1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
2. Faculdade de Computação (FACOM)
3. TCC - Sistemas de Informação (Monte Carmelo)

ORCID:	http://orcid.org/0009-0006-6207-4314
Document type:	Trabalho de Conclusão de Curso
Access type:	Acesso Aberto
Title:	Análise Comparativa de Large Language Models (LLMs) na Geração de Documentação para APIs
Author:	Ávila, Gabriela Alves de
First Advisor:	Rocha, Adriano Mendonça
First member of the Committee:	Tuma, Carlos Cesar Mansur
Second member of the Committee:	Caetano, Daniel Stefany Duarte
Summary:	A Interface de Programação de Aplicativos (API) apresenta diferentes tipos de funcionalidades, sejam elas complexas ou não, contudo entender como utilizá-las pode acabar sendo um problema. Mesmo tendo o auxílio das documentações oficiais das APIs, ainda é possível haver limitações que podem acabar comprometendo na eficiência do desenvolvimento do sistema, como por exemplo a ausência de exemplos de uso práticos para facilitar a aplicação, a falta de informações atualizadas ou a falta de tutoriais para auxiliar no uso das funcionalidades, entre outros. Atualmente, a utilização de Modelo de Linguagem de Grande Escala (LLM) em tarefas automatizadas tem incentivado a exploração de novas aplicações no campo da programação, principalmente na área de documentação técnica. Mostrando que as documentações das APIs são essenciais em sistemas que possuem menores recursos ou prazos de desenvolvimento. Este trabalho tem como objetivo analisar a geração de documentação automática para API a partir do uso da Inteligência Artificial (IA), voltado para os seguintes modelos de forma gratuita: ChatGPT, Gemini e DeepSeek. Assim, comparando os resultados apresentados por cada uma, com os presentes na Documentação Oficial, e observando as características e limitações distintas de cada uma das LLMs com base em suas amplitudes e integridades. Através dos resultados, observou-se que os modelos adotam estratégias distintas: Gemini prioriza a precisão mesmo que para isso precise de uma menor cobertura da API, o ChatGPT oferece dados em maior quantidade, porém com riscos de imprecisão, e o DeepSeek tenta garantir que haja um equilíbrio entre esses dois critérios. Logo, a pesquisa destaca o potencial das IAs como ferramentas auxiliares na automatização das documentações de APIs, desde que sejam acompanhadas.
Keywords:	Large Language Model Documentação Automática API Inteligencia Artificial Documentação Oficial Automatic Documentation Artificial Intelligence Official Documentation
Area (s) of CNPq:	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAO CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO::SOFTWARE BASICO
Language:	por
Country:	Brasil
Publisher:	Universidade Federal de Uberlândia
Quote:	ÁVILA, Gabriela Alves de. Análise Comparativa de Large Language Models (LLMs) na Geração de Documentação para APIs. 2025. 69 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Monte Carmelo, 2025.
URI:	https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/46968
Date of defense:	8-Sep-2025
Appears in Collections:	TCC - Sistemas de Informação (Monte Carmelo)

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