PFKG-LLM: Exploração Guiada de Dados Fiscais em Larga Escala com Grafos de Conhecimento e LLMs - Mariano, Roberval G.; Vidal, Vania P. (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2026: Anais Estendidos do XLI Simpósio Brasileiro de Bancos de DadosDO - 10.5753/sbbd_estendido.2026.249384, 2026)
A análise de dados fiscais em Big Data exige identificar entidades prioritárias em grandes volumes de dados heterogêneos. Abordagens tradicionais tornam-se insuficientes nesse cenário. Este trabalho apresenta o PFKG-LLM, uma plataforma baseada em Grafos de Conhecimento e agentes LLM para exploração guiada por dados. A solução modela os dados como um grafo em larga escala e utiliza métricas para selecionar iterativamente entidades relevantes. A partir dessas análises, novos candidatos são identificados dinamicamente, promovendo um processo adaptativo. A plataforma integra Graph RAG, visualizações interativas e consultas em linguagem natural convertidas em SPARQL. Os resultados indicam uma abordagem direcionada, escalável e orientada ao conhecimento.