1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
  2. Faculdade de Computação (FACOM)
  3. TCC - Sistemas de Informação (Monte Carmelo)
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dc.creatorÁvila, Gabriela Alves de-
dc.date.accessioned2025-09-23T17:17:11Z-
dc.date.available2025-09-23T17:17:11Z-
dc.date.issued2025-09-08-
dc.identifier.citationÁVILA, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/46968-
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/us/*
dc.subjectLarge Language Modelpt_BR
dc.subjectDocumentação Automáticapt_BR
dc.subjectAPIpt_BR
dc.subjectInteligencia Artificialpt_BR
dc.subjectDocumentação Oficialpt_BR
dc.subjectAutomatic Documentationpt_BR
dc.subjectArtificial Intelligencept_BR
dc.subjectOfficial Documentationpt_BR
dc.titleAnálise Comparativa de Large Language Models (LLMs) na Geração de Documentação para APIspt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Rocha, Adriano Mendonça-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9672436935373713pt_BR
dc.contributor.referee1Tuma, Carlos Cesar Mansur-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0916152883066962pt_BR
dc.contributor.referee2Caetano, Daniel Stefany Duarte-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/8584154563547427pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/4764493828158005pt_BR
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoA 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.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseSistemas de Informaçãopt_BR
dc.sizeorduration69pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAOpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO::SOFTWARE BASICOpt_BR
dc.orcid.putcode192606431-
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