Aplicación web con arquitectura RAG y LlaMa 3.2 para consultas de soporte técnico en CNEL

• Gonzalez Ortega, Wilson Josue ^[1] ; Zea Ordoñez, Mariuxi Paola ^[1] ; Novillo Vicuña , Johnny Paul ^[1] ; Ortiz Ortega, Alex Roberto ^[2]
  1. [1] Universidad Tecnica de Machala

     Universidad Tecnica de Machala

     Machala, Ecuador

     
  2. [2] Empresa eléctrica pública estratégica Corporación Nacional de Electricidad. El Oro, Machala, Ecuador
• Localización: METANOIA: Revista de Ciencia, Tecnología e Innovación, ISSN-e 2953-6545, ISSN 1390-9282, Vol. 12, Nº. 1, 2026 (Ejemplar dedicado a: Enero - Junio 2026), págs. 513-536
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Web application with RAG system and LlaMa 3.2 for technical support queries at CNEL
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    La gestión del conocimiento técnico en la Corporación Nacional de Electricidad (CNEL EP) del Ecuador se ve obstaculizada por la dispersión de la información en múltiples documentos, lo que ralentiza la resolución de problemas en el área de soporte técnico. Para enfrentar este desafío, se desarrolló una aplicación web que implementa una arquitectura de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) junto con el modelo de lenguaje Llama 3.2. La metodología de desarrollo siguió el proceso CRISP-DM, asegurando un enfoque estructurado desde la comprensión del negocio hasta el despliegue. El sistema permite cargar documentos institucionales (PDF, Word, Excel), los cuales son procesados, convertidos en vectores semánticos mediante el modelo nomic-embed-text y almacenados en una base de datos vectorial FAISS para una recuperación eficiente, al realizar una consulta, el sistema recupera los fragmentos de texto más relevantes y los utiliza como contexto para que el modelo Llama 3.2, ejecutado localmente con Ollama, genere una respuesta precisa y contextualizada. Las medidas de la evaluación por la norma ISO/IEC 9126 indicaron un alto nivel de desempeño en funcionalidad (4.5/5) y usabilidad (4.8/5), confirmando el potencial del modelo para la centralización del conocimiento y para la producción de respuestas fiables. Del mismo modo que el despliegue local garantiza la seguridad de los datos, la eficiencia fue vista como un área de mejora, dado que los tiempos de respuesta promedios fueron de 8.38 segundos. La herramienta se consolida como un apoyo inteligente para agilizar el acceso a la información técnica institucional.

  • English

    Technical knowledge management at Ecuador's National Electricity Corporation (CNEL EP) is hampered by the dispersion of information across multiple documents, which slows problem resolution in the technical support area. To address this challenge, a web application was developed that implements a Recovery Augmented Generation (RAG) architecture along with the Llama 3.2 language model. The development methodology followed the CRISP-DM process, ensuring a structured approach from business understanding to deployment. The system allows the upload of institutional documents (PDF, Word, Excel), which are processed, converted into semantic vectors using the nomic-embed-text model, and stored in a FAISS vector database for efficient retrieval. When a query is performed, the system retrieves the most relevant text fragments and uses them as context for the Llama 3.2 model, run locally with Ollama, to generate an accurate and contextualized response. The ISO/IEC 9126 evaluation metrics indicated a high level of performance in functionality (4.5/5) and usability (4.8/5), confirming the model's potential for centralizing knowledge and producing reliable responses. While local deployment ensures data security, efficiency was seen as an area for improvement, with average response times of 8.38 seconds. The tool is established as an intelligent support for streamlining access to institutional technical information.