DESENVOLVIMENTO DE UMA FERRAMENTA DE PESQUISA UTILIZANDO ALGORITMOS DE LEVENSHTEIN E TF-IDF
Resumo
O gerenciamento de informações em bases de dados tem se tornado cada vez mais desafiador com o aumento exponencial de documentos gerados online e offline. Este artigo explora a aplicação de técnicas de recuperação de informações na ferramenta de pesquisa BugSearch, utilizando TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) e a distância de Levenshtein para melhorar a precisão e relevância dos resultados. A BugSearch combina um web crawler para criar um dicionário de termos e uma interface desenvolvida em Flutter, processando consultas com algoritmos avançados e integração com a API do OpenAI para fornecer respostas geradas por Inteligência Artificial. A eficácia dessas técnicas foi avaliada, destacando a importância da combinação de TF-IDF e Levenshtein na recuperação robusta de informações.
