Utilizando a LLM GPT-3.5 Turbo para o desenvolvimento de uma ferramenta de busca de materiais por características técnicas

Abstract

Com a ascensão do ChatGPT e a crescente incorporação de tecnologias baseadas em modelos de linguagem na sociedade, como chatbots que simulam conversas com computadores, surgem diversas aplicações que se baseiam em modelos de linguagem grande, conhecidos como LLMs (Large Language Models). Esses modelos têm uma ampla gama de aplicações, uma vez que suas arquiteturas permitem a compreensão e utilização da linguagem natural para diversas finalidades. O presente trabalho tem como objetivo desenvolver um sistema de busca de materiais que utiliza esses modelos como sistemas de recomendação para os produtos e materiais utilizados pela empresa WEG. Com sua extensa linha de produtos, a WEG enfrenta o desafio de gerenciar milhões de materiais que seus funcionários precisam localizar nos sistemas internos da empresa, além de atender às necessidades de seus clientes que buscam produtos em seu site de comércio eletrônico. A combinação desses modelos de linguagem com técnicas de busca vetorial empregadas no processamento de linguagem natural está transformando a maneira como dados e informações são recuperados de diversas fontes. Nesse contexto, este trabalho se propõe a explorar o uso de modelos de linguagem e busca semântica para criar um sistema de busca inteligente e eficaz.

With the rise of ChatGPT and the increasing integration of language model-based technologies in society, such as chatbots simulating conversations with computers, various applications relying on large language models (LLMs) have emerged. These models have a wide range of applications, as their architectures enable the understanding and utilization of natural language for various purposes. This work aims to develop a materials search system that utilizes these models as recommendation systems for the products and materials used by the company WEG. With its extensive product line, WEG faces the challenge of managing millions of materials that its employees need to locate within the company’s internal systems, as well as meeting the needs of its customers searching for products on its e-commerce website. The combination of these language models with vector search techniques employed in natural language processing is transforming the way data and information are retrieved from various sources. In this context, this work seeks to explore the use of language models and semantic search to create an intelligent and effective search system.