Exploração de Estruturas no Padrão Asset Administration Shell com Agente Conversacional Baseado em Modelos de Linguagem de Larga Escala
Asset Administration Shell, AAS, Industria 4.0, large language models
O Asset Administration Shell (AAS) é um padrão que representa digitalmente ativos industriais, reunindo informações e funcionalidades em um formato unificado para facilitar a integração entre sistemas. Contudo, sua complexidade técnica dificulta o acesso e a exploração ao dessas informações por usuários sem conhecimento especializado. Diante desse problema, este trabalho propõe um agente conversacional, desenvolvido com a biblioteca LangChain4j, que conecta o agente aos grandes modelos de linguagem (LLM) e e capaz de interpretar perguntas em linguagem natural para consultar arquivos AAS. A solução visa democratizar o acesso as informações e reduzir a barreira de entrada para novos usuários. Foram realizados experimentos com três tipos de perguntas — diretas, relacionais e interpretativas — aplicados a dois grupos de arquivos com diferentes níveis de complexidade. Foram utilizados os modelos GPT-4o mini e GPT-4.1 mini, avaliando-se tanto a precisão das respostas quanto o tempo de execução da consulta. Os resultados iniciais mostram a eficácia da abordagem na extração de informações, especialmente em cenários com menor quantidade de ativos disponíveis.e de ativos. Alem disso, a arquitetura proposta é escalável e flexíıvel, acompanhando a evolução dos modelos de linguagem e ampliando as possibilidades de aplicação da solução proposta.