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Campo DCValorIdioma
dc.creatorTavares, Henrique Leal-
dc.creatorConeglian, Caio Saraiva-
dc.creatorTorino, Emanuelle-
dc.creatorVidotti, Silvana Aparecida Borsetti Gregorio-
dc.creatorSantarem Segundo, José Eduardo-
dc.date.accessioned2025-04-02T19:29:48Z-
dc.date.available2025-04-02T19:29:48Z-
dc.date.issued2025-02-23-
dc.identifier.citationTAVARES, Henrique Leal et al. Recuperação da informação e inteligência artificial generativa com large language model e retrieval-augmented generation In.: ENCONTRO NACIONAL DE PESQUISA EM CIÊNCIA DA INFORMAÇÃO, 24., 2024, Espírito Santo. Anais... Espírito Santo: Universidade Federal do Espírito Santo, 2024. Disponível em: https://enancib.ancib.org/index.php/enancib/xxivenancib/paper/view/2690. Acesso em: 02 abr. 2025.pt_BR
dc.identifier.issn2177-3688pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/36353-
dc.description.abstractGenerative Artificial Intelligence is impacting society as a whole, enabling the development of solutions across many fields of knowledge. In the context of Information Science, techniques such as Large Language Models and Retrieval-Augmented Generation, widely used in tools like ChatGPT and Gemini, have the potential to broadly influence and relate to Information Retrieval. Therefore, this work aims to present an Information Retrieval model using a chatbot as the interface and applying Generative Artificial Intelligence techniques - Large Language Models and Retrieval-Augmented Generation. To achieve this, an applied approach was adopted, along with an exploration of the relevant literature, which led to the construction of the chatbot. As a result, the developed solution, the chatbot, was able to apply Generative Artificial Intelligence techniques while demonstrating how Information Retrieval is present and interconnected with the solution. It is concluded that the development of applied Artificial Intelligence research within the scope of Information Science can contribute to new studies and greater understanding of the use of these emerging technologies in the field.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.relation.ispartofEncontro Nacional de Pesquisa em Ciência da Informação (ENANCIB)pt_BR
dc.relation.urihttps://enancib.ancib.org/index.php/enancib/xxivenancib/paper/view/2690pt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsAttribution 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectRecuperação da informaçãopt_BR
dc.subjectProcessamento de linguagem natural (Computação)pt_BR
dc.subjectWeb semânticapt_BR
dc.subjectAprendizado do computadorpt_BR
dc.subjectInteração humano-máquinapt_BR
dc.subjectChatbotspt_BR
dc.subjectArtificial intelligencept_BR
dc.subjectInformation retrievalpt_BR
dc.subjectNatural language processing (Computer science)pt_BR
dc.subjectSemantic webpt_BR
dc.subjectMachine learningpt_BR
dc.subjectHuman-computer interationpt_BR
dc.titleRecuperação da informação e inteligência artificial generativa com large language model e retrieval-augmented generationpt_BR
dc.title.alternativeInformation retrieval and generative artificial intelligence with large language model and retrieval-augmented generationpt_BR
dc.typeconferenceObjectpt_BR
dc.description.resumoA Inteligência Artificial Generativa vem impactando toda a sociedade, impulsionando o desenvolvimento de soluções em diversas áreas do conhecimento. No contexto da Ciência da Informação, Large Language Model e Retrieval-Augmented Generation, amplamente utilizadas em ferramentas como o ChatGPT e Gemini, são técnicas capazes de influenciar e se relacionar de forma ampla com a Recuperação da Informação. Dessa forma, o presente trabalho tem como objetivo apresentar um modelo de Recuperação da Informação utilizando como interface um chatbot e aplicando as técnicas de Inteligência Artificial Generativa – Large Language Model e Retrieval-Augmented Generation. Para tal, realizou-se uma abordagem aplicada junto com a exploração da literatura acerca da temática, o que conduziu à construção do chatbot. Enquanto resultados, a solução desenvolvida, o chatbot, foi capaz de aplicar as técnicas da Inteligência Artificial Generativa, ao mesmo tempo em que demonstrou como a Recuperação da Informação está presente e se relaciona com a solução. Conclui-se, então, que o desenvolvimento de pesquisas aplicadas de Inteligência Artificial no âmbito da Ciência da Informação pode contribuir para novos estudos e para uma maior compreensão da utilização dessas tecnologias emergentes na área.pt_BR
dc.publisher.localCuritibapt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::CIENCIA DA INFORMACAOpt_BR
dc.citation.issue24pt_BR
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