Plataforma de análisis de datos asistido por RAG en un entorno multiagente

Abstract

El presente Proyecto Integrador Profesionalizante (en adelante, PIP) tiene como objetivo desarrollar una aplicación web orientada al análisis de datos mediante el uso de agentes basados en modelos de lenguaje de gran escala (LLM, por sus siglas en inglés). La propuesta busca ofrecer una interfaz interactiva que permita a los usuarios subir, visualizar y analizar archivos en formato Excel o CSV, posibilitando la formulación de consultas en lenguaje natural para obtener información de manera ágil y comprensible. La aplicación contará con un chat que actuará como mediador entre el usuario y los datos, brindando la posibilidad de consultar características del dataset como cantidad de filas, columnas o registros, así como generar visualizaciones dinámicas que faciliten la interpretación de la información. Estas visualizaciones permitirán identificar patrones, relaciones y tendencias de los datos de forma rápida y efectiva. El sistema se apoyará en uno o varios agentes LLM con capacidad de razonamiento y toma de decisiones, encargados de determinar cuándo ejecutar herramientas de análisis, generar código para la creación de gráficos o sintetizar información textual. El enfoque modular del proyecto permitirá integrar múltiples LLMs con distintas responsabilidades, optimizando así la interacción y el rendimiento general del sistema. En conjunto, este PIP busca desarrollar una herramienta flexible e intuitiva que junte procesamiento de lenguaje natural, análisis de datos y visualización automatizada, contribuyendo a la democratización del acceso al análisis de información mediante el uso de tecnologías de inteligencia artificial. The present Professional Integrative Project (hereinafter PIP) aims to develop a web application focused on data analysis through the use of agents based on large language models (LLMs). The proposal seeks to provide an interactive interface that allows users to upload, visualize, and analyze Excel or CSV files, enabling natural language queries to obtain information quickly and comprehensibly. The application will include a chat component that acts as a mediator between the user and the data, allowing inquiries about dataset characteristics such as the number of rows, columns, or records, as well as generating dynamic visualizations to facilitate information interpretation. These visualizations will help identify data patterns, relationships, and trends efficiently. The system will rely on one or more LLM-based agents with reasoning and decision-making capabilities, responsible for determining when to execute analytical tools, generate code for chart creation, or synthesize textual information. The modular design of the project will allow the integration of multiple LLMs with distinct responsibilities, thereby optimizing interaction and overall system performance. Overall, this PIP seeks to develop a flexible and intuitive tool that combines natural language processing, data analysis, and automated visualization, contributing to the democratization of data analysis through the use of artificial intelligence technologies.