GitHub - lksnext-gobtech/GAO-BOG-RAG: GAO (Gipuzkoako Aldizkari Ofiziala) kontsultatzeko RAG eta Latxa-n oinarritutako laguntzailea. | Asistente conversacional basado en RAG y Latxa para consultar el Boletín Oficial de Gipuzkoa (BOG)
Extracto
GAO (Gipuzkoako Aldizkari Ofiziala) kontsultatzeko RAG eta Latxa-n oinarritutako laguntzailea. | Asistente conversacional basado en RAG y Latxa para consultar el Boletín Oficial de Gipuzkoa (BOG) -...
Contenido
GAO-BOG RAG
GAO-ri buruzko elkarrizketa-laguntzaile
Gipuzkoako Aldizkari Ofiziala (BOG/GAO) kontsultatzeko laguntzailea. Monorepo honek UI, APIak (laguntzailea + bektorizazioa) eta crawler biltzen ditu. RAG eta Latxa (HiTZ, UPV/EHU) eredua konbinatzen ditu erantzun fidagarriak, testuinguruan oinarrituak eta jarraituak eskaintzeko.
Zure hizkuntzan, zure moduan — Latxa + RAG = erantzun fidagarriak.
*RAG (Retrieval-Augmented Generation) hizkuntza-eredu baten (LLM) ezagutza dokumentu propioekin edo kanpoko iturriekin aberasten duen teknika bat da, haren erantzunak zehatzagoak, eguneratuagoak eta/edo egiaztagarriagoak izan daitezen.
ILENIA
Demostratzaile hau ILENIA proiektuaren esparruan garatu da. Hizkuntza-teknologien potentzialaren adibide adierazgarria da, iturri ofizialetara sarbidea, ulermena eta elkarreragina hobetzeko, eta administrazio publikoa herritarrengandik gertuago, gardenago eta eskuragarriago egiteko lagungarria.
BOG elkarrizketa-laguntzailea Europako Batasunak finantzatu du, NextGenerationEU funtsen bidez, Berreskuratze, Eraldaketa eta Erresilientzia Planaren testuinguruan.
Ekimen hau Hizkuntzaren Ekonomia Berriaren PERTEaren barruan kokatzen da, eta Digitalizazio eta Adimen Artifizialaren Idazkaritza Nagusiaren bidez bultzatzen du Eraldaketa Digitalerako eta Funtzio Publikorako Ministerioak.
Irakurri README osoa euskeraz
Asistente conversacional BOG
Asistente conversacional multilingüe basado en IA Generativa para consultar el Boletín Oficial de Gipuzkoa (BOG/GAO). Monorepo con UI, APIs (assistant + vectorization) y crawling/scraping. Combina RAG* y el modelo Latxa (HiTZ, UPV/EHU) para ofrecer respuestas fiables, contextualizadas y trazables.
En tu idioma, a tu manera — Latxa + RAG = respuestas fiables.
*RAG (Retrieval-Augmented Generation) es una técnica que enriquece el conocimiento de un modelo de lenguaje (LLM) con documentos propios o fuentes externas para que sus respuestas sean más precisas, actualizadas y/o verificables.
ILENIA
Este demostrador se ha desarrollado en el marco del proyecto ILENIA. Es un ejemplo representativo del potencial de las tecnologías lingüísticas para mejorar el acceso, la comprensión y la interacción con fuentes oficiales, contribuyendo a una administración pública más accesible, transparente y cercana a la ciudadanía.
El Asistente conversacional BOG ha sido financiado por la Unión Europea a través de los fondos NextGenerationEU, en el contexto del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia.
La iniciativa, dentro del PERTE Nueva Economía de la Lengua, está promovida por el Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública, a través de la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial (SEDIA).
Accede al README completo en castellano
Contributors
| Who | What | Contact |
|---|---|---|
| Lander Echevarria | Tech Lead & GenAI expert | lander.echevarria@gobtech.lksnext.com |
| Jon Ander González | GenAI & NLP Specialist | jonander.gonzalez@gobtech.lksnext.com |
| Xabier Gabiña | DevOps Engineer | xabier.gabina@gobtech.lksnext.com |
| Ainara Díaz | Frontend developer | ainara.diaz@gobtech.lksnext.com |
| Álex Novoa | UX/UI | alex.novoa@gobtech.lksnext.com |
| Arkaitz Carbajo | Project lead | arkaitz.carbajo@gobtech.lksnext.com |
Fuente: GitHub