GraphRAG aplicado a uma inteligência artificial conversacional para redução de alucinações
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Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauí
Resumo
Os Modelos de Linguagem de Grande Escala (Large Language Models – LLMs) impulsionaram o desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial conversacional capazes de responder consultas em linguagem natural. Entretanto, esses modelos apresentam limitações relacionadas à geração de informações incorretas ou não fundamentadas nas fontes utilizadas, fenômeno conhecido como alucinação. Entre as abordagens propostas para reduzir esse problema, destaca-se o Retrieval-Augmented Generation (RAG), que utiliza informações externas durante o processo de geração de respostas. Contudo, o RAG tradicional apresenta limitações na representação das relações semânticas entre entidades, dificultando consultas que dependem de conhecimentos interconectados. Nesse contexto, este trabalho teve como objetivo desenvolver e avaliar um agente conversacional baseado em GraphRAG, comparando seu desempenho com um agente baseado em RAG tradicional quanto à aderência às informações recuperadas e à ocorrência de respostas não fundamentadas. A pesquisa caracteriza-se como aplicada, de caráter exploratório, desenvolvida por meio de um estudo comparativo exploratório entre duas arquiteturas de recuperação de conhecimento. Foram desenvolvidos dois agentes utilizando o Google Agent Development Kit (ADK), sendo um baseado em RAG e outro em GraphRAG integrado a um grafo de conhecimento armazenado no Neo4j. A avaliação foi realizada por meio de perguntas padronizadas, analisando a fidelidade das respostas ao conteúdo documental e a capacidade de reconhecer ausência de informações. Os resultados indicaram maior controle contextual e rastreabilidade no agente GraphRAG.
Description
Keywords
Inteligência artificial, GraphRAG, Modelos de linguagem de grande escala, Neo4j, Sistemas conversacionais
Citation
SOARES, Vinícius Gabriel de Sousa. GraphRAG aplicado a uma inteligência artificial conversacional para redução de alucinações. Orientador: Charleno Queiroz Pires. 2026. 33 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauí, Campus Angical, Angical do Piauí, 2026