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dc.contributor.authorNUNES, L. C. de M.
dc.date.accessioned2026-06-02T14:02:23Z-
dc.date.available2026-06-02T14:02:23Z-
dc.date.created2026-06-02
dc.date.issued2026
dc.identifier.citation2026. 178 f. Thesis (Master of Science in Business Development and Innovation) — MUST University, Florida.
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1187306-
dc.descriptionResumo: 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.
dc.language.isopor
dc.rightsopenAccess
dc.subjectInteligência artificial
dc.subjectRural extension
dc.subjectTransformação digital
dc.titleIntegração 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.
dc.typeTeses
dc.subject.thesagroExtensão Rural
dc.subject.nalthesaurusArtificial intelligence
dc.format.extent2178 f.
riaa.ainfo.id1187306
riaa.ainfo.lastupdate2026-06-02
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.5281/zenodo.20319231
dc.contributor.institutionLUCAS CAMPOS DE MAGALHAES NUNES, GCI.
Aparece nas coleções:Tese/dissertação / Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE)

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