La Facultad de Ingeniería en Electricidad y Computación (FIEC) de la ESPOL aborda el desafío de mejorar la distribución y accesibilidad de la información en su plataforma digital. Se implementó un asistente virtual basado en modelos de lenguaje de gran escala para simplificar la comunicación y el acceso a la información, con el objetivo de mejorar la experiencia del usuario. Se realizaron pruebas con diversos Large Language Models (LLM), utilizando técnicas de rendimiento de modelos grandes. Se llevó a cabo un proceso de scraping en la página web de FIEC para recopilar la información relevante. Los prototipos se evaluaron utilizando LangChain y LlamaIndex para el aprendizaje del modelo acerca de FIEC. Se probaron los modelos GPT, Llama2 y Bloom, siendo GPT y Llama2 los más efectivos. Se desarrollaron dos chatbots con estos modelos, según las necesidades y preferencias. Se realizaron encuestas que revelaron una experiencia satisfactoria para los usuarios, con un 54% muy satisfechos, un 40% más rápido en la obtención de información en comparación con la página web de FIEC, y una precisión del 96.4% en las respuestas. Palabras Clave: Grande modelos de Lenguaje, Llama 2, GPT, LangChain, Retrieval Augmented Generation