Sistema inteligente para avicultura baseado em modelos de linguagem de grande escala

Abstract

Este trabalho apresenta o desenvolvimento e a análise da viabilidade de um sistema inteligente voltado a dar suporte informacional na área da avicultura, com o objetivo de transformar conteúdos técnicos complexos em respostas claras e objetivas. O sistema utiliza Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) para processar informações especializadas e gerar respostas acessíveis, contribuindo para a disseminação do conhecimento técnico no setor. Considerando a relevância da avicultura para a economia nacional, especialmente em polos produtivos como Bastos (SP), o estudo discute como a inteligência artificial pode aprimorar o acesso a informações sobre manejo, nutrição, sanidade e gestão. A metodologia envolveu o desenvolvimento de um protótipo funcional baseado em tecnologias de código aberto, implementado em Python e Django, integrando a arquitetura Retrieval-Augmented Generation (RAG) e o banco de dados vetorial ChromaDB para buscas contextuais. Foram realizados testes comparando os modelos Gemma:3.4b e MISTRAL:7b, analisando tempo de resposta, desempenho e qualidade textual. Os resultados indicam que a adoção de LLMs pode otimizar o processo de gestão de granjas, melhorando o acesso a informações técnicas e reduzindo o tempo de resposta em consultas relacionadas ao manejo.