Academick: assistente de estudos para o ambiente acadêmico

O surgimento dos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) criou oportunidades sem prece dentes para aprimorar os processos educacionais, no entanto, muitas institui¸c˜oes de ensino superior ainda n˜ao aproveitaram plenamente essas tecnologias. Este trabalho apresenta um sistema adaptativo de chatbot educacional que integra LLMs com Gera¸c˜ao Aumentada por Recupera¸c˜ao (RAG) para fornecer assistˆencia personalizada ao aprendizado. A principal inova¸c˜ao do sistema est´a em sua abordagem baseada em inten¸c˜oes, utilizando um modelo de classifica¸c˜ao personalizado baseado na arquitetura Snowflake/snowflake-arctic-embed-l v2.0 que alcan¸cou 97,6% de precis˜ao no conjunto de teste. Este classificador, treinado em um conjunto de dados bil´ıngue (portuguˆes e inglˆes), permite que o sistema identifique as inten¸c˜oes dos estudantes e ajuste dinamicamente sua estrat´egia de resposta. O sistema tamb´em apresenta um algoritmo inovador de processamento de PDF para extra¸c˜ao e indexa¸c˜ao eficiente de materiais educacionais. O chatbot pode ser rapidamente implantado para apoiar diversos cen´arios educacionais, desde a compreens˜ao de livros did´aticos at´e a an´alise de artigos acadˆemicos, exigindo apenas os materiais fonte em formato PDF e uma configura¸c˜ao m´ınima. Ao combinar esses componentes, o chatbot fornece respostas contextualizadas, cita com precis˜ao os materiais fonte e adapta seu estilo de intera¸c˜ao com base na inten¸c˜ao identificada do estudante. Este trabalho demonstra como a moderna tec nologia LLM pode ser efetivamente integrada em ferramentas educacionais para aprimorar a experiˆencia de aprendizagem, mantendo considera¸c˜oes pr´aticas de implementa¸c˜ao.