UFCHAT: uma proposta de assistente de inteligência artificial para apoio informacional na UFCA
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Abstract
No ambiente acadêmico, a dispersão e o volume de informações dificultam o acesso rápido a
dados essenciais por parte de alunos, técnicos e professores, como contatos institucionais, links
e documentos. A ausência de um canal centralizado compromete a eficiência da comunicação
e sobrecarrega os agentes da universidade com dúvidas recorrentes. Este trabalho propõe a
utilização de modelos de Large Language Models (LLMs) como assistentes conversacionais
capazes de atuar como recepcionistas virtuais, oferecendo respostas ágeis e contextualizadas às
demandas informativas da instituição. Para avaliar a receptividade da comunidade acadêmica,
foi aplicado um questionário sobre o uso prévio de ferramentas de Inteligência Artificial (IA)
e as funcionalidades que tornariam um assistente virtual útil para as atividades da UFCA. A
partir dessas indicações, é apresentado o UFChat, um modelo LLM baseado no GPT-4.1 mini,
que utiliza um mecanismo de Roteador Semântico para classificar e direcionar as requisições
do usuário, seguido da integração com um Banco de Dados Vetorial por meio da tecnologia
Retrieval Augmented Generation (RAG), responsável pela busca de informações e melhoramento
de respostas. O sistema também incorpora técnicas de Web Scraping para coleta de dados
em fontes oficiais, permitindo a geração de respostas mais precisas e alinhadas ao domínio
institucional. Os testes envolvendo a comunidade acadêmica da UFCA indicam que o UFChat
produz respostas mais eficazes e preferíveis em comparação a outros assistentes comerciais,
como ChatGPT e Gemini, além de apresentar a flexibilidade de funcionamento via WhatsApp,
contribuindo para a melhoria da comunicação institucional
Abstract in another language
In the academic environment, the dispersion and volume of information hinder quick access
to essential data by students, staff, and professors, such as institutional contacts, links, and
documents. The absence of a centralized channel compromises communication efficiency and
overloads university agents with recurring questions. This work proposes the use of Large
Language Models (LLMs) as conversational assistants capable of acting as virtual receptionists,
offering fast and contextualized responses to the institution’s informational demands. To evaluate
the receptivity of the academic community, a questionnaire was applied regarding the prior use of
Artificial Intelligence (AI) tools and the functionalities that would make a virtual assistant useful
for UFCA activities. Based on these indications, UFChat is presented, an LLM model based
on GPT-4.1 mini, which uses a Semantic Router mechanism to classify and route user requests,
followed by integration with a Vector Database through Retrieval Augmented Generation (RAG)
technology, responsible for information retrieval and response improvement. The system also
incorporates Web Scraping techniques for data collection from official sources, allowing the
generation of more precise and institutionally aligned responses. Tests involving the UFCA
academic community indicate that UFChat produces more effective and preferable responses
compared to other commercial assistants, such as ChatGPT and Gemini, in addition to presenting
the flexibility of operation via WhatsApp, contributing to the improvement of institutional
communication.
Keywords
LLM, ChatGPT, Inteligência Artificial - IA, Chatbot
Área do conhecimento
Ciências Exatas e da Terra
Citation
Nascimento, Carlos Eduardo Tavares do. UFCHAT: uma proposta de assistente de inteligência artificial para apoio informacional na UFCA. 2026. TCC (bacharelado em Ciência da Computação) - - Universidade Federal do Cariri, Juazeiro do Norte, 2026.