Uma Arquitetura de Software para Integrar Raciocínio Baseado em Casos e Grandes Modelos de Linguagem para Certificação de Produtos Pesqueiros

• Gabriel Vieira Casanova UFSM
• Pedro Bilar Montero UFSM
• Gabriel Rodrigues da Silva UFSM
• Thiago Paulo Both UFSM
• Alencar Machado UFSM
• Vinicius Maran UFSM

DOI: https://doi.org/10.5753/lasdigov.2026.23768

Resumo

Processos regulatórios digitais, como o Certificado de Acreditação de Origem Legal (CAOL) na Plataforma Nacional da Indústria Pesqueira (PNIP), envolvem múltiplas etapas e elevada complexidade normativa. Este artigo propõe uma arquitetura de agente inteligente baseada em Model Context Protocol (MCP), Retrieval-Augmented Generation (RAG) e Case-Based Reasoning (CBR) para apoiar a submissão e análise do CAOL. O RAG fornece respostas fundamentadas em documentação oficial, enquanto o CBR recupera precedentes administrativos similares para apoiar estimativas de sucesso. Resultados preliminares sugerem potencial para reduzir carga burocrática, melhorar rastreabilidade e apoiar decisões regulatórias.

Referências

Aamodt, A. and Plaza, E. (1994). Case-based reasoning: Foundational issues, methodological variations, and system approaches. AI Communications, 7(1):39–59.

Anthropic (2024). Model context protocol: Specification and design. Technical Report.

Arner, D. e. a. (2020). Regtech and the digital transformation of compliance. Journal of Financial Regulation.

Bommasani, R. e. a. (2021). On the opportunities and risks of foundation models. Stanford Center for Research on Foundation Models.

Brown, T. B. e. a. (2020). Language models are few-shot learners. NeurIPS.

Casanova, G. V., Montero, P. B., Machado, A., and Maran, V. (2025). Towards a rag-based whatsapp chatbot for animal certification platform support. In Proceedings of the 27th International Conference on Enterprise Information Systems - Volume 1: ICEIS, pages 1077–1084. SciTePress.

Chen, Y. e. a. (2023). Retrieval-augmented generation: A survey. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering.

Kolodner, J. (1992). An introduction to case-based reasoning. Artificial Intelligence Review, 6:3–34.

Lewis, P. e. a. (2020). Retrieval-augmented generation for knowledge-intensive nlp tasks. In Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS).

Ministério da Pesca e Aquicultura (2024). Portaria mpa nº 361/2024: Institui a plataforma nacional da indústria do pescado. Diário Oficial da União.

Vaswani, A. e. a. (2017). Attention is all you need. In Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS).

Watson, I. (1997). Applying case-based reasoning: Techniques for enterprise systems. Morgan Kaufmann.