/20.500.12759/7897
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