Análise comparativa de métodos de mitigação da alucinação em chatbots de inteligência artificial no suporte ao usuário

TítuloAnálise comparativa de métodos de mitigação da alucinação em chatbots de inteligência artificial no suporte ao usuáriopt_BR
AutorBudni, Pedro Borges
OrientadorFavaro, Allan Farias
Resumo / AbstractEste trabalho analisa diferentes estratégias de mitigação de alucinações em chatbots baseados em modelos de linguagem de grande porte (LLMs), com foco em aplicações de atendimento ao cliente. Foram implementados e avaliados cinco métodos distintos: Baseline, Prompting, Chain of Verification (CoV), Retrieval-Augmented Generation (RAG) e CoV + RAG, utilizando o modelo GPT-5 mini da OpenAI, integrado à plataforma n8n em ambiente local. Cada método foi testado com cinco perguntas-padrão e cem execuções, totalizando quatrocentas respostasanalisadas manualmente quanto à veracidade. Os resultados demonstraram que o método de Prompting apresentou o melhor equilíbrio entre custo computacional e confiabilidade, atingindo 81 % de acerto com baixo consumo de tokens, enquanto o RAG e o CoV + RAG alcançaram maior precisão factual, porém com custo significativamente mais alto. Conclui-se que a escolha do método ideal depende do contexto de uso e da relação entre confiabilidade exigida e viabilidade operacional, sendo o Prompting a alternativa mais eficiente para cenários de suporte técnico de baixa complexidade.pt_BR
Data de publicação2025-12
TipoTrabalho de Conclusão de Curso - TCCpt_BR
Idiomapt_BRpt_BR
Palavras-chaveInteligência Artificialpt_BR
Palavras-chaveModelos de linguagempt_BR
Palavras-chaveChatbotspt_BR
DescriçãoArtigo de Conclusão de Curso, apresentado para obtenção do Grau de Bacharel no curso de Ciência da Computação da Universidade do Extremo Sul Catarinense, UNESC.pt_BR
Data de depósito2026-07-17T23:19:41Z
Data de disponibilização2026-07-17T23:19:41Z
URIhttp://repositorio.unesc.net/handle/1/12993
Cobertura espacialUniversidade do Extremo Sul Catarinensept_BR
Data de criação2025-12

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