Titulo Estágio
Desenvolvimento de um Sistema Multi-Agente com Capacidades Conversacionais Avançadas para Apoio em Saúde Mental
Local do Estágio
Instituto Pedro Nunes, Coimbra (Laboratório de Informática e Sistemas)
Enquadramento
A saúde mental é uma componente fundamental do bem-estar geral, e a procura por soluções de apoio acessíveis e eficazes tem vindo a crescer. O IPN está envolvido num projeto cofinanciado que visa desenvolver uma plataforma inovadora de apoio à saúde mental, recorrendo a tecnologias de Inteligência Artificial (IA). Este projeto foca-se na criação de um sistema conversacional avançado, composto por múltiplos agentes inteligentes, capazes de interagir de forma empática e personalizada. O sistema utilizará Modelos de Linguagem de Grande Dimensão (LLMs) numa estratégia de conselho de especialistas, e técnicas de Retrieval Augmented Generation (RAG) e de gestão avançada de contexto, para assegurar a relevância e a fiabilidade das interações. O(A) estagiário(a) contribuirá para o desenvolvimento desta solução, com acesso a recursos técnicos e conhecimento especializado na área. Ainda que não esteja previsto o treino de modelos, está prevista a criação de mecanismos de validação com base em supervisão por especialistas, assim como a implementação de mecanismos de Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF).
Objetivo
O objetivo principal deste estágio é o desenvolvimento e implementação de componentes chave de um sistema multi-agente para apoio na área da saúde mental. As responsabilidades do(a) estagiário(a) incluem:
- Implementar a arquitetura completa do sistema multi-agente e respetivos mecanismos de orquestração, supervisão e validação.
- Implementar mecanismos de Retrieval Augmented Generation (RAG) para enriquecer as capacidades dos agentes.
- Desenvolver ferramentas que facilitem a gestão e edição dos diferentes agentes especialistas que compõem o sistema.
- Implementar mecanismos que permitam gerar conversas artificiais, com base em casos de estudo históricos, para treino e validação do sistema.
Para apoiar o desenvolvimento do sistema conversacional, serão utilizados conjuntos de dados públicos que contêm transcrições de sessões de terapia e notas clínicas. Entre estes, destaca-se o conjunto de dados Counseling and Psychotherapy Transcripts[1], que inclui mais de 2.000 transcrições de sessões reais de terapia, oferecendo uma base rica para a geração de conversas sintéticas que simulam interações terapêuticas. Outro recurso valioso é o conjunto de dados MEMO[2], que fornece transcrições de sessões de aconselhamento acompanhadas de resumos clínicos, facilitando a criação de dados sintéticos mais concisos e clinicamente relevantes. Além disso, o conjunto de dados DAIC-WOZ[3], com 189 entrevistas, pode ser utilizado para modelar interações relacionadas a estados emocionais específicos, como a depressão. Estes conjuntos de dados, combinados com casos de estudo históricos, permitirão gerar conversas artificiais que não só reproduzem a personalidade e o diagnóstico de pacientes específicos, mas também servem para treinar e validar o sistema multi-agente, garantindo a sua eficácia e precisão.
[1] https://redivis.com/
[2] https://github.com/LCS2-IIITD/MEMO
[3] https://dcapswoz.ict.usc.edu/
Plano de Trabalhos - Semestre 1
Durante o 1º semestre, o projeto será composto pelas seguintes fases de desenvolvimento:
• F1 – Análise do estado da arte (25% do semestre): Investigação e análise de arquiteturas de sistemas multi-agente, técnicas de orquestração, mecanismos de RAG aplicados a sistemas conversacionais, ferramentas de gestão de agentes e métodos para geração de dados conversacionais sintéticos.
• F2 – Levantamento de requisitos (25% do semestre): Definição detalhada dos requisitos funcionais e técnicos para a arquitetura do sistema multi-agente, para os módulos de RAG, para as ferramentas de gestão de agentes e para o processo de geração de conversas.
• F3 – Protótipo (50% do semestre): Desenvolvimento de um protótipo inicial da arquitetura do sistema multi-agente, incluindo a implementação preliminar de mecanismos de RAG e das ferramentas de gestão e supervisão de agentes.
Plano de Trabalhos - Semestre 2
Durante o 2º semestre, o projeto será composto pelas seguintes fases de desenvolvimento:
• F4 – Implementação (70% do semestre): Desenvolvimento e integração final da arquitetura do sistema multi-agente. Implementação robusta dos mecanismos de RAG e conclusão das ferramentas de gestão e edição dos agentes especialistas. Desenvolvimento e refinação do módulo de geração de conversas artificiais.
• F5 – Testes (20% do semestre): Realização de testes exaustivos à arquitetura do sistema, à eficácia dos mecanismos de RAG, à funcionalidade das ferramentas de gestão e à qualidade das conversas geradas. Correção de erros e otimizações.
• F6 – Validação e relatório de projeto (10% do semestre): Validação da solução implementada em cenários relevantes, elaboração da documentação técnica e do relatório final do estágio.
Condições
Este trabalho será integrado num projeto de investigação cofinanciado, sendo que o aluno poderá candidatar-se a uma bolsa de investigação para licenciado no âmbito deste projeto, nos termos da legislação aplicável e regulamentos do IPN. O valor da bolsa é de 1040,98€, em linha com a tabela de bolsas de investigação da FCT.
Observações
Áreas de especialidade:
• Inteligência Artificial
• Sistemas Multi-Agente
• Processamento de Linguagem Natural
• Retrieval Augmented Generation (RAG)
• Engenharia de Software
Orientador
Carla Guerra Azevedo
caazevedo@ipn.pt 📩