IA.CRED um assistente virtual baseado em RAG para normas de crédito rural

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dc.contributor.advisorSeufitelli, Danilo Boechat
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/5887701447276862
dc.contributor.authorTemponi, Matheus Nemer Resende
dc.contributor.refereeSeufitelli, Danilo Boechat
dc.date.accessioned2026-09-01T20:31:42Z
dc.date.available2026-09-01T20:31:42Z
dc.date.issued2026-06-18
dc.description.abstractO agronegócio brasileiro desempenha papel fundamental na economia nacional, respondendo por quase metade das exportações do país. Nesse contexto, o crédito rural constitui um dos principais instrumentos de incentivo à produção agrícola, possibilitando o financiamento de custeio, investimento e comercialização. Contudo, o acesso às informações normativas que regulam o crédito rural, como o Manual de Crédito Rural (MCR), o Sistema de Informações de Crédito (SCR) e as instruções para declaração no Imposto de Renda Pessoa Física (IRPF), ainda representa um desafio para produtores e analistas. Este trabalho propõe o desenvolvimento de um assistente de crédito rural baseado em RAG (Retrieval-Augmented Generation), capaz de responder perguntas em linguagem natural fundamentando-se em docu mentos oficiais. O sistema utiliza técnicas de recuperação de informação semântica, reclassificação de relevância e geração de texto por modelos de linguagem de grande porte (LLMs), de modo a garantir respostas contextualizadas e com citações das fontes utilizadas. Espera-se que o protótipo obtido seja capaz de recuperar pas sagens relevantes, sintetizar respostas precisas e reduzir a ocorrência de erros ou “alucinações” típicas de sistemas generativos. Como resultado, pretende-se oferecer uma ferramenta que facilite o entendimento das normas de crédito rural e promova maior transparência e eficiência na análise de crédito no agronegócio. A principal contribuição esperada é a aplicação prática de técnicas de inteligência artificial para democratizar o acesso à informação financeira e fomentar o uso de IA responsável no setor agropecuário brasileiro.
dc.description.abstractotherBrazilian agribusiness plays a fundamental role in the national economy, accounting for nearly half of the country’s exports. In this context, rural credit is one of the main instruments to foster agricultural production, enabling the financing of costing, investment, and commercialization. However, accessing the normative information that regulates rural credit — such as the Rural Credit Manual (MCR), the Credit Information System (SCR), and the instructions for the Individual Income Tax (IRPF) declaration — still represents a challenge for producers and analysts. This work proposes the development of a rural credit assistant based on RAG (Retrieval Augmented Generation), capable of answering questions in natural language grounded in official documents. The system employs semantic information retrieval, relevance reranking, and text generation through large language models (LLMs), in order to ensure contextualized responses with citations to the sources used. The resulting prototype is expected to retrieve relevant passages, synthesize precise answers, and reduce the occurrence of errors or “hallucinations” typical of generative systems. As a result, it aims to offer a tool that facilitates the understanding of rural credit regulations and promotes greater transparency and efficiency in credit analysis within agribusiness. The main expected contribution is the practical application of artificial intelligence techniques to democratize access to financial information and to foster the responsible use of AI in the Brazilian agricultural sector.
dc.identifier.urihttps://repositorio.cefetmg.br//handle/123456789/2943
dc.language.isopt
dc.publisherCentro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais
dc.publisher.countryBrasil
dc.publisher.departmentDepartamento de Computação
dc.publisher.initialsCEFET-MG
dc.subjectAprendizado do computador
dc.subjectLinguística computacional
dc.subjectProcessamento de linguagem natural (Computação)
dc.subjectInteligência artificial
dc.titleIA.CRED um assistente virtual baseado em RAG para normas de crédito rural
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso da Graduação

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