Arquitetura RAG Híbrida para Consulta em Linguagem Natural a Dados de Emendas Parlamentares Brasileiras - Santana, André Ferreira; Sarkis, Laura Costa; Ferreira, Raoni Simões (Anais do Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH), 2026)
A transparência na execução de emendas parlamentares brasileiras é limitada pela complexidade dos vocabulários orçamentários, fragmentação dos dados entre múltiplas fontes e ausência de interfaces acessíveis. Este trabalho propõe uma arquitetura RAG híbrida que combina busca SQL com recuperação vetorial semântica (pgvector/HNSW) via Reciprocal Rank Fusion (RRF) ponderada com gate de similaridade e estratégia adaptativa por consulta. Avaliada com 120 consultas em quatro níveis de complexidade, a abordagem híbrida alcançou P@5 de 73,33%, NDCG@5 de 64,55% e MRR de 75,00%, superando as abordagens SQL puro e vetorial puro nas principais métricas. Testes t pareados (n = 120, α = 0,05) confirmaram significância estatística para P@5, F1 e NDCG@5, com maior ganho em consultas semânticas (+15,7 pp NDCG@5). A acurácia de extração de entidades alcançou 95,4% no geral. O sistema opera com dados dos 27 estados brasileiros (2020–2024), totalizando 32.787 emendas, e encontra-se disponível como plataforma de código aberto.