LLM4Time: Uma Ferramenta Interativa para Previsão de Séries Temporais com Modelos Largos de Linguagem - Bastos, Zairo; Caminha, Carlos; Franco, Wellington (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD), 2025)
Apresentamos o LLM4Time, uma ferramenta interativa para previsão de séries temporais com Large Language Models (LLMs). A aplicação permite o upload de arquivos CSV, realizando automaticamente a correção de valores duplicados, preenchimento de timestamps ausentes e inicialização da coluna alvo. O sistema oferece estratégias pré-definidas de engenharia de prompts, como Zero-Shot, Few-Shot, Chain-of-Thought (CoT) e CoT+Few-Shot (CoT+FS), além da possibilidade de conexão local com modelos via LM Studio, Ollama e a biblioteca da OpenAI. Também está disponível um painel de histórico das previsões realizadas, com filtragem por estratégia utilizada. A demo tem como foco facilitar a experimentação e análise de previsões com LLMs em dados temporais reais.