Aplicação da Geração Aumentada por Recuperação e Grandes Modelos de Linguagem em Investigações Criminais: Um Estudo sobre a Viabilidade Técnica em Análises Investigativas

Abstract

A adoção de ferramentas de Inteligência Artificial (IA) pelas forças de segurança pública no Brasil tem se intensificado, impulsionada pela democratização tecnológica e pela necessidade de otimizar processos administrativos e investigativos. Atualmente, investigadores enfrentam a complexidade de analisar volumes massivos de dados provenientes de comunicações cibernéticas, notadamente do WhatsApp, visando identificar evidências de crimes, indícios de organizações criminosas e possíveis práticas de lavagem de dinheiro. Diante dos desafios técnicos e jurídicos para o uso seguro da IA, este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta baseada em Retrieval-Augmented Generation (RAG) e Large Language Models (LLMs) locais, projetada para auxiliar a análise criminal. A metodologia consistiu na utilização de dados sintéticos e na aplicação de testes comparativos entre a ferramenta proposta e modelos consolidados de mercado. Os resultados demonstram o potencial da ferramenta na identificação de indícios relevantes presentes nas mensagens, embora a eficácia do processamento local dependa do modelo utilizado e, consequentemente, dos recursos computacionais disponíveis.