[ca] Aquest treball de final de grau s'ha desenvolupat conjuntament amb Omnios Cognitive Solutions S.L., una empresa de Barcelona especialitzada en en el desenvolupament de software d'intel·ligència artificial per optimitzar la presa de decisions a partir de grans quantitats d'informació no estructurada. Concretament, aquest projecte es centra en el desenvolupament d'una plataforma web que automatitza el procés emplenament de formularis mitjançant intel·ligència artificial. El desenvolupament parteix d'una versió original de la plataforma que permet emplenar els diferents camps amb l'ús exclusiu de la veu. L'objectiu d'aquest treball és afegir valor al projecte amb la integració d'una funcionalitat que permet emplenar els formularis extraient la informació d'un conjunt de documents. A més a més, es desenvolupa un mòdul que dona a l'usuari final la capacitat de crear formularis personalitzats dins la plataforma a través de l'API de Google Forms. Abans d'entrar en detall sobre el desenvolupament, trobem un apartat teòric clau per entendre el seu funcionament. Aquest explica el flux d'un procés conegut com a Retrieval-Augmented Generation (RAG), una tècnica de processament de llenguatge natural (PLN) que permet generar una resposta a partir d'un context construït a mida combinant models de recuperació d'informació amb IA generativa. Un cop explicada la teoria, trobem una explicació detallada de com s'ha implementat programàticament el flux prèviament explicat. Des de la construcció del context personalitzat, format pel recull de dades i la seva posterior transformació en vectors anomenats embeddings, al llançament de preguntes al model per per trobar i processar les respostes dels camps dins d'aquest context. En resum, en aquest document es troben escrits els fonaments teòrics d'aquest treball de final de grau així com els detalls de la seva implementació. Aquesta plataforma presenta una solució per fer més eficients tots aquells processos burocràtics que impliquen el tractament de formularis, independentment del sector. A més a més, també es beneficien del producte final els col·lectius menys digitalitzats com generacions d'edat avançada o persones amb menys coneixement tecnològic.

[en] This final degree project has been developed in association with Omnios Cognitive Solutions S.L., a company located in Barcelona engaged in the development of artificial intelligence software to optimize decision-making based on large amounts of unstructured information. This project focuses on the development of a web platform that automates the form-filling process using artificial intelligence. The development is based on an original version of the platform that allows filling in the different fields using the voice. The aim of this work is to add value to the project by integrating a functionality that allows forms to be filled in by extracting information from a set of documents. Additionally, a module that gives the end user the ability to create custom forms within the platform through the Google Forms API is developed. Before delving into the development details, there is a key theoretical section to understand its functioning. This explains the flow of a process known as Retrieval-Augmented Generation (RAG), a natural language processing (NLP) technique that generates a response from a custom-built context by combining information retrieval models with generative AI. Once the theory is explained, there is a detailed explanation of how the previously explained flow has been programmatically implemented. From the construction of the personalized context, formed by the collection of data and its subsequent transformation into vectors called embeddings, to the launching of questions to the model to find and process the answers to the fields within this context. In summary, this document contains the theoretical basis of this final degree project as well as the details of its implementation. This platform presents a solution to make all bureaucratic processes that involve form processing more efficient, regardless of the sector. Additionally, less digitized groups such as older generations or people with less technological knowledge also benefit from the final product.