Navegando por Autor "Neves, Christopher Matheus Florencio Ramos"
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TCC CampusHubAI: Uma integração inovadora do aluno à universidade com GenAI(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-08-08) Neves, Christopher Matheus Florencio Ramos; Nogueira, Marcelo Borges; 0009-0004-1479-4208; http://lattes.cnpq.br/3632329931389546; Silva, Diego Rodrigo Cabral; Rodrigues, Marconi CamaraEste trabalho apresenta a ideia de desenvolvimento de uma plataforma denominada CampusHubAI, que objetiva utilizar a Inteligência Artificial Generativa (GenAI) para estabelecer um vínculo de linguagem natural entre os membros do corpo acadêmico e a base de documentos da Instituição de Ensino. Esta solução possibilitará que os usuários possam dirimir quaisquer dúvidas sobre regulamentos, resoluções, e demais dados e documentos de suas respectivas instituições de ensino, com uma fácil interação com a máquina, por meio de texto ou áudio. Além disso, o sistema disporá meios de consulta, por conversações e páginas web, de informações sobre vínculos acadêmicos, possibilitando a análise de histórico de notas, consulta de materiais didáticos, e outros recursos. Esta abordagem leva, aos membros do corpo universitário, maior facilidade e flexibilidade para compreensão de documentos e dados, a também reduzir a carga de trabalho dos atendentes humanos. O Hub também possui o potencial de contribuir positivamente para que usuários introspectivos possam resolver suas questões com a menor interação humana possível. A plataforma será desenvolvida com Runtime Bun do JavaScript, a utilizar a biblioteca Elysia para API interna, RabbitMQ para controle de mensagens e carga, o framework LangChain para acelerar o desenvolvimento das ferramentas com a GenAI, e o Google Vertex AI para melhor escalabilidade e flexibilidade entre os principais modelos do mercado, como Claude 3.5 Sonnet, Llama 3.1, e Gemini 1.5 Pro. O Hub fará uso do conceito de Geração Aumentada de Recuperação (RAG), a combinar o poder dos modelos de linguagem com o banco de dados vetorial com Apache Cassandra. Além disso, a plataforma estará a, inicialmente, utilizar o Google Vertex AI, o que permite a fácil alternância entre diferentes modelos de linguagem na nuvem, a também garantir maior flexibilidade e escalabilidade.