Democratización de Inteligencia Artificial para la Gestión de Documentos PDF en Contextos con Recursos Limitados

Este artículo abordó la necesidad de desarrollar una herramienta accesible para la gestión y análisis de documentos PDF en entornos con recursos limitados, como el contexto cubano, donde las restricciones de conectividad y métodos de pago internacionales dificultan el acceso a soluciones avanzadas como ChatPDF y Humata.ai. Además, se consideró crucial avanzar en el desarrollo de tecnologías que promuevan la soberanía tecnológica, reduciendo la dependencia de plataformas extranjeras. Para solucionar este problema, se propuso un prototipo basado en la técnica Retrieval-Augmented Generation (RAG), empleando el modelo de lenguaje llama-3.2-3B y all-mpnet-base-v2 para la generación de word embeddings. La principal funcionalidad del prototipo incluye la capacidad de responder preguntas abiertas (open-domain question answering). Adicionalmente, el prototipo demostró su potencial para funcionar eficazmente en entornos con bajos recursos. Se concluye que este prototipo puede ser desarrollado aún más y tiene el potencial de democratizar el acceso a tecnologías avanzadas de inteligencia artificial, lo que fortalecería la capacidad local para gestionar documentos PDF de manera eficiente.