Business Strategy Copilot: uma prova de conceito de assistente inteligente usando modelo small language model (SLM) para o planejamento estratégico de startups
dc.contributor.advisor | Santana Junior, Orivaldo Vieira de | |
dc.contributor.advisorID | https://orcid.org/0000-0003-4918-3162 | pt_BR |
dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/5050555219716698 | pt_BR |
dc.contributor.author | Medeiros, Gilvandro César Santos de | |
dc.contributor.authorID | https://orcid.org/0000-0002-6820-0610 | pt_BR |
dc.contributor.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/6701331514049600 | pt_BR |
dc.contributor.referees1 | Santiago, Rodrigo César | |
dc.contributor.referees1ID | https://orcid.org/0000-0003-2034-9157 | pt_BR |
dc.contributor.referees1Lattes | http://lattes.cnpq.br/6823966481089536 | pt_BR |
dc.contributor.referees2 | Goldbarg, Mateus Arnaud Santos de Sousa | |
dc.contributor.referees2ID | https://orcid.org/0009-0003-2176-793X | pt_BR |
dc.contributor.referees2Lattes | http://lattes.cnpq.br/5393775937989569 | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2025-01-24T14:15:49Z | |
dc.date.available | 2025-01-24T14:15:49Z | |
dc.date.issued | 2025-01-20 | |
dc.description.abstract | Large Language Models (LLMs) are modern natural language processing models that are behind technologies such as Gemini (Google), Copilot (Microsoft), and ChatGPT (OpenAI). However, LLMs can often have high computational and energy requirements, making the development of solutions based on these technologies dependent on large technology companies. In this context, the main objective of this work is to explore Small Language Models (SLMs), specifically the pre-trained Phi3-Mini model, as a relevant and efficient alternative, capable of providing intelligent responses to complex problems and with lower resource demands. Thus, in a Python programming environment supported by the open-source Ollama platform, configured on a Dell Inspiron 155510 laptop, an application was developed to assist the strategic planning of startups. The Python application combines good practices in object-oriented programming and prompt engineering, allowing the generation, refinement, and prioritization of strategic objectives based on data such as the startup's mission, vision, and customers, applying quality control to the responses. A case study demonstrated the efficiency of the model on local hardware, and all source code was made publicly available on Github, encouraging the use of AI with lower computational and energy costs for management, entrepreneurship and innovation purposes. | pt_BR |
dc.description.resumo | Large Language Models (LLMs) são modelos de processamento de linguagem natural modernos, que estão por trás de tecnologias como Gemini (Google), Copilot (Microsoft) e ChatGPT (OpenAI). No entanto, LLMs comumente podem ter uma alta exigência computacional e energética, de modo a tornar o desenvolvimento de soluções baseadas nestas tecnologias algo dependente de grandes companhias de tecnologia. Neste contexto, o objetivo principal deste trabalho é explorar Small Language Models (SLMs), especificamente o modelo pré-treinado Phi3-Mini, como uma alternativa relevante e eficiente, capaz de fornecer respostas inteligentes em problemas complexos e com menor demanda de recursos. Assim, em um ambiente de programação Python com o suporte da plataforma open-source Ollama, configurado em um laptop Dell Inspiron 15 5510, foi desenvolvida uma aplicação para auxiliar o planejamento estratégico de startups. A aplicação Python combina boas práticas de orientação a objetos e prompt engineering, permitindo gerar, refinar e priorizar objetivos estratégicos com base em dados como missão, visão e clientes da startup, aplicando controle de qualidade das respostas. Um estudo de caso evidenciou a eficiência do modelo em hardware local, e todo o código-fonte foi disponibilizado publicamente no Github, fomentando o uso de IA de menor custo computacional e energético para fins de gestão, empreendedorismo e inovação. | pt_BR |
dc.identifier.citation | MEDEIROS, Gilvandro César Santos de. Business Strategy Copilot: uma prova de conceito de assistente inteligente usando modelo Small Language Model (SLM) para o planejamento estratégico de startups. 2025. 51 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Departamento de Engenharia da Computação, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2025. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/61921 | |
dc.language | pt_BR | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal do Rio Grande do Norte | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | Engenharia de Computação e Automação | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFRN | pt_BR |
dc.publisher.program | Engenharia da Computação | pt_BR |
dc.rights | Attribution 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/ | * |
dc.subject | Large Language Model (LLM) | pt_BR |
dc.subject | Small Language Model (SLM) | pt_BR |
dc.subject | IA Generativa | pt_BR |
dc.subject | Processamento de Linguagem Natural | pt_BR |
dc.subject | Inovação | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | pt_BR |
dc.title | Business Strategy Copilot: uma prova de conceito de assistente inteligente usando modelo small language model (SLM) para o planejamento estratégico de startups | pt_BR |
dc.title.alternative | Business Strategy Copilot: a proof of concept of an intelligent assistant using small language model (SLM) for strategic planning of startups | pt_BR |
dc.type | bachelorThesis | pt_BR |
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