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A Inteligência Artificial, especialmente por meio de modelos de Processamento de Linguagem Natural (PLN), tem ampliado as possibilidades de interação entre usuários e sistemas digitais. Apesar desses avanços, muitas aplicações conversacionais ainda apresentam limitações relacionadas à autenticação de usuários, ao armazenamento estruturado das interações e à recuperação do histórico de conversas. Diante desse contexto, este trabalho teve como objetivo desenvolver e validar uma aplicação web integrada a um modelo de Inteligência Artificial baseado em linguagem natural, incorporando mecanismos de autenticação, interação em tempo real e persistência de dados em banco relacional. A pesquisa adotou uma abordagem aplicada e exploratória, combinando revisão bibliográfica, planejamento arquitetônico, desenvolvimento incremental e testes funcionais. A aplicação foi estruturada em arquitetura modular composta por front-end, back-end, banco de dados relacional e modelo de linguagem. O front-end foi desenvolvido com HTML, CSS e JavaScript; o back-end foi implementado em Node.js utilizando o framework Fastify; o PostgreSQL foi empregado para o armazenamento de usuários e históricos de conversas; e o modelo DeepSeek-R1:8B foi executado localmente por meio da plataforma Ollama. A validação compreendeu 30 testes funcionais, abrangendo autenticação, comunicação entre módulos, persistência e recuperação de dados. Os resultados demonstraram 100% de sucesso na autenticação (30/30) e 100% de sucesso na recuperação do histórico, além da execução de 20 prompts sem falhas de comunicação entre a aplicação e o modelo de linguagem. O sistema apresentou latência média de resposta de 2,8 segundos, com tempo mínimo de 1,9 segundo e máximo de 4,1 segundos, não sendo registradas falhas críticas durante os testes realizados. Esses resultados evidenciam a viabilidade técnica da arquitetura proposta para integração entre aplicações web e modelos de Inteligência Artificial executados localmente. Como contribuição para a literatura, o trabalho apresenta e valida uma arquitetura modular que integra Processamento de Linguagem Natural, autenticação de usuários, persistência relacional de dados e interface web utilizando tecnologias de código aberto, oferecendo um modelo reprodutível para aplicações acadêmicas e experimentais. Conclui-se que a solução desenvolvida atingiu os objetivos propostos, demonstrando que tecnologias abertas e infraestrutura local podem ser empregadas na construção de sistemas inteligentes, personalizados e organizados. Como limitações, destacam-se a realização dos testes em ambiente controlado e a ausência de avaliação com uma amostra ampla de usuários, indicando a necessidade de estudos futuros envolvendo testes de usabilidade em larga escala, avaliação de desempenho sob diferentes cargas de trabalho e comparação entre modelos de linguagem distintos. |
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