Exploração de técnicas de engenharia de prompt para aprimorar os resultados do uso de LLM no TCMRio

dc.contributor.advisorNunes, Isabel Dillmann
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/2087785677186785pt_BR
dc.contributor.authorNacimento, Jefferson Rodrigues do
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/3503286347053562pt_BR
dc.contributor.referees1Leite, Jair Cavalcanti
dc.contributor.referees1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8133660776746187pt_BR
dc.contributor.referees2Aranha, Eduardo Henrique da Silva
dc.contributor.referees2Latteshttp://lattes.cnpq.br/9520477461031645pt_BR
dc.date.accessioned2024-04-26T12:27:13Z
dc.date.available2024-04-26T12:27:13Z
dc.date.issued2024-02-28
dc.description.abstractThe adoption of Large Language Models (LLMs) by the Court of Auditors of the Municipality of Rio de Janeiro (TCMRio) signifies a significant leap in its technological innovation journey, aiming to enhance internal operations through Artificial Intelligence. The motivation for this study stems from a proof of concept conducted by TCMRio, which uncovered substantial limitations in the quality of automated interactions, highlighting the need to explore new approaches to optimize these outcomes. In this context, the research seeks to investigate prompt engineering techniques as a solution to overcome the identified challenges, thereby enhancing the effectiveness of the employed LLMs. The specific objectives include a theoretical review of the fundamentals of Artificial Intelligence (AI), Natural Language Processing (NLP), and prompt engineering, with an emphasis on improving the use of LLMs, particularly GPT, within the TCMRio environment. Additionally, it proposes the practical exploration of these techniques through the development and testing of prompts aimed at improving the quality and relevance of chatbot responses. The adopted methodology features a mixed approach, combining detailed bibliographic analysis and practical application. This involves the implementation of a chatbot prototype using LLM, followed by a series of iterative tests to refine the prompts based on the studied prompt engineering techniques. The evaluation of results focused on the efficiency and effectiveness of the chatbot's responses, comparing them to those from the initial proof of concept. The findings demonstrate the viability and effectiveness of prompt engineering techniques in significantly improving the quality of interactions with the chatbot. The developed strategies contribute to a promising path for the future implementation of AI-based solutions that meet the specific needs of TCMRio.pt_BR
dc.description.resumoA adoção de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) pelo Tribunal de Contas do Município do Rio de Janeiro (TCMRio) marca um avanço significativo na sua jornada de inovação tecnológica, visando a melhoria das operações internas através da Inteligência Artificial. A motivação deste estudo origina-se de uma prova de conceito realizada pelo TCMRio, a qual revelou limitações significativas na qualidade das interações automatizadas, evidenciando a necessidade de explorar novas abordagens para otimizar esses resultados. Neste cenário, a pesquisa visa explorar técnicas de engenharia de prompt como uma solução para superar os desafios identificados, potencializando a eficácia dos LLMs empregados. Os objetivos específicos incluem a revisão teórica acerca dos fundamentos da Inteligência Artificial (IA), Processamento de Linguagem Natural (PLN), e engenharia de prompt, com ênfase no aprimoramento do uso de LLMs, particularmente o GPT, no ambiente do TCMRio. Adicionalmente, propõe-se a exploração prática dessas técnicas através do desenvolvimento e teste de prompts que visam melhorar a qualidade e a relevância das respostas dos chatbots. A metodologia adotada caracteriza-se por uma abordagem mista, combinando análise bibliográfica detalhada e aplicação prática. Esta envolve a implementação de um protótipo de chatbot utilizando LLM, seguido de uma série de testes iterativos para refinar os prompts com base nas técnicas de engenharia de prompt estudadas. A avaliação dos resultados focou na eficiência e eficácia das respostas fornecidas pelo chatbot, comparando-as com as da prova de conceito inicial. Os resultados alcançados demonstram a viabilidade e efetividade das técnicas de engenharia de prompt na melhoria significativa da qualidade das interações com o chatbot. As estratégias desenvolvidas contribuem para um caminho promissor para a implementação futura de soluções baseadas em IA que atendam às necessidades específicas do TCMRio.pt_BR
dc.identifier.citationNASCIMENTO, Jefferson Rodrigues. Exploração de técnicas de engenharia de prompt para aprimorar os resultados do uso de LLM no TCMRio. 2024. 60 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Especialização em Residência em Tecnologia da Informação) - Instituto Metrópole Digital, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2024.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/58251
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio Grande do Nortept_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.initialsUFRNpt_BR
dc.publisher.programEspecialização em Residência em Tecnologia da Informaçãopt_BR
dc.rightsAttribution 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/*
dc.subjectEngenharia de Promptpt_BR
dc.subjectInteligência Artificialpt_BR
dc.subjectProcessamento de Linguagem Naturalpt_BR
dc.subjectLangChainpt_BR
dc.subjectPrompt Engineeringpt_BR
dc.subjectArtificial Intelligencept_BR
dc.subjectNatural Language Processingpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.titleExploração de técnicas de engenharia de prompt para aprimorar os resultados do uso de LLM no TCMRiopt_BR
dc.title.alternativeExploring Prompt Engineering Techniques to Enhance LLM Results in TCMRiopt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR

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