UniChat: Arquitetura e Avaliação de um Agente RAG de Baixo Custo para o Contexto Universitário
Resumo
Este artigo apresenta o UniChat, chatbot de baixo custo baseado em RAG para otimizar o acesso à informação universitária. A solução utiliza tecnologias gratuitas e de código aberto como n8n, PostgreSQL e Google Gemini. As principais contribuições incluem a arquitetura de baixo custo, análise empírica da correlação entre o formato dos documentos-fonte e a acurácia das respostas, e validação da experiência do usuário com Think Aloud e AttrakDiff Mini. Testes com usuários reais demonstraram uma taxa de sucesso de 76,7% e percepção positiva de funcionalidade e intuitividade. O UniChat tem potencial para aprimorar a comunicação universitária e reduzir a sobrecarga administrativa.
Palavras-chave:
Retrieval-augmented generation (RAG), chatbot, universidade, n8n, PostgreSQL, Google Gemini, LLM, experiência do usuário, Think Aloud, AttrakDiff Mini
Referências
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Publicado
29/09/2025
Como Citar
BORDIN, Ana Clara Boniatti; LUNARDI, Gabriel Machado; PIVETA, Eduardo K.; EMMENDORFER, Leonardo.
UniChat: Arquitetura e Avaliação de um Agente RAG de Baixo Custo para o Contexto Universitário. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE BANCO DE DADOS (SBBD), 40. , 2025, Fortaleza/CE.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2025
.
p. 886-892.
ISSN 2763-8979.
DOI: https://doi.org/10.5753/sbbd.2025.247790.
