Entity Matching com Large Language Models: estudo comparativo com abordagem de Entity Blocking - Bolconte Donato, Rodolfo; Brasileiro Araújo, Tiago (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2025: Anais do XL Simpósio Brasileiro de Bancos de DadosDO - 10.5753/sbbd.2025.247828, 2025)
Entity Matching é fundamental para integrar dados de diferentes fontes que se referem à mesma entidade. Embora modelos Pré-Treinados que adotam técnicas de Entity Blocking sejam amplamente utilizados nessa tarefa, o avanço dos Large Language Models (LLMs) sugere novas possibilidades. Este trabalho compara o Ditto, que aplica técnicas de otimização com modelos tradicionais, com o Orca2, um LLM baseado no Llama2 voltado para raciocínio. Apesar do desempenho inicial inferior, o Orca2 demonstra potencial competitivo, sobretudo com futuras melhorias computacionais. Assim, busca-se avaliar a viabilidade dos LLMs em Entity Matching, analisando precisão e custo computacional.