Módulo 2B.4: Projeto Técnico - Educador de IA

### Opção A: Sistema RAG Avançado Descrição: Base de conhecimento institucional com busca semântica, chat e analytics Requisitos Técnicos:

• ✅ RAG com ≥100 documentos (PDFs, slides, vídeos transcritos)
• ✅ Hybrid search (semantic + keyword)
• ✅ Reranking de resultados
• ✅ Citação de fontes com página/timestamp
• ✅ Interface chat (Streamlit/Gradio)
• ✅ Analytics: queries mais comuns, satisfação

Stack Sugerido:

• Vector DB: ChromaDB ou Pinecone
• Embeddings: OpenAI ada-002 ou HuggingFace
• LLM: GPT-4 ou Claude 3
• Frontend: Streamlit
• Deploy: Streamlit Cloud ou Railway

Avaliação:

• Qualidade do retrieval (Precision@5 >80%)
• Velocidade (resposta <3s)
• UX (survey de usuários >4/5)

--- ### Opção B: Agente Educacional Autônomo Descrição: Tutor/assistente que executa tarefas complexas com mínima supervisão Requisitos Técnicos:

• ✅ Agente ReAct ou Plan-and-Execute
• ✅ ≥5 ferramentas customizadas
• ✅ Memória persistente (entre sessões)
• ✅ Logging de raciocínio (observabilidade)
• ✅ Tratamento de erros (loops, timeouts)
• ✅ Avaliação de performance (A/B test)

Exemplos:

• Tutor socrático de matemática
• Gerador de planos de aula completos
• Assistente de pesquisa acadêmica
• Corretor automatizado de redações

Stack Sugerido:

• Framework: LangChain ou CrewAI
• LLM: GPT-4 (raciocínio) ou Claude 3
• Tools: APIs externas + funções Python
• Frontend: Gradio ou custom React
• Deploy: Railway ou AWS Lambda

Avaliação:

• Taxa de sucesso em tarefas (>85%)
• Eficiência (passos até completar)
• Custo por tarefa (<$0.50)

--- ### Opção C: Fine-Tuning para Caso de Uso Específico Descrição: Modelo especializado em tarefa educacional nichada Requisitos Técnicos:

• ✅ Dataset de treino (≥100 exemplos de qualidade)
• ✅ Fine-tuning de modelo open-source (LLaMA, Mistral) ou GPT-3.5
• ✅ Avaliação quantitativa (benchmark)
• ✅ Comparação com modelo base
• ✅ Deployment do modelo (API)
• ✅ Documentação de reprodutibilidade

Exemplos:

• Corretor de redações no estilo institucional
• Gerador de questões ENEM-like
• Tradutor de jargão científico para linguagem acessível
• Classificador de dúvidas (urgente/não-urgente, tópico)

Stack Sugerido:

• Modelo: LLaMA 3 8B (via HuggingFace)
• Fine-tuning: LoRA ou QLoRA (eficiente)
• Treinamento: Google Colab (GPU grátis) ou Runpod
• Deploy: Hugging Face Spaces ou Modal
• Monitoramento: Weights & Biases

Avaliação:

• Performance vs baseline (F1 score, BLEU, ROUGE)
• Análise de erros (qualitativa)
• Tempo de inferência (<2s)

--- ### Opção D: Multi-Agent System (Avançado) Descrição: Sistema com ≥3 agentes especializados trabalhando juntos Requisitos Técnicos:

• ✅ 3-5 agentes com papéis distintos
• ✅ Orquestração e comunicação entre agentes
• ✅ Estado compartilhado (shared memory)
• ✅ Handling de conflitos e consenso
• ✅ Observabilidade (dashboards de atividade)
• ✅ Testes de integração

Exemplo:

• Sistema de Criação de Curso:

- Agente Pesquisador (busca conteúdo) - Agente Designer (estrutura) - Agente Criador (gera materiais) - Agente Revisor (valida qualidade) Stack Sugerido:

• Framework: CrewAI ou AutoGen
• LLM: Mix (GPT-4 para coordenação, GPT-3.5 para subtarefas)
• Orquestração: Celery ou Temporal
• Frontend: Custom React + WebSockets
• Deploy: Kubernetes ou Railway

Avaliação:

• Qualidade do output final (rubrica)
• Eficiência vs agente único
• Escalabilidade (10x tarefas em paralelo)

---

### Fase 1: Proposta (Semana 1) Documento de Proposta (3-5 páginas): 1. Problema e Motivação

• Qual dor educacional você está resolvendo?
• Por que uma solução técnica de IA é apropriada?
• Quantifique: quantas pessoas afetadas, quanto tempo economizado, etc

2. Solução Técnica

• Arquitetura de alto nível (diagrama)
• Tecnologias escolhidas (justifique cada uma)
• Trade-offs considerados (por que X e não Y?)

3. Roadmap Técnico `` Semana 1: Setup + Data preparation Semana 2: Core RAG/Agent implementation Semana 3: Frontend + Integration Semana 4: Testing + Optimization Semana 5: Deployment Semana 6: User testing + Iteration ` 4. Critérios de Sucesso

• Métricas técnicas (latência, accuracy, F1)
• Métricas de uso (usuários, queries, satisfação)
• Metas numéricas para cada métrica

Template: ``markdown # Proposta: [Nome do Projeto]

[Descrever em 200 palavras]

[Descrever arquitetura em 300 palavras + diagrama]

• Vector DB: [Nome] - Justificativa: [...]
• LLM: [Nome] - Justificativa: [...]
• Frontend: [Nome] - Justificativa: [...]

[Tabela ou Gantt chart]