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Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso
Título: Medição da Qualidade de Recuperação e Geração em LLMs com o Framework RAGAS
Autor(es): GUSTAVO SERRA VASCONCELOS
JOÃO PAULO DE SOUZA WAKUGAWA
Primeiro orientador: BRUNO MAGALHAES NOGUEIRA
Resumo: Este trabalho apresenta uma análise comparativa de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) aplicados a um agente conversacional que utiliza a técnica de Geração Aumentada por Recuperação (RAG). O estudo foi realizado na plataforma Inithub, utilizando dados reais de estudantes e dados sintéticos gerados por automação para simular diferentes cenários de uso. Foram avaliados três modelos de última geração: OpenAI GPT-5-Chat, Google Gemini 2.5 Pro e Anthropic Claude 3.5 Sonnet. A validação utilizou o framework Ragas, focando nas métricas de Fidelidade (\textit{Faithfulness}) e Relevância (\textit{Answer Relevancy}). Ao final, são discutidos os diferentes comportamentos observados em cada modelo e como essas características influenciam a construção de assistentes virtuais para gestão de inovação.
Abstract: This work presents a comparative analysis of Large Language Models (LLMs) applied to a conversational agent utilizing Retrieval-Augmented Generation (RAG). The study was conducted on the Inithub platform, using real data from students and synthetic data generated via automation to simulate different usage scenarios. Three state-of-the-art models were evaluated: OpenAI GPT-5-Chat, Google Gemini 2.5 Pro, and Anthropic Claude 3.5 Sonnet. The validation used the Ragas framework, focusing on Faithfulness and Answer Relevancy metrics. Finally, the work discusses the different behaviors observed in each model and how these characteristics influence the development of virtual assistants for innovation management.
País: 
Editor: Fundação Universidade Federal de Mato Grosso do Sul
Sigla da Instituição: UFMS
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/13975
Data do documento: 2025
Aparece nas coleções:Sistemas de Informação - Bacharelado (FACOM)

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