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dc.contributor.advisorCadme Samaniego, Irma Elizaberthes_ES
dc.contributor.authorPeñafiel Bravo, Jenny Noemíes_ES
dc.date.accessioned2026-03-16T15:11:06Z-
dc.date.available2026-03-16T15:11:06Z-
dc.date.issued2026es_ES
dc.identifier.citationPeñafiel Bravo, J. N. Cadme Samaniego, I. E. (2026) Desarrollo de un Agente Conversacional basado en Inteligencia Artificial, para Solucionar Fallas de Hardware de una Computadora. [Tesis de Posgrado, Universidad Técnica Particular de Loja]. Repositorio Institucional. https://dspace.utpl.edu.ec/handle/29.500.19856/81009es_ES
dc.identifier.otherCobarc: 1380334es_ES
dc.identifier.urihttps://bibliotecautpl.utpl.edu.ec/cgi-bin/abnetclwo?ACC=DOSEARCH&xsqf99=152007.TITN.es_ES
dc.descriptionResumen: Este proyecto desarrolla un Agente Conversacional basado en Inteligencia Artificial que ayude a usuarios no técnicos a resolver fallas de hardware en sus computadoras, la solución combina un modelo de lenguaje grande localmente en este caso Mistral 7B, con una arquitectura de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) que combina multiservicos, orquestados por N8N, y una base de datos vectorial (Chroma DB), permitiendo consultas a la base de conocimiento especializado.El sistema de orquestamiento en N8N, se despliega en contenedores Docker y ofrece una interfaz web intuitiva mediante Streamlit, el agente conversacional interpreta la descripción del problema del usuario, y recupera la información de la solución documentada, esta implementación demuestra una alternativa de bajo costo y totalmente local , reduciendo tiempos de inactividad y la dependencia de técnicos en soporte.es_ES
dc.description.abstractAbstract: This project develops a Conversational Agent based on Artificial Intelligence to help non technical users resolve hardware failures in their computers. The solution combines a locally deployed large language model (in this case, Mistral 7B) with a Retrieval-Augmented Generation (RAG) architecture that integrates multiple services, orchestrated by N8N, and a vector database (Chroma DB), enabling queries to a specialized knowledge base. The orchestration system in N8N is deployed in Docker containers and provides an intuitive web interface via Streamlit. The conversational agent interprets the user's problem description and retrieves information from documented solutions. This implementation demonstrates a low-cost, fully local alternative, reducing downtime and dependence on technical support personnel.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.subjectEcuador.es_ES
dc.subjectTesis digital.es_ES
dc.titleDesarrollo de un Agente Conversacional basado en Inteligencia Artificial, para Solucionar Fallas de Hardware de una Computadora.es_ES
dc.typemasterThesises_ES
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