Desenvolvendo um agente conversacional com modelos de linguagem de larga escala para ambientes administrativos acadêmicos

Abstract

Este trabalho propõe a implementação de um sistema web baseado em um agente conversacional, com o intuito de auxiliar os discentes do Departamento de Computação da Universidade de Brasília quanto a resolução de dúvidas de cunho acadêmico. Objetiva-se construir um assistente alimentado por uma base de conhecimento unificada, que seja capaz de aumentar a agilidade na resolução de perguntas frequentes e reduzir a dispersão de informações entre os meios de comunicação do departamento. O núcleo deste projeto foi construído com base no modelo de linguagem GPT-3.5-Turbo, e explora-se o seu aprimoramento a partir da técnica de retrieval-augmented generation, bem como a sua integração com outros módulos desenvolvidos para este projeto. Como base de conhecimento para o agente, utilizou-se o Guia do Calouro provido pelo departamento, bem como o portal de notícias de seu website. Assim, obtiveram-se resultados positivos na resposta de perguntas pertinentes ao contexto administrativo acadêmico, e o sistema proposto demonstrou a viabilidade da utilização da arquitetura aqui definida para o cumprimento dos objetivos definidos.