IA y ETL para el diseño de plantas de reciclaje

Descripción

Humara dispone de un software para el diseño de plantas de reciclaje llamado FastPlan. Con él se puede esquematizar cada una de las máquinas de reciclaje y calcular el volumen de material a reciclar y los costes asociados.

Humara necesitaba ayuda para:

• Automatizar la recogida de información de bases de datos externas que alimentan sus algoritmos de cálculo de volúmenes y costes
• Automatizar la generación de la documentación de la planta
• Ayudar al usuario en los diseños

Valor aportado por Taniwa

Taniwa desarrolló:

• Un sistema para realizar ETL (Extract, Transform, Load) para automatizar la recogida de información de bases de datos externas
• Desplegó una arquitectura de clúster para poder ejecutar procesos de IA
• Creó un sistema de generación automática de documentación basado en LLM (Large Language Model)
• Creó un chatbot usando LLM basado en RAG (Retrieval Augmented Generation)

Hemos desplegado la infraestructura necesaria para poder ejecutar procesos de IA exigentes en computación.

Tecnologías

• Prefect para ETLs
• Clúster Ray para escalar aplicaciones de IA y python
• OpenAI para usar LLMs
• LangChain para usar RAGs