GEO AGENTIC COMMERCE - Orquestrador Multi-LLM para Otimização de Motores Generativos no Comércio Eletrônico

Descrição

O presente projeto de pesquisa e desenvolvimento tem por objetivo a concepção, implementação e validação de um orquestrador Multi-LLM e de um framework de Generative Engine Optimization (GEO), voltados à ampliação da visibilidade de catálogos de comércio eletrônico em motores generativos baseados em modelos de linguagem de grande escala (LLMs). A proposta será desenvolvida no âmbito do Centro de Excelência em Inteligência Artificial da Universidade Federal de Goiás (CEIA-UFG), em parceria com empresa do setor de comércio eletrônico. O projeto busca contribuir para a investigação de três desafios principais: (i) a transição do paradigma de busca tradicional para o paradigma de respostas gerativas mediadas por IA; (ii) os custos computacionais associados ao uso de modelos de linguagem em larga escala; e (iii) a necessidade de desenvolvimento de soluções tecnológicas adaptadas ao contexto nacional. A pesquisa está estruturada em três macroetapas ao longo de 18 meses, contemplando o desenvolvimento de um framework de avaliação de visibilidade (GEO Score), de um orquestrador Multi-LLM com mecanismos de governança de custos (FinOps) e avaliação automática de qualidade, de um pipeline de geração de dados estruturados em JSON-LD, e de módulos para processamento de dados de áudio e geração automatizada de propostas técnicas. Espera-se, ao final do projeto, alcançar a evolução do nível de maturidade tecnológica do TRL 3 ao TRL 6, com validação de um protótipo em ambiente relevante, além da produção de resultados científicos na área de Inteligência Artificial e Processamento de Linguagem Natural, contribuindo para o avanço do conhecimento e para o desenvolvimento de soluções inovadoras aplicadas ao contexto do comércio eletrônico.