Uma ferramenta baseada em Retrieval-Augmented Generation para extração de insights em comentários de vídeos do YouTube
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Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauí
Resumo
Este trabalho apresenta o desenvolvimento do CommentLens, uma extensão de navegador que emprega a arquitetura Retrieval-Augmented Generation (RAG) para auxiliar o usuário na compreensão das opiniões expressas nos comentários de vídeos do YouTube. O problema abordado é a sobrecarga informacional decorrente da quantidade de comentários não estruturados associados a vídeos populares, cuja leitura manual se torna pouco viável em grandes volumes. Como solução, a ferramenta coleta os comentários públicos de um vídeo por meio da API oficial da plataforma, ranqueia os comentários coletados de acordo com a estratégia de recuperação empregada e utiliza os itens selecionados como contexto para que um modelo de linguagem de grande porte gere uma resposta concisa, acompanhada dos comentários indicados como suas fontes. O sistema implementa duas estratégias de recuperação (uma léxica e outra semântica, baseada em embeddings e similaridade de cosseno) e as executa de forma pareada sobre a mesma entrada, registrando as interações em base relacional para posterior comparação. A comunicação com os serviços externos é intermediada por um backend que preserva as credenciais de acesso. Como resultado, obteve-se uma
ferramenta funcional, com testes automatizados sobre a lógica central do backend, além da infraestrutura necessária à análise comparativa posterior entre as estratégias de recuperação. A avaliação empírica da qualidade das respostas constitui trabalho futuro.
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Keywords
Geração Aumentada por Recuperação, Modelos de Linguagem de Grande Porte, Análise de comentários, YouTube, Extensão de navegador