Título:	Integração de uma arquitetura Retrieval-Augmented Generation (RAG) ao Model Context Protocol (MCP) para viabilizar consultas conversacionais e aprimorar a recuperação de informação com IA generativa no acervo de uma plataforma pública de extensão rural.
Autor:	NUNES, L. C. de M.
Afiliación:	LUCAS CAMPOS DE MAGALHAES NUNES, GCI.
Año:	2026
Referencia:	2026. 178 f. Thesis (Master of Science in Business Development and Innovation) — MUST University, Florida.
Páginas:	178 f.
Descripción:	Resumo: Este trabalho apresenta o desenvolvimento e a avaliação do "Consultor Online Ater+ Digital", um artefato de Inteligência Artificial Generativa projetado para otimizar o acesso ao acervo técnico-científico da Embrapa no ecossistema da plataforma Ater+ Digital. A problemática da pesquisa fundamenta-se na complexidade de recuperação de informações em bases documentais densas por meio de métodos convencionais. Fundamentada no arcabouço da metodologia Design Science Research (DSR), a pesquisa propõe uma arquitetura que integra Retrieval-Augmented Generation (RAG) ao Model Context Protocol (MCP). A avaliação do artefato contemplou 4.600 interações distribuídas em 24 cadeias produtivas e temas transversais, voltadas para a extensão rural. As evidências de performance demonstraram uma taxa de sucesso de 100% e latência média de 6,45 segundos. A qualidade das respostas, auditada por um modelo de linguagem independente (LLM-as-a-Judge), atingiu mediana máxima (5,0) na escala Likert. Análises inferenciais indicaram diferença estatisticamente significativa, porém de magnitude desprezível, entre os perfis de agricultores e extensionistas (r = 0,0384), bem como uma associação monotônica positiva, fraca, entre o tempo de processamento e a acurácia técnica (ρ = 0,1535; p < 0,001). Os achados indicam que a integração RAG-MCP contribuiu para mitigar alucinações e favorecer a soberania do conhecimento institucional, posicionando o artefato no nível de prontidão tecnológica e potencial uso ao público externo. A pesquisa fomenta a transformação digital da extensão rural, oferecendo uma solução robusta para democratizar o suporte à tomada de decisão no campo.
Thesagro:	Extensão Rural
NAL Thesaurus:	Artificial intelligence
Palabras clave:	Inteligência artificial Rural extension Transformação digital
DOI:	https://doi.org/10.5281/zenodo.20319231
Tipo de Material:	Teses
Acceso:	openAccess
Aparece en las colecciones:	Tese/dissertação / Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE)