Desenvolvimento de um chatbot baseado em retrieval-augmented generation com técnicas avançadas
Abstract
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema de chatbot inteligente para o Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), baseado na arquitetura Retrieval- Augmented Generation (RAG) e integrado a quatro técnicas avançadas de recuperação de informação: Hypothetical Document Embeddings (HyDE), Multi-Query Retrieval, Reranking com CrossEncoder e Knowledge Graph com NetworkX e spaCy. O sistema foi desenvolvido com o objetivo de facilitar o acesso ao conhecimento técnico-científico produzido pelo instituto, permitindo que pesquisadores e usuários realizem consultas em linguagem natural sobre documentos institucionais. A arquitetura proposta é composta por um backend FastAPI com frontend em HTML/CSS/JavaScript puro, integrando au- tenticação via Supabase e indexação vetorial com FAISS. Para avaliar o desempenho do sistema, foi desenvolvida uma metodologia de avaliação comparativa entre as técnicas implementadas, mensurando métricas de qualidade de resposta (faithfulness e answer relevancy), tempo de execução e complexidade assintótica de cada componente. Os resultados indicaram que o HyDE oferece o maior ganho de qualidade individual, com aumento expressivo na relevância e na fidelidade das respostas em relação ao baseline. Por outro lado, a acumulação excessiva de técnicas em pipelines combinados gerou degradação léxica severa nas métricas devido à saturação de contexto no prompt e ao fenômeno de Lost in the Middle. O Multi-Query isolado demonstrou alta eficiência…
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