CHATBUS: ARQUITETURA REPLICÁVEL DE CHATBOT INTELIGENTE PARA QUALIDADE DA INFORMAÇÃO NO TRANSPORTE PÚBLICO URBANO
Transporte público. Chatbots. LLM. Qualidade da Informação. Eficiência informacional. RAG
A fragmentação e a baixa qualidade da informação oferecida aos usuários do transporte público urbano comprometem a confiança no sistema, aumentam a incerteza sobre horários, rotas e condições operacionais e reduzem a eficiência informacional do serviço. Paralelamente, o avanço dos modelos de linguagem de grande escala (LLMs) e de arquiteturas conversacionais abre novas possibilidades para aprimorar o acesso à informação por meio de interações em linguagem natural. No entanto, a literatura carece de soluções que integrem dados oficiais, informações em tempo real e conteúdos institucionais em um único canal acessível, bem como de avaliações sistemáticas da Qualidade da Informação (QoI) em sistemas baseados em LLMs. Diante desse cenário, esta pesquisa propõe e avalia o ChatBus, um chatbot inteligente concebido como artefato computacional para centralizar informações do transporte público, com aplicação inicial no sistema de ônibus de São Paulo. A pesquisa adota o método Design Science Research (DSR), desenvolvendo duas variantes arquiteturais (monoagente e multiagente) ambas integrando PLN, LLMs, RAG e APIs oficiais (SPTrans/Olho Vivo, Google Maps). O estudo avalia as variantes a partir de métricas objetivas de QoI (acurácia, completude e atualidade) e eficiência informacional (tempo de resposta e taxa de acerto operacional). Como contribuição, o trabalho pretende apresentar uma arquitetura replicável, um protocolo experimental reprodutível, fortalecendo o uso de IA na melhoria dos sistemas de informação em mobilidade urbana.