Arquitetura de Dados, Inteligência de Dados

TBDC – BO

RESUMO

A solução utiliza inteligência artificial de ponta, especificamente a tecnologia RAG (Retrieval Augmented Generation), para transformar o processo de registro, tornando-o mais ágil, preciso e eficiente. O objetivo é reduzir custos operacionais, otimizar recursos humanos e melhorar a experiência do cidadão, ao mesmo tempo em que fornece dados valiosos e estruturados para as forças de segurança.

Status
Em andamento
Sponsor: Paulo Castro

A solução utiliza inteligência artificial de ponta, especificamente a tecnologia RAG (Retrieval Augmented Generation), para transformar o processo de registro, tornando-o mais ágil, preciso e eficiente. O objetivo é reduzir custos operacionais, otimizar recursos humanos e melhorar a experiência do cidadão, ao mesmo tempo em que fornece dados valiosos e estruturados para as forças de segurança.

Tecnologias e Conceitos Chave:

  • FastAPI:
    • Um framework moderno e de alto desempenho para a construção de APIs em Python.
    • Destaca-se pela velocidade, facilidade de uso e documentação automática (Swagger/OpenAPI), o que acelera o desenvolvimento e facilita a manutenção.
  • MongoDB:
    • Um banco de dados NoSQL flexível e escalável, ideal para armazenar dados semiestruturados, como as transcrições de áudio e os documentos JSON gerados pela IA.
    • A escolha do MongoDB permite lidar com a variação e o crescimento dos dados de forma eficiente.
  • Deepgram:
    • Um serviço de transcrição de áudio de alta precisão, que utiliza IA para converter gravações de voz em texto.
    • A integração com o Deepgram garante a qualidade das transcrições, fundamental para a precisão dos dados registrados.
  • RAG (Retrieval Augmented Generation):
    • Uma técnica de IA que combina a capacidade de geração de texto de modelos de linguagem (LLMs) com a recuperação de informações de fontes externas (neste caso, o banco de dados MongoDB).
    • O RAG permite que a IA consulte dados prévios para contextualizar o áudio transcrito, aumentando a precisão da extração de informações e reduzindo “alucinações” (informações imprecisas geradas pela IA).
  • Docker e Docker Compose:
    • Ferramentas de conteinerização que facilitam a implantação e o gerenciamento da API e do banco de dados.
    • O Docker garante a portabilidade da solução, enquanto o Docker Compose simplifica a orquestração dos containers.
  • LLMs(Large Language Models):
    • São modelos de linguagem de grande escala, que através de sua arquitetura de rede neural, conseguem entender e gerar textos complexos.
    • O LLM será peça fundamental para entender o contexto do audio, e transformar esse audio em informações uteis e já formatadas em JSON, prontas para serem armazenadas, e consumidas por outros sistemas.

Serviços de Terceiros e Integrações:

  • A API será projetada para permitir integrações com outros sistemas, como sistemas de gestão de ocorrências e plataformas de análise de dados.
  • A utilização de serviços de nuvem para hospedar a API e o banco de dados garante a escalabilidade e a confiabilidade da solução.
  • A escolha do serviço de LLM, pode variar de acordo com custo e necessidade, podendo ser utilizados os serviços de grandes empresas de tecnologia, que fornecem esses modelos via API.

Impacto Estratégico:

  • A solução proposta representa um avanço significativo na modernização dos serviços de segurança pública.
  • A automação do registro de B.O. libera recursos humanos para atividades mais estratégicas, como investigação e policiamento preventivo.
  • A disponibilidade de dados estruturados e precisos facilita a análise de tendências e a tomada de decisões baseadas em evidências..

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