CampusHubAI: Uma integração inovadora do aluno à universidade com GenAI
dc.contributor.advisor | Nogueira, Marcelo Borges | |
dc.contributor.author | Neves, Christopher Matheus Florencio Ramos | |
dc.contributor.authorID | 0009-0004-1479-4208 | pt_BR |
dc.contributor.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/3632329931389546 | pt_BR |
dc.contributor.referees1 | Silva, Diego Rodrigo Cabral | |
dc.contributor.referees2 | Rodrigues, Marconi Camara | |
dc.date.accessioned | 2024-08-30T12:31:24Z | |
dc.date.available | 2024-08-30T12:31:24Z | |
dc.date.issued | 2024-08-08 | |
dc.description.abstract | This work presents the concept of developing a platform called CampusHubAI, which aims to utilize Generative Artificial Intelligence (GenAI) to establish a natural language connection between members of the academic body and the institution's document database. This solution will enable users to address any inquiries regarding regulations, resolutions, and other data and documents from their respective educational institutions through easy machine interaction, via text or audio. Furthermore, the system will provide means of consultation, through conversations and web pages, for information on academic affiliations, enabling the analysis of grade history, access to educational materials, and other resources. This approach offers university members greater ease and flexibility in understanding documents and data, while also reducing the workload of human attendants. The Hub also has the potential to positively contribute by allowing introverted users to resolve their issues with minimal human interaction. The platform will be developed using JavaScript's Bun Runtime, utilizing the Elysia library for internal API, RabbitMQ for message and load control, the LangChain framework to accelerate the development of tools with GenAI, and Google Vertex AI for improved scalability and flexibility among the main models in the market, such as Claude 3.5 Sonnet, Llama 3.1, and Gemini 1.5 Pro. The Hub will employ the concept of Retrieval-Augmented Generation (RAG), combining the power of language models with a vector database using Apache Cassandra. Additionally, the platform will initially utilize Google Vertex AI, allowing for easy switching between different cloud-based language models, thus ensuring greater flexibility and scalability | pt_BR |
dc.description.resumo | Este 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. | pt_BR |
dc.identifier.citation | NEVES, Christopher Matheus Florencio Ramos. CampusHubAI: Uma integração inovadora do aluno à universidade com GenAI.2024. 51 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciências e Tecnologia com Ênfase em Computação Aplicada), Escola de Ciências e Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2024. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/59957 | |
dc.language | pt_BR | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal do Rio Grande do Norte | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | Escola de Ciências e Tecnologia | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFRN | pt_BR |
dc.publisher.program | Bacharelado em Ciências e Tecnologia com Ênfase em Computação Aplicada | pt_BR |
dc.rights | Attribution-NonCommercial 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/br/ | * |
dc.subject | inteligência artificial generativa | pt_BR |
dc.subject | Acesso à informação | pt_BR |
dc.subject | RAG | pt_BR |
dc.subject | Chatbot | pt_BR |
dc.subject | Assistente virtual | pt_BR |
dc.title | CampusHubAI: Uma integração inovadora do aluno à universidade com GenAI | pt_BR |
dc.type | bachelorThesis | pt_BR |
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