LOSS-J

Locate, Organize, Summarize, Suggest, and Justify

Linha de Investigação Ciências Empresariais

Investigadores

José Paulo Neves Correia Marques dos Santos, PhD

Data de Início

01/04/2025

Data de Fim

31/01/2026

Referência

2024.07619.IACDC

Valor Financiamento 46.362,15€

Parceiros

Universidade do Porto, Laboratório de Inteligência Artificial e Ciência de Computadores
Instituição Associada: Instituto Politécnico do Porto, Escola Superior de Saúde
Maiêutica – Cooperativa de Ensino Superior, CRL [Universidade da Maia - Promotor]

Estado Em Curso

Programa de financiamento / Concurso
RE-C05-I08.M04 – Programa de I&D em IA e Estímulo à Investigação
PRR / Fundação para a Ciência e a Tecnologia, I. P.

O objetivo principal deste projeto é desenvolver uma plataforma de software inovadora que integra Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), Geração Aumentada por Recuperação (RAG) e visualizações baseadas em grafos para lidar eficientemente com documentos PDF.

Objetivos

O objetivo principal deste projeto é desenvolver uma plataforma de software inovadora que integra Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), Geração Aumentada por Recuperação (RAG) e visualizações baseadas em grafos para lidar eficientemente com documentos PDF.
Apesar dos avanços nessas tecnologias individuais, existe uma lacuna crítica na sua integração para responder com precisão a consultas específicas de domínio, fornecer justificações a partir dos documentos e representar visualmente as relações entre trechos de documentos. As soluções atuais muitas vezes carecem de transparência, rastreabilidade e precisão contextual ao gerenciar conjuntos de documentos complexos, destacando a necessidade de uma abordagem mais coesa. Além disso, a implementação do RAG deve permitir que os documentos sejam separados de acordo com os níveis de acesso e a conformidade com o GDPR.

Principais Resultados / Outputs

Protótipo funcional de software capaz de responder às consultas dos utilizadores usando LLM e RAG
Documentação e diretrizes abrangentes para implementar e dimensionar o software

Website do Projeto

Equipa
Doutor José Paulo Marques dos Santos
Doutor Alexandre Valente da Conceição Pereira de Sousa
Doutora Brígida Mónica Teixeira de Faria
Doutor Henrique Lopes Cardoso
Doutor José Horácio Fradique Duarte
Doutor José Luís Tavares Pires Dias dos Reis
Doutor Luis Paulo Gonçalves dos Reis
Doutor Pedro Correia Cravo Pimenta
Doutor Rui Humberto Ribeiro Pereira

José Paulo Neves Correia Marques dos Santos

Coordenador Projeto

José Paulo Marques dos Santos é Professor Associado no Dep. Ciências Empresariais da Universidade da Maia, professor afiliado na Unid. Biologia Experimental, Faculdade de Medicina, e Investigador Integrado no LIACC – Laboratório de Inteligência Artificial e Ciência de Computadores, ambos na Universidade do Porto, Portugal. Também colabora no NECE – Núcleo de estudos em Ciências Empresariais Universidade da Beira Interior).

Apesar de originalmente ser um Engenheiro Químico, a vida profissional do José Paulo foi em muito dedicada à gestão na indústria. Obteve o DEA em Comercialização e Investigação de Mercados na Universidade de A Corunha, Espanha. Tem o doutoramento em Gestão da Universidade Técnica de Lisboa, onde se especializou em Neurociência no Marketing.

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Coordenador Projeto

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O objetivo principal deste projeto é desenvolver uma plataforma de software inovadora que integra Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), Geração Aumentada por Recuperação (RAG) e visualizações baseadas em grafos para lidar eficientemente com documentos PDF. ​​

Objetivos

O objetivo principal deste projeto é desenvolver uma plataforma de software inovadora que integra Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), Geração Aumentada por Recuperação (RAG) e visualizações baseadas em grafos para lidar eficientemente com documentos PDF.