Integração de IA generativa com LangChain e RAG na automação de propostas técnico-comercial em projetos fotovoltaicos

Abstract

Este projeto investigou o desenvolvimento e avaliação de chatbots baseados em modelos de linguagem para automatizar a análise técnico-comercial em sistemas fotovoltaicos. Quatro experimentos foram conduzidos, testando diferentes arquiteturas e modelos: o Ollama3.1 8B em versões com interface desktop e web, arquitetura modular com N8N, e a migração para o modelo GPT-4. Os resultados demonstraram que o desempenho do chatbot depende fundamentalmente do modelo de linguagem empregado, independente da arquitetura. Enquanto o modelo Ollama3.1 8B apresentou limitações significativas em cálculos técnicos e grande latência, o GPT-4 alcançou alta acurácia (96,7%), velocidade de resposta com média de 9 segundos e precisão em questões simples, intermediárias e complexas. Essas diferenças evidenciam que, apesar do custo de uso da API, modelos avançados como o GPT-4 são essenciais para aplicações que exigem rigor técnico e confiabilidade comercial. O projeto conclui destacando o potencial de modelos open-source para tarefas mais gerais e propõe caminhos futuros para aprimoramento via fine-tuning e expansão da base de conhecimento.