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http://repositoriosenaiba.fieb.org.br/handle/fieb/1891
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | Cruz, Márcio Freire | - |
dc.contributor.author | Stucki, Carlos | - |
dc.contributor.author | Yamashita, Gerson | - |
dc.contributor.author | Dantas, Sandro | - |
dc.date.accessioned | 2024-11-29T00:33:03Z | - |
dc.date.available | 2024-11-29T00:33:03Z | - |
dc.date.issued | 2024-08-29 | - |
dc.identifier.citation | STUCKI, Carlos; YAMASHITA, Gerson; DANTAS, Sandro. Utilização de LLM com técnica RAG para geração de artefatos de contratação pública. Orientador: Márcio Freire Cruz. 2024. 12 f. Artigo (Especialização em Data Science & Analytics) – Centro Universitário SENAI CIMATEC, Salvador, 2024. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://repositoriosenaiba.fieb.org.br/handle/fieb/1891 | - |
dc.description | "Todos os direitos reservados. É permitida a reprodução parcial ou total desta obra, desde que citada a fonte e que não seja para venda ou qualquer fim comercial." | pt_BR |
dc.description.abstract | The modernization of public bidding processes, for through digitalization and automation, is essential to increase efficiency, transparency and compliance with legal standards. THE Law 14,133/2021 introduced regulations that require a more structured and detailed approach to artifact preparation of bidding, such as Preliminary Technical Studies (ETP) and Terms Reference (TR). This project aims to use information updated and accurate in the preparation of these artifacts, applying a Generative Artificial Intelligence (AI) model, based on Large Language Models (LLMs) and the Retrieval Augmented technique Generation (RAG), to overcome challenges in generating artifacts of public contracts. The results obtained demonstrated that the application of the proposed approach results in documents with better clarity, coherence and precision in comparison with texts generated only by LLMs with documents attachments. Assessments made by employees responsible for preparation of documents indicated an average final grade of 56/60 for RAG+LLM versus 45/60 for LLM. This work confirms that intelligent automation can increase efficiency, accuracy and compliance of bidding processes, benefiting both public institutions and society. | pt_BR |
dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
dc.subject | Contratações públicas | pt_BR |
dc.subject | LLMs | pt_BR |
dc.subject | RAG | pt_BR |
dc.subject | IA generativa | pt_BR |
dc.subject | DFD | pt_BR |
dc.subject | ETP | pt_BR |
dc.subject | TR | pt_BR |
dc.title | Utilização de LLM com técnica RAG para geração de artefatos de contratação pública | pt_BR |
dc.type | Produção bibliográfica: Artigos aceitos para publicação | pt_BR |
dc.embargo.terms | Aberto | pt_BR |
dc.description.resumo | A modernização dos processos de licitação pública, por meio da digitalização e automação, é essencial para aumentar a eficiência, transparência e conformidade com as normas legais. A Lei 14.133/2021 introduziu regulamentações que demandam uma abordagem mais estruturada e detalhada na preparação de artefatos de licitação, como Estudos Técnicos Preliminares (ETP) e Termos de Referência (TR). Este projeto visa utilizar informações atualizadas e precisas na elaboração desses artefatos, aplicando um modelo de Inteligência Artificial (IA) Generativa, baseado em Large Language Models (LLMs) e na técnica Retrieval Augmented Generation (RAG), para superar os desafios na geração dos artefatos primários das contratações públicas.Os resultados obtidos demonstraram que a aplicação da abordagem proposta resulta em documentos com melhor clareza, coerência e precisão em comparação com textos gerados apenas por LLMs com documentos anexos. Avaliações feitas por servidores responsáveis pela elaboração dos documentos indicaram uma nota final média de 56/60 para RAG+LLM contra 45/60 para LLM. Este trabalho confirma que a automação inteligente pode aumentar a eficiência, precisão e conformidade dos processos licitatórios, beneficiando tanto as instituições públicas quanto a sociedade. | pt_BR |
Appears in Collections: | Artigos (Pós-Graduação) Especialização em Data Science & Analytics |
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ARTIGO_GERSON YAMASHITA.pdf | ARTIGO / ESPECIALIZAÇÃO / SENAI CIMATEC | 1.08 MB | Adobe PDF | View/Open |
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