Resumo

Propor aplicação desenvolvida em Javascript, utilizando o framework ReactJS/NextJS, banco de dados Redis, rodando localmente em um container Docker, em integração com o ChatGPT por meio do LangChain, na busca semântica de lições aprendidas em gestão de projetos

A pesquisa integra gestão de projetos e inteligência artificial por meio de plataformas e soluções emergentes e aplicação autoral, com vistas a resolver um problema prático no gerenciamento de projetos

Estudo de caso instrumental em oito estágios: carregamento de dados, processamento de embeddings / vetorização, gravação de vetor matemático, captura da pergunta, processamento de embeddings / vetorização, busca no banco de dados, envio de prompt ao ChatGPT e retorno de resposta

O estudo demonstra a capacidade de fornecer respostas precisas e contextualizadas, reduzindo o tempo necessário para encontrar informações relevantes, tornando o conhecimento acessível a todos os membros da equipe, independentemente de sua familiaridade com as ferramentas tecnológicas ou da complexidade dos dados

O referencial integra duas áreas relevantes: a gestão de projetos e a inteligência artificial. Além disso, o estudo propõe uma aplicação inédita e um processo metodológico também inédito (autoral)

A aplicação reduz o tempo de busca, retorna resultados mais precisos e é compreensível mesmo para pessoas que não possuem domínio tecnológico, minimizando as barreiras ao uso de lições aprendidas

Propose an application developed in JavaScript, utilizing the ReactJS/NextJS framework, with a Redis database running locally in a Docker container, integrated with ChatGPT through LangChain, for the semantic search of lessons learned in project management.

The research integrates project management and artificial intelligence through emerging platforms and solutions, along with an original application, aiming to solve a practical problem in project management.

Instrumental case study in eight stages: data loading, embedding/vectorization processing, mathematical vector storage, question capture, embedding/vectorization processing, database search, prompt submission to ChatGPT, and response retrieval.

The study demonstrates the ability to provide accurate and contextualized answers, reducing the time needed to find relevant information, making knowledge accessible to all team members, regardless of their familiarity with technological tools or the complexity of the data

The framework integrates two relevant areas: project management and artificial intelligence. Additionally, the study proposes an original application and a novel (authored) methodological process.

The application reduces search time, returns more accurate results, and is understandable even for individuals without technological expertise, minimizing barriers to the use of lessons learned.