Engenharia de prompts em assistentes conversacionais para promoção de autocuidado baseados em modelos amplos de linguagem

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Silva, Vitoria Larissa do Nascimento
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Linguagem de programação
Engenharia de sistemas
Comunicação e cognição
Link de acesso: https://biblioteca.sophia.com.br/terminalri/9575/acervo/detalhe/596292
Resumo: Dissertação (Mestrado Acadêmico) - Programa de Pós-Graduação em Informática Aplicada, Universidade de Fortaleza
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spelling Engenharia de prompts em assistentes conversacionais para promoção de autocuidado baseados em modelos amplos de linguagemLinguagem de programaçãoEngenharia de sistemasComunicação e cogniçãoDissertação (Mestrado Acadêmico) - Programa de Pós-Graduação em Informática Aplicada, Universidade de FortalezaO avanço dos modelos de linguagem de grande escala (LLMs) tem possibilitado o desenvolvimento de assistentes virtuais capazes de promover interações mais naturais, personalizadas e responsivas. Esta pesquisa propõe o projeto, implementação e avaliação da MarIA, uma assistente conversacional baseada em LLMs, voltada ao apoio no autocuidado de pessoas com diabetes mellitus tipo 2. Neste estudo, a construção da MarIA foi guiada por fundamentos da engenharia de prompt, utilizando frameworks como CRISPE e CO-STAR para estruturar sua identidade e comportamento conversacional. Foram exploradas, de forma analítica e comparativa, estratégias como Chain of Thought, Chain of Verification, Self-Refine, Self-Consistent, Reflexion, Maieutic Prompting e Tree of Thoughts, com foco na compreensão de seus potenciais e limitações em contextos sensíveis como o da saúde digital. A metodologia de desenvolvimento da MarIA combinou ciclos de testes, análise qualitativa de interações com usuários e aplicação de questionários baseados em modelos teóricos consolidados, configurando um processo progressivo e experimental de refinamento da assistente. Como principal contribuição, demonstra-se que a aplicação da engenharia de prompt, associada a estratégias iterativas de personalização, possibilitou configurar a MarIA como um agente conversacional sensível ao contexto do usuário, capaz de promover interações seguras, responsivas e favorecer o engajamento dos usuários no autocuidado de sua condição. Palavras-chave: modelos de linguagem; engenharia de prompt; saúde digital; assistente virtual; diabetes.The advancement of large language models (LLMs) has enabled the development of virtual assistants capable of promoting more natural, personalized, and responsive interactions. This research presents the design, implementation, and evaluation of MarIA, a conversational assistant based on LLMs, aimed at supporting the self-care of individuals with type 2 diabetes mellitus. In this study, the development of MarIA was guided by prompt engineering principles, using frameworks such as CRISPE and CO-STAR to structure its identity and conversational behavior. Analytical and comparative explorations of strategies such as Chain of Thought, Chain of Verification, Self-Refine, Self-Consistent, Reflexion, Maieutic Prompting, and Tree of Thoughts were conducted, focusing on understanding their potential and limitations in sensitive contexts such as digital health. MarIA’s development methodology combined testing cycles, qualitative analysis of user interactions, and the application of questionnaires grounded in consolidated theoretical models, establishing a progressive and experimental process of assistant refinement. As a key contribution, the study demonstrates that the application of prompt engineering, combined with iterative personalization strategies, enabled the configuration of MarIA as a context-aware conversational agent, capable of fostering safe, responsive interactions and actively engaging users in the self-care of their condition. Keywords: language models; prompt engineering; digital health; virtual assistant; diabetes.A Dissertação foi enviada com autorização e certificação via CI 63599/25 em 28/10/2025.Furtado, Maria Elizabeth SucupiraFurtado, João José Vasco PeixotoPinheiro, Vladia Celia MonteiroAló, Claudia CappelliUniversidade de Fortaleza. Programa de Pós-Graduação em Informática AplicadaSilva, Vitoria Larissa do Nascimento2025info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf148f.https://biblioteca.sophia.com.br/terminalri/9575/acervo/detalhe/596292https://uol.unifor.br/auth-sophia/exibicao/45289porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UNIFORinstname:Universidade de Fortaleza (UNIFOR)instacron:UNIFORinfo:eu-repo/semantics/openAccess2025-11-07T14:32:45Zoai::596292Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://www.unifor.br/bdtdONGhttp://dspace.unifor.br/oai/requestbib@unifor.br||bib@unifor.bropendoar:2025-11-07T14:32:45Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UNIFOR - Universidade de Fortaleza (UNIFOR)false
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