Agente LLM con arquitectura Naive RAG aplicado a la Defensoría del SUS: una propuesta de automatización inteligente para la clasificación y el análisis de manifestaciones ciudadanas

Resumen

Los servicios de defensoría del pueblo del Sistema Único de Salud (SUS) de Brasil reciben un volumen creciente de comentarios ciudadanos (quejas, denuncias, sugerencias y felicitaciones), cuyo análisis manual plantea desafíos operativos para la gestión de la salud pública. Este trabajo presenta la implementación de un agente basado en el Modelo de Lenguaje Grande (LLM), utilizando una arquitectura de Generación Aumentada con Recuperación Ingenua (RAG), para automatizar el triaje, la clasificación de sentimientos y la generación de respuestas a los comentarios registrados en la Defensoría del Pueblo del SUS. La solución emplea el modelo Llama 3 a través de la API Ollama, vectorización multilingüe con el modelo paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2, recuperación de información por similitud de coseno y una interfaz interactiva desarrollada en Gradio, que se ejecuta en un entorno de Google Colab. El estudio describe los componentes de la arquitectura implementada y analiza las posibilidades de evolución hacia un enfoque RAG avanzado, que incorpora orquestación a través de LangChain, persistencia de vectores en PostgreSQL con pgvector y reordenamiento mediante Cross-Encoder. Esta iniciativa se alinea con los avances recientes en la incorporación de la inteligencia artificial a los servicios de defensoría del pueblo del Sistema Único de Salud (SUS) de Brasil, destacando el potencial de estas tecnologías para optimizar los procesos de escucha y servicio dentro del sector de la salud pública.