tut. (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Ciències de la Computació)
| Additional title: |
Intelligent Railway Technical Documentation Retrieval System using RAG |
| Additional title: |
Sistema de Consulta Inteligente de Documentación Técnica Ferroviaria mediante RAG |
| Date: |
2026 |
| Abstract: |
La introducció d'eines d'intel·ligència artificial generativa en sectors tècnics especialitzats presenta reptes significatius, especialment en la gestió i cerca de grans volums de documentació tècnica. En el context de Systra Ardanuy, aquesta problemàtica es manifesta en la necessitat de consultar manualment documents d'especificacions i normes ferroviàries procedents de diverses entitats administratives, en múltiples idiomes i formats. Els sistemes RAG ofereixen una solució potencial per a la cerca de contingut, però tenen limitacions per capturar relacions complexes entre documents. Els Knowledge Graphs han demostrat una major capacitat per gestionar aquestes relacions, tot i que el seu cost de generació és elevat. Aquest treball compara objectivament dues implementacions prometedores, LightRAG i GraphRAG, utilitzant un conjunt de documents normatius d'ADIF, amb l'objectiu d'avaluar l'eficàcia i viabilitat de cada aproximació en un context tècnic real. |
| Abstract: |
The introduction of generative artificial intelligence tools in highly specialized technical sectors poses significant challenges, particularly in managing and retrieving large volumes of technical documentation. In the context of Systra Ardanuy, this issue arises from the need to manually consult specifications and railway standards documents from various administrative entities, in multiple languages and formats. RAG systems offer a potential solution for content search but have limitations in capturing complex relationships between documents. Knowledge Graphs have demonstrated greater capability in managing these relationships, although their generation cost is high. This work objectively compares two promising implementations, LightRAG and GraphRAG, using a set of ADIF regulatory documents, aiming to evaluate the effectiveness and feasibility of each approach in a real technical context. |
| Abstract: |
La introducción de herramientas de inteligencia artificial generativa en sectores técnicos especializados presenta desafíos importantes, especialmente en la gestión y búsqueda de grandes volúmenes de documentación técnica. En el contexto de Systra Ardanuy, este problema se manifiesta en la necesidad de consultar manualmente documentos de especificaciones y normas ferroviarias de distintas entidades administrativas, en múltiples idiomas y formatos. Los sistemas RAG ofrecen una solución potencial para la búsqueda de contenido, pero presentan limitaciones a la hora de capturar relaciones complejas entre documentos. Los Knowledge Graphs han demostrado una mayor capacidad para gestionar estas relaciones, aunque su coste de generación es elevado. Este trabajo compara de manera objetiva dos implementaciones prometedoras, LightRAG y GraphRAG, utilizando un conjunto de documentos normativos de ADIF, con el objetivo de evaluar la eficacia y viabilidad de cada enfoque en un contexto técnico real. |
| Rights: |
Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, i la comunicació pública de l'obra, sempre que no sigui amb finalitats comercials, i sempre que es reconegui l'autoria de l'obra original. No es permet la creació d'obres derivades.  |
| Language: |
Català |
| Studies: |
Enginyeria Informàtica [2502441] |
| Study plan: |
Enginyeria Informàtica [958] |
| Document: |
Treball final de grau |
| Subject area: |
Menció Computació |
| Subject: |
Intel·ligència artificial generativa ;
RAG ;
Knowledge Graph ;
Normativa ferroviària ;
Gestió de documents ;
LightRAG ;
GraphRAG ;
Generative artificial intelligence ;
Railway standards ;
Document management ;
Inteligencia artificial generativa ;
Normativa ferroviaria ;
Gestión de documentos |
guest ::
