Arquitetura Baseada em Modelos de Linguagem para Agregação e Enriquecimento Semântico de Dados Abertos em Jogos Geolocalizados
Jogos geolocalizados; Grandes Modelos de Linguagem; Dados Abertos Geoespaciais; Enriquecimento Semântico; Design Science Research.
Este estudo propõe e analisa uma arquitetura de software fundamentada em Grandes Modelos de
Linguagem (LLMs) para a coleta e aprimoramento semântico de dados abertos geolocalizados,
visando a criação automática de conteúdos contextualizados para jogos geolocalizados. A
questão em análise diz respeito à lacuna semântica entre os dados geoespaciais brutos,
provenientes de fontes como OpenStreetMap, e a informação narrativa requerida para aplicações
que dependem do contexto, particularmente em situações de baixa densidade urbana. A pesquisa
utiliza a metodologia Design Science Research (DSR), organizando-se nas fases de investigação
do problema, desenvolvimento e validação do artefato. Como solução, é criado um agregador
inteligente que combina diversas fontes de dados abertas em um pipeline de inferência semântica
baseado em LLMs, utilizando estratégias de engenharia de prompt e geração aprimorada por
recuperação para reduzir alucinações. Os resultados preliminares sugerem que a arquitetura
proposta pode automatizar a criação de narrativas contextuais, auxiliando na escalabilidade e
democratização das experiências em jogos baseados em geolocalização.