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Description

En un entorno digital saturado de información sobre salud, a menudo poco fiable y genérica, este proyecto aborda la necesidad de crear herramientas de inteligencia artificial que ofrezcan respuestas personalizadas y basadas en evidencia científica. Este proyecto presenta el desarrollo de un agente conversacional autónomo, especializado en ciencia deportiva y dietética, cuyo diseño se fundamenta en un mecanismo de enrutamiento inteligente. Para proporcionar respuestas precisas, el agente está dotado de un doble sistema de acceso a la información: la capacidad de ejecutar consultas SQL directas sobre bases de datos estructuradas y un sistema de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para consultar conocimiento no estructurado a partir de una base documental científica. El principal logro del trabajo es la materialización de una arquitectura híbrida que dota al agente de capacidades de razonamiento y uso de herramientas (tool use). Ante una consulta del usuario, un enrutador inteligente decide de manera autónoma qué subsistema emplear. Para preguntas fácticas sobre datos nutricionales, activa una rama de consulta estructurada que traduce la pregunta del español al inglés, genera una consulta SQL válida y la ejecuta sobre una base de datos con miles de alimentos del proyecto CORGIS. Para cuestiones conceptuales, activa una rama RAG que realiza una búsqueda semántica en varias fases sobre un corpus de artículos científicos previamente procesados y almacenados en una base de datos vectorial Chroma. Una innovación clave en este proceso es la generación y enriquecimiento de resúmenes (abstracts) para una primera búsqueda rápida y eficiente.

INGLÉS

In a digital environment saturated with often unreliable and generic health information, this project addresses the need to create artificial intelligence tools that offer personalized and evidence-based answers. This project presents the development of an autonomous conversational agent, specialized in sports science and dietetics, whose design is based on an intelligent routing mechanism. To provide accurate answers, the agent is equipped with a dual information access system: the ability to execute direct SQL queries on structured databases and a RetrievalAugmented Generation (RAG) system to query unstructured knowledge from a scientific document base. The main achievement of this work is the implementation of a hybrid architecture that endows the agent with reasoning and tool-use capabilities. When presented with a user query, an intelligent router autonomously decides which subsystem to use. For factual questions about nutritional data, it activates a structured query branch that translates the query from Spanish to English, generates a valid SQL query, and executes it on a database of thousands of food items from the CORGIS project. For conceptual questions, it activates a RAG branch that performs a multi-phase semantic search on a corpus of scientific articles, which have been previously processed and stored in a Chroma vector database. A key innovation in this process is the generation and enrichment of abstracts to facilitate a fast and efficient initial search.

Publication Date

2025

City

Madrid

Keywords

Agente Inteligente; Generación Aumentada por Recuperación (RAG); Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP); Base de datos Vectoriales; Embeddings; Nutrición; Ciencia Deportiva; Sistemas Expertos; Arquitectura Híbrida; Evaluación de LLM.

Agente Inteligente especializado en ciencia deportiva y dietética

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