Aquest treball té com a objectiu el disseny, desenvolupament i validació d’un sistema de Retrieval-Augmented Generation (RAG) orientat a l’enginyeria industrial, amb la finalitat de millorar els models de llenguatge a l’hora de consultar documentació tècnica i normativa. El sistema permet que aquests models puguin consultar els documents i citar la font, fet que redueix el temps dedicat a la consulta d’informació i els errors associats a la recerca manual. Per a realitzar aquest projecte s’ha creat una base documental de 327 arxius en format PDF, formada principalment per manuals tècnics i resums de normatives. Els documents s’han processat, fragmentat i vectoritzat amb models d’embeddings multilingües, i posteriorment s’han guardat en una base de dades vectorial. Amb el sistema desenvolupat, les consultes de l’usuari es complementen amb fragments rellevants dels documents abans de ser enviats al model de llenguatge per a la generació de respostes. S’ha utilitzat el model Llama 3.1:8B, executat localment en un ordinador personal. També s’ha desenvolupat una interfície gràfica, per simplificar-ne l’ús i fer-lo més accessible. Per validar el sistema s’han preparat deu consultes representatives, dissenyades per a verificar el comportament davant diferents situacions. S’ha mesurat i calculat el temps de resposta, la qualitat de les respostes i el cost per consulta. Els resultats obtinguts demostren la capacitat del sistema per recuperar informació de la base documental i citarla correctament, millorant les respostes respecte als models de llenguatge bàsics, sense RAG. El temps mitjà afegit pel sistema és de 0,12 segons, pràcticament imperceptible. El cost total per consulta s’ha estimat en 0,002 €. L’únic objectiu que no s’ha complert ha estat el de processat i indexació, que en lloc dels 30 minuts previstos ha requerit gairebé 1 hora 45 minuts. El projecte ha complert l’objectiu principal i la gran majoria dels subobjectius. El sistema és accessible, eficient i privat, i resulta molt útil pel context proposat.