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    Porto do Açu

    Automatização e otimização de processo

    Com a solução Charla, a Porto do Açu automatizou consultas manuais em diversas bases e normas, garantindo mais agilidade, precisão e produtividade.

    Automatização e otimização de processo
    ClientePorto do Açu
    Tecnologias
    AWSAWS LambdaAmazon BedrockAmazon S3ClaudeHTML5LlamaRAGTitan Embeddings
    Categoria
    IA Generativa
    IndústriaLogística

    O Porto do Açu enfrentava desafios significativos na pesquisa de informações dentro dos documentos de EIA, que incluem dados em diferentes formatos, como .txt, .pdf, .xlsx, .docx, .tiff, .json, .jpeg e .png. O processo de busca e extração de informações era demorado, o que impactava negativamente o tempo de resposta para consultas regulatórias. Além disso, manter a biblioteca virtual atualizada e gerenciar as informações de forma eficiente demandava uma solução robusta que pudesse lidar com esses desafios de maneira escalável e precisa.

    A MadeinWeb desenvolveu uma solução de IA Generativa com suporte da infraestrutura da AWS, criando um Chat Generativo “Charla” que otimiza o processo de licenciamento ambiental. Essa solução permite consultas rápidas e precisas a uma biblioteca virtual composta por manuais técnicos, normas e dados de EIA. A solução se baseia em um sistema de Recuperação Aumentada por Geração (RAG), que faz a busca em um vasto conjunto de dados fornecidos pelo Porto do Açu, facilitando o acesso a informações relevantes com precisão.

    Amazon Bedrock: Utilizamos o Bedrock para ter acesso ao modelo de geração de texto Claude3-Haiku e ao Modelo de incorporação Titan Embedding V1. A escolha pelo Claude3-Haiku se dá pela baixa complexidade da tarefa, que é a de responder perguntas baseado em um contexto.

    1. Interação via chat generativo: O “Charla” foi desenvolvido para acessar diretamente a biblioteca virtual de documentos de EIA e fornecer respostas rápidas e assertivas aos usuários.

    2. Parsing de documentos: A solução incluiu técnicas de parsing avançadas para extrair dados de documentos em diferentes formatos:

      • PDFs e DOCX: Foram processados usando o Llama-Index para garantir a extração precisa de texto e tabelas.

      • Imagens: Utilizamos o Claude3-Haiku do Bedrock para converter imagens (.jpeg, .png) em texto, garantindo a interpretação de gráficos e tabelas.

      • Tabelas em XLSX: Cada aba de planilhas foi convertida para formato HTML, facilitando a interpretação por modelos de linguagem como Claude Instant e Claude2, permitindo que o conteúdo das tabelas fosse consultado com alta precisão.

    3. Segmentação de documentos: Os documentos de texto foram divididos em blocos de 900 caracteres com sobreposição de 200 caracteres para melhorar a performance e a velocidade de processamento. Para dados de tabelas, a solução gerou descrições documentadas, facilitando a recuperação precisa dessas informações.

    4. Metadados e filtros: O sistema utilizou metadados para organizar e gerenciar os documentos:

      • Nome do arquivo: Usado para gerenciamento na interface administrativa.

      • EIA relevante: O Chat pergunta ao usuário qual EIA está sendo consultado, filtrando as informações com base nesse metadado.

      • Fonte de dados: Se a informação vem de um texto ou tabela, a solução recupera o contexto completo das tabelas armazenadas no S3, garantindo que o modelo responda com precisão utilizando dados completos.

    • Aumento na produtividade: A implementação da solução centralizou e automatizou as consultas, reduzindo o tempo de resposta em processos de licenciamento e aumentando a produtividade da equipe.

    • Maior eficiência operacional: O Chat Generativo “Charla” proporcionou uma experiência de consulta mais ágil, eliminando a necessidade de buscar manualmente em diversas bases de dados.

    • Escalabilidade e confiabilidade: A combinação de AWS Lambda e Amazon S3 permitiu à solução lidar com um grande volume de dados e solicitações sem comprometer a performance, além de garantir a integridade e a segurança das informações.

    • Redução de erros: A automação e a precisão na recuperação de dados reduziram os riscos de erro humano e aumentaram a segurança no processo de licenciamento.

    A solução de IA Generativa, desenvolvida pela MadeinWeb com o suporte da AWS, transformou o processo de licenciamento do Porto do Açu, oferecendo uma plataforma escalável, segura e eficiente. O uso de IA para consultas automatizadas em documentos de EIA permitiu ao Porto do Açu melhorar a precisão, reduzir o tempo de resposta e garantir a continuidade das operações, reforçando sua posição como um dos principais complexos portuários da América Latina.

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