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Assistente artificiale universitario basato su LLM e RAG

Course: Laurea in Ingegneria e Scienze Informatiche

Type: Progetto

Abstract: La tesi propone lo sviluppo di un assistente artificiale per il contesto universitario, capace di rispondere in linguaggio naturale a domande poste dagli studenti  su un corso di laurea e/o su specifici insegnamenti (programmi, modalità d’esame, calendario, materiali didattici, regolamenti), anche a supporto del personale docente. La soluzione si basa sull’impiego di Large Language Model (LLM) integrati con tecniche di Retrieval-Augmented Generation (RAG), al fine di combinare capacità conversazionali avanzate con il recupero di informazioni da fonti documentali ufficiali.

Advisor/Co-Advisor: Prof. Matteo Ferrara e Prof. Elvis Mazzoni

Note: Richieste conoscenze di Deep Learning.