Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/14003
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorHUGO RIBEIRO BELONIA GONÇALVES-
dc.date.accessioned2025-12-08T14:48:43Z-
dc.date.available2025-12-08T14:48:43Z-
dc.date.issued2025pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufms.br/handle/123456789/14003-
dc.description.abstractEste trabalho investiga e valida a viabilidade dos Pequenos Modelos de Linguagem (SLMs) como uma alternativa eficaz e de baixo custo aos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) para tarefas de automação. Em resposta aos elevados custos operacionais e computacionais inerentes aos LLMs, propõe-se o emprego de SLMs especializados, que demonstrem potencial para otimizar recursos. O objetivo deste projeto é desenvolver e implementar agentes de Inteligência Artificial práticos, utilizando a plataforma low-code n8n em conjunto com modelos leves auto-hospedados baseados no motor Ollama. A aplicação tem como objetivo a resolução de problemas cotidianos em ambientes acadêmicos, mas que podem ser expandidos para outros cenários sem dificuldades.-
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisherFundação Universidade Federal de Mato Grosso do Sulpt_BR
dc.rightsAcesso Restritopt_BR
dc.subjectAutomações-
dc.subjectSLMs-
dc.subjectIA-
dc.subjectInteligência Artifical-
dc.subjectn8n-
dc.subjectWorkflows-
dc.subjectAgentes de IA-
dc.subjectSmall Language Models-
dc.subject.classificationCiências Exatas e da Terrapt_BR
dc.titleMecanismos de Automação usando SLMspt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1BRIVALDO ALVES DA SILVA JUNIOR-
dc.description.resumoEste trabalho investiga e valida a viabilidade dos Pequenos Modelos de Linguagem (SLMs) como uma alternativa eficaz e de baixo custo aos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) para tarefas de automação. Em resposta aos elevados custos operacionais e computacionais inerentes aos LLMs, propõe-se o emprego de SLMs especializados, que demonstrem potencial para otimizar recursos. O objetivo deste projeto é desenvolver e implementar agentes de Inteligência Artificial práticos, utilizando a plataforma low-code n8n em conjunto com modelos leves auto-hospedados baseados no motor Ollama. A aplicação tem como objetivo a resolução de problemas cotidianos em ambientes acadêmicos, mas que podem ser expandidos para outros cenários sem dificuldades.pt_BR
dc.publisher.countrynullpt_BR
dc.publisher.initialsUFMSpt_BR
Aparece nas coleções:Sistemas de Informação - Bacharelado (FACOM)

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