2026-04-19T20:51:59Zhttps://recercat.cat/oai/request

oai:recercat.cat:2117/4601692026-04-05T05:01:24Zcom_2072_1033col_2072_452951

00925njm 22002777a 4500 dc Gomez Pinyol, Aina author 2026-01-26 Aquest treball presenta el disseny i la implementació d'un sistema intel·ligent basat en Retrieval-Augmented Generation (RAG), orientat a la consulta eficient de materials docents universitaris. L'objectiu principal del projecte és millorar l'accés a la informació acadèmica i reforçar la comprensió dels conceptes claus per part dels estudiants, utilitzant exclusivament la documentació docent validada com a font de coneixement. El sistema permet als usuaris formular preguntes en llenguatge natural i obtenir respostes contextualitzades generades per un model de llenguatge, combinant tècniques de recuperació semàntica amb generació de text. D'aquesta manera, es minimitza el risc d'al·lucinacions pròpies dels models generatius i es garanteix la fiabilitat del contingut proporcionat. A més, la plataforma incorpora mecanismes de gestió d'usuaris, assignatures i permisos, diferenciant entre estudiants i professorat, i permet la supervisió i actualització del material docent. La solució s'ha implementat mitjançant una arquitectura modular amb backend i frontend separats, integrant una base de dades vectorial per a l'emmagatzematge del coneixement i una interfície web intuïtiva. Els resultats obtinguts demostren que el sistema facilita la consulta del temari i contribueix a un aprenentatge més autònom, segur i alineat amb els objectius docents. This Bachelor's Thesis presents the design and implementation of an intelligent system based on Retrieval-Augmented Generation (RAG) for the efficient consultation of university teaching materials. The main objective of the project is to improve access to academic information and enhance students' understanding of key concepts by using exclusively validated teaching documentation as the source of knowledge. The system allows users to ask questions in natural language and receive contextualized answers generated by a language model, combining semantic retrieval techniques with text generation. This approach reduces the risk of hallucinations commonly associated with generative models and ensures the reliability of the provided information. In addition, the platform includes user, subject, and permission management mechanisms, distinguishing between students and teaching staff, and enabling supervision and updating of teaching materials. The solution has been implemented using a modular architecture with separate backend and frontend components, integrating a vector database for knowledge storage and an intuitive web interface. The results demonstrate that the system facilitates syllabus consultation and contributes to a more autonomous, reliable, and academically aligned learning process. Este trabajo presenta el diseño e implementación de un sistema inteligente basado en RetrievalAugmented Generation (RAG), orientado a la consulta eficiente de materiales docentes universitarios. El objetivo principal del proyecto es mejorar el acceso a la información académica y reforzar la comprensión de los conceptos clave por parte de los estudiantes, utilizando exclusivamente documentación docente validada como fuente de conocimiento. El sistema permite a los usuarios formular preguntas en lenguaje natural y obtener respuestas contextualizadas generadas por un modelo de lenguaje, combinando técnicas de recuperación semántica con generación de texto. De este modo, se reduce el riesgo de alucinaciones propias de los modelos generativos y se garantiza la fiabilidad del contenido proporcionado. Asimismo, la plataforma incorpora mecanismos de gestión de usuarios, asignaturas y permisos, diferenciando entre estudiantes y profesorado, y permite la supervisión y actualización del material docente. La solución se ha implementado mediante una arquitectura modular con backend y frontend separados, integrando una base de datos vectorial para el almacenamiento del conocimiento y una interfaz web intuitiva. Los resultados obtenidos muestran que el sistema facilita la consulta del temario y contribuye a un aprendizaje más autónomo, seguro y alineado con los objetivos docentes. https://hdl.handle.net/2117/460169 Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial::Llenguatge natural Natural language processing (Computer science) Educational technology Information storage and retrieval systems Retrieval-Augmented Generation RAG Sistema de consulta intel·ligent Materials docents Llenguatge natural Intel·ligència artificial generativa Llenguatge natural Suport a l'estudi Entorn educatiu digital Assignatures universitàries Sistemes RAG Bases de dades vectorials Recuperació semàntica Arquitectura de tres capes Aplicació web API REST Generative artificial intelligence Large Language Models (LLMs) Natural language processing (NLP) Student learning support Concept understanding Digital learning environment RAG-based systems Vector databases Text embeddings Web application REST API REST API Tractament del llenguatge natural (Informàtica) Tecnologia educativa Informació--Sistemes d'emmagatzematge i recuperació Disseny i implementació d'un sistema basat en RAG per a la consulta intel·ligent de materials docents