Desenvolvimento e Avaliação de uma Arquitetura RAG para Difusão Científica sobre a Amazônia Sustentável: AmazoniaExpert.AI

Descrição

O desenvolvimento sustentável e a preservação da Amazônia representam desafios globais complexos que exigem acesso à informação científica rigorosa, destacando-se, nesse cenário, as sínteses elaboradas pelo Painel Científico para a Amazônia (SPA). Nesse contexto, os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) despontam como ferramentas promissoras para a democratização e difusão desse conhecimento. Contudo, modelos comerciais de uso geral frequentemente apresentam "alucinações" algorítmicas ou geram respostas superficiais ao lidar com as especificidades socioambientais da região. Este projeto tem como objetivo desenvolver e avaliar o AmazoniaExpert.AI, uma arquitetura baseada na técnica de Retrieval-Augmented Generation (RAG) desenhada para responder a questões complexas com estrito embasamento nos relatórios do SPA. A metodologia abrange a construção de um banco de questões padrão-ouro e a avaliação das mesmas. Através de uma escala Likert, o estudo compara qualitativa e quantitativamente a precisão científica e a redução de alucinações da arquitetura RAG frente a modelos de ponta do mercado (como GPT, Gemini, Claude e LLaMA) em sua forma pura. Espera-se, com este projeto de pesquisa, fornecer bases metodológicas consolidadas para a auditoria de sistemas de Inteligência Artificial no domínio ambiental, garantindo a confiabilidade da informação para apoiar a educação científica e a tomada de decisão em políticas públicas para a Amazônia.

Palavras-chave

• Amazônia Sustentável
• Inteligência Artificial
• Grandes Modelos de Linguagem
• Retrieval-Augmented Generation

Grupo de pesquisa

Algoritmos e Otimização Combinatória