BIA - IFPI Campus Floriano Tecnologia Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas - Floriano
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorPaz, Italo Rhaffael Ferreira da-
dc.date.accessioned2025-11-03T15:32:47Z-
dc.date.available2025-10-06-
dc.date.available2025-11-03T15:32:47Z-
dc.date.issued2025-01-10-
dc.identifier.citationPAZ, Italo Rhaffael Ferreira da. Inteligência Artificial aplicada ao processamento de extratos de contratos de inovação aberta: uma comparação de APIS. 2025. TCC (Graduação em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - IFPI, Floriano, 2025 (artigo científico)-
dc.identifier.urihttps://bia.ifpi.edu.br/jspui/handle/123456789/4961-
dc.description.abstractThis study evaluates the application of artificial intelligence APIs in processing and classifying extracts from open innovation contracts, a crucial area for collaboration between academia and industry. The analyzed APIs include ChatGPT (OpenAI), LLaMA (Meta), and Mistral (Mistral AI), using metrics such as accuracy, precision, recall, and F1-Score. The methodology involved the practical implementation of the APIs, the creation of a benchmark, and a quantitative performance comparison. The results highlight the strengths and limitations of each tool, contributing to the development of automated solutions for managing contract extracts in this context.The findings indicate that for scenarios requiring high Precision (avoiding false positives), LLaMA may be the best choice. For scenarios that demand greater overall balance, ChatGPT stands out. Mistral may be useful in applications prioritizing consistency and computational efficiency. These results provide an overview of the suitability of different language models for the specific needs of this domain, guiding API selection based on the desired scenario. Furthermore, the findings can assist in developing more effective methodologies and the practical implementation of these technologies on platforms such as ipdelve.com.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherInstituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauípt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectinovação abertapt_BR
dc.subjectinteligência artificialpt_BR
dc.subjectprocessamento de linguagem naturalpt_BR
dc.subjectextratos de contratos legaispt_BR
dc.subjectcomparação de APIspt_BR
dc.subjectopen innovationpt_BR
dc.subjectartificial intelligencept_BR
dc.subjectnatural language processingpt_BR
dc.subjectlegal contract extractspt_BR
dc.subjectAPI comparisonpt_BR
dc.titleInteligência Artificial aplicada ao processamento de extratos de contratos de inovação aberta: uma comparação de APISpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/7863723749588980pt_BR
dc.contributor.advisor1Leite, Rafael-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3276376030023947pt_BR
dc.contributor.referee1Borges, Ronaldo-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3112025821296307pt_BR
dc.contributor.referee2Santos, Filipe-
dc.description.resumoEste trabalho avalia a aplicação de APIs de inteligência artificial no processamento e classificação de extratos de contratos de inovação aberta, uma área crucial para a colaboração entre a academia e a indústria. Foram analisadas as APIs ChatGPT (OpenAI), LLaMA (Meta) e Mistral (Mistral AI), utilizando métricas como acurácia, precisão, recall e F1-Score. A metodologia incluiu implementação prática das APIs, criação de gabarito e comparação quantitativa de desempenho. Os resultados destacam as potencialidades e limitações de cada ferramenta, contribuindo para o desenvolvimento de soluções automatizadas para a gestão de extratos de contratos nesse contexto. Os resultados mostram que para cenários que exigem alta Precisão (evitar falsos positivos), o LLama pode ser a melhor escolha. Para cenários que requerem maior equilíbrio geral, o ChatGPT se destaca. O Mistral pode ser útil em aplicações que priorizam consistência e eficiência computacional. Esses resultados contribuem com um panorama sobre a adequação de diferentes modelos de linguagem às necessidades específicas desse domínio, orientando a escolha de APIs, conforme o cenário desejado. Além disso, os achados podem auxiliar no desenvolvimento de metodologias mais eficazes e na implementação prática dessas tecnologias em plataformas como a ipdelve.com.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCampus Florianopt_BR
dc.publisher.initialsIFPIpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRApt_BR
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