Recuperación de Conocimiento en Tiempo Real mediante Grafos Dinámicos y Múltiples Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño: Análisis de Demanda y Oferta de Talento en Costa Rica

Esta investigación propone el desarrollo de un framework sinérgico para la recuperación de conocimiento en tiempo real, basado en la integración de Grafos de Conocimiento Dinámicos (GCD) y múltiples Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLM). La propuesta responde a la creciente necesidad de herramientas que aprovechen tecnologías basadas en Inteligencia Artificial (IA) y Big Data para procesar, integrar y analizar grandes volúmenes de información heterogénea en entornos donde los datos se generan de manera continua y acelerada

Desarrollar un framework para la colaboración sinérgica entre Grafos de Conocimiento Dinámicos (GCD) y sistemas multi-GML, con el objetivo de permitir la recuperación de conocimiento en tiempo real

Teoría y Metodologías en Computación
- Aplicación de la computación en distintos dominios científicos, tecnológicos,
organizacionales y sociales