Artea ha sviluppato un sistema automatizzato di etichettatura dei manuali tecnici OEM per un’azienda leader globale nei settori della mobilità, industria ed energia. La soluzione combina modelli avanzati di intelligenza artificiale, come GPT-4 mini e Nomic BERT Base, per classificare e organizzare i documenti tecnici in modo accurato. Grazie a una pipeline multi-modale con prompt specifici, il sistema garantisce una gestione efficiente dei manuali, migliorandone la fruibilità e l’integrazione nei processi diagnostici e operativi dell’azienda.
case-studies
Sistema Automatizzato di Labeling per Manuali Tecnici OEM
Approccio e metodologia
Il progetto ha previsto lo sviluppo di un sistema automatizzato di labeling per i manuali tecnici OEM, basato su un approccio multi-modale che integra GPT-4 mini e Nomic BERT Base. Questa combinazione di modelli di intelligenza artificiale consente di analizzare i documenti da diverse prospettive, garantendo una classificazione precisa e contestuale dei contenuti tecnici. La soluzione prevede una pipeline di valutazione con prompt specifici, in grado di processare grandi volumi di documenti e di generare etichette coerenti con le esigenze operative. Questo sistema migliora significativamente la fruibilità dei manuali nei flussi diagnostici, riduce i tempi di ricerca delle informazioni e ottimizza l’integrazione dei documenti nei processi di manutenzione e supporto tecnico, aumentando l’efficienza complessiva dell’azienda.
Abbiamo adottato un approccio multi-modale, combinando GPT-4 mini e Nomic BERT Base per automatizzare l’etichettatura dei documenti OE. Attraverso una pipeline di valutazione con prompt specifici, la soluzione garantisce una classificazione accurata, migliorando la fruibilità dei manuali tecnici nei flussi diagnostici.
Personale coinvolto nel progetto
3
Specialisti
Tempo di realizzazione
1
Mesi
Tecnologie utilizzate
- BERT
- Databricks
- LLM
- OpenAI
92
%
Accuratezza della classificazione
1
secondi
Tempo medio di etichettatura per documento
1
Numero Documenti
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