Dissertação
LLMs Applied to Embodied Virtual Agents EVALUATED
Esta tese explora o desenvolvimento de um ESIA projetado para promover relações de longo prazo com utilizadores, integrando um Sistema de Memória que armazena e recupera conversas passadas. O ESIA utiliza um LLM para compreender e gerar linguagem natural, beneficiando de técnicas avançadas de prompting, como Few-Shot prompting, para otimizar a geração de perceções e respostas. A principal inovação reside na sinergia entre o Sistema de Memória e o LLM, permitindo que informações extraídas das interações anteriores melhorem a experiência conversacional. A solução desenvolvida é contextualizada através de uma revisão de literatura sobre LLMs, Engenharia de Prompt, Sistemas de Memória e Agentes Sociais. Além disso, são destacadas características relevantes do Navel da Navel Robotics que contribuíram para o desenvolvimento do agente. A avaliação incluiu interações de participantes com o ESIA, complementadas por questionários, entrevistas e análise de registos. Apesar de os resultados serem inconclusivos, emergiram descobertas interessantes que apontam para melhorias futuras no design de sistemas de memória em ESIAs.
novembro 11, 2024, 9:0
Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente
Orientação
ORIENTADOR
João Miguel de Sousa de Assis Dias
Faculdade de Ciências e Tecnologia - Universidade do Algarve
Professor Auxiliar