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 # Introducción al Chatbot con Fine-Tuning para Consultas de SQL
 
-El presente proyecto introduce un chatbot impulsado por técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y fine-tuning, 
-diseñado específicamente para asistir en consultas de bases de datos utilizando el lenguaje de consulta estructurado (SQL).
+La conversión de consultas de usuarios en comandos SQL, es una de las aplicaciones más importantes de los LLM en el mundo real en la actualidad, pudiendo facilitar el 
+procedimiento de acceso a los datos para usuarios de bases de datos no profesionales que no están familiarizados con SQL. 
 
 ## Detalles del modelo
 
@@ -18,8 +18,9 @@ En este proyecto se busco hacer fine-tuning a 2 modelos diferentes:
 - Code Llama
 Para ver cual arrojaba mejores resultados como base
 
-Esto con el fin de crear un modelo el cual una persona sin ningun conocimiento en base de datos pueda hacer consultas a una base de datos y que esta responda
-con el dato a pedir
+Metodología como primer paso es generar un set de datos a partir de datos donde se incluya la pregunta y su SQL correspondiente, el segundo paso consiste en augmentar los datos utilizando diferentes técnicas, una vez generados los datos procedemos a una fase de entrenamiento
+Después de entrenar el modelo procedemos a una fase de pruebas se colocan instrucciones ya sean por voz o texto en caso de existir inconsistencias procedemos a una fase de corrección y obtenemos de manera multimodal el resultado esperado, en caso de ser una respuesta corta se darán los resultados con voz y si son muy grades se presentaran en forma de tablas o imagenes
+
 
 ![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/6529beddd78452c474eacc37/IKuxLT3JFnZyaPd1Hqccz.png)
 
@@ -39,3 +40,12 @@ Como segundo modelo se utilizo Mistral7b este se hizo un fine-tuning con el mode
 Todo esto con el fin de poder ver cual modelo da mejores rstulados para ver cual hacia un mejor ajuste pese a la poca cantidad de datos que se esperan aumentar 
 en un futuro
 
+## Contribuciones
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+Nuestras contribuciones se listan a continuación:
+- Generar consultas por medio de audio o texto a una base de datos personalizada.
+- Entrenamiento de un modelo con texto en español para realizar consultas en SQL.
+- Entregar respuestas a consultas utilizando un enfoque multimodal (texto, audio o imágenes).
+- Validación de la calidad de las respuestas con mecanismos de autocorrección
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