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Dans le scénario actuel de progrès technologique rapide, de plus en plus caractérisé par l'adoption généralisée d'outils alimentés par l'intelligence artificielle (IA), l'importance des systèmes autonomes tels que les chatbots a été mise en évidence. Ces systèmes, qui sont compétents pour répondre aux requêtes basées sur des fichiers PDF, ont le potentiel de révolutionner le support client et les services après-vente dans le secteur automobile, entraînant une optimisation du temps et des ressources. Dans ce contexte, ce travail explore l'adoption de grands modèles linguistiques (LLM) pour créer des outils assistés par IA pour le secteur automobile, en supposant trois méthodes distinctes pour une analyse comparative. Des critères d'évaluation larges sont envisagés afin d'inclure la précision des réponses, le coût et l'expérience utilisateur. Les résultats obtenus démontrent que le choix de la méthode la plus adéquate dans ce contexte dépend des critères sélectionnés, avec des implications pratiques différentes. Par conséquent, ce travail fournit des informations sur l'efficacité et l'applicabilité des chatbots dans l'industrie automobile, en particulier lorsqu'il s'agit d'interfacer avec des manuels automobiles, facilitant la mise en œuvre de stratégies d'IA générative productives qui répondent aux exigences du secteur.
Medeiros et al. (Mon,) ont étudié cette question.