{"id":39183,"date":"2026-07-08T18:47:51","date_gmt":"2026-07-08T22:47:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.pedroandretta.info\/index\/?p=39183"},"modified":"2026-07-08T18:47:53","modified_gmt":"2026-07-08T22:47:53","slug":"uma-abordagem-de-organizacao-do-conhecimento-e-retrieval-augmented-generation-para-a-recuperacao-semantica-da-informacao-ppgci-ufrgs","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.pedroandretta.info\/index\/2026\/07\/uma-abordagem-de-organizacao-do-conhecimento-e-retrieval-augmented-generation-para-a-recuperacao-semantica-da-informacao-ppgci-ufrgs\/","title":{"rendered":"Uma abordagem de organiza\u00e7\u00e3o do conhecimento e Retrieval Augmented Generation para a recupera\u00e7\u00e3o sem\u00e2ntica da informa\u00e7\u00e3o \/ PPGCI – UFRGS"},"content":{"rendered":"\n

Uma abordagem de organiza\u00e7\u00e3o do conhecimento e Retrieval Augmented Generation para a recupera\u00e7\u00e3o sem\u00e2ntica da informa\u00e7\u00e3o \/ PPGCI – UFRGS<\/strong><\/p>\n\n\n\n

o estudo prop\u00f5e a utiliza\u00e7\u00e3o da arquitetura Retrieval-Augmented Generation como alternativa para aprimorar a qualidade dos metadados e a efic\u00e1cia da recupera\u00e7\u00e3o da informa\u00e7\u00e3o, com aplica\u00e7\u00e3o em bases especializadas como a Brapci. Ainda, tem como objetivo analisar o uso de estrat\u00e9gias dessa arquitetura aliadas a Modelos de Linguagem de Grande Escala, na recupera\u00e7\u00e3o da informa\u00e7\u00e3o cient\u00edfica. Trata-se de uma pesquisa aplicada, de abordagem qualitativa e car\u00e1ter metodol\u00f3gico, cujo procedimento compreendeu a constru\u00e7\u00e3o de um microtesauro sem\u00e2ntico especializado no dom\u00ednio da Intelig\u00eancia Artificial aplicada \u00e0 Ci\u00eancia da Informa\u00e7\u00e3o, utilizado como base de conhecimento para um prot\u00f3tipo denominado SmartRetrieval. A proposta foi validada por meio da aplica\u00e7\u00e3o em um corpus formado por 40 artigos cient\u00edficos, com avalia\u00e7\u00e3o baseada nas m\u00e9tricas de precis\u00e3o, revoca\u00e7\u00e3o e F1-Score. Os resultados destacam a integra\u00e7\u00e3o entre linguagens document\u00e1rias e modelos generativos, mediada pela arquitetura RetrievalAugmented Generation (contribuindo para a melhoria da recupera\u00e7\u00e3o da informa\u00e7\u00e3o, reduzindo ru\u00eddos e ampliando a cobertura sem\u00e2ntica) e o papel central do indexador na constru\u00e7\u00e3o e valida\u00e7\u00e3o de linguagens document\u00e1rias (uma vez que a qualidade da representa\u00e7\u00e3o tem\u00e1tica depende de decis\u00f5es conceituais fundamentadas e da media\u00e7\u00e3o intelectual especializada).<\/p>\n\n\n\n

#RAG #BRAPCI<\/p>\n\n\n\n

Dispon\u00edvel em: https:\/\/lume.ufrgs.br\/handle\/10183\/308996<\/a><\/p>\n\n\n\n

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