Referências
Explore as conexões
Respostas em que pode confiar O protótipo do Transition Digital Brasil foi criado para tomadores de decisão que não podem depender de suposições. Cada resposta é baseada em fontes confiáveis e acompanhada de evidências verificáveis.
Olhando para o futuro
Cada etapa deste protótipo indica a direção que estamos seguindo:
uma infraestrutura compartilhada e transparente para inteligência climática e de desenvolvimento.
Hoje já trabalhamos com uma dúzia de conjuntos de dados confiáveis e estamos expandindo constantemente o escopo por regiões e temas.
Com o tempo, isso formará uma rede viva de dados compartilhados por parceiros e colaboradores externos, criando uma base mais rica e diversa para gerar insights.
Nosso grafo de conhecimento (‘Knowledge Graph’), desenvolvido pela Climate Policy Radar, conecta conceitos, políticas e dados relacionados, permitindo que o sistema entenda significado e contexto — não apenas palavras-chave.
À medida que parceiros adicionam novas taxonomias e domínios, esse grafo facilitará a conexão de insights entre setores e regiões.
Saiba mais sobre como o grafo funciona →
Também estamos caminhando para maior abertura e participação — introduzindo uma camada ‘self-serve’ que permitirá a inclusão de novos dados e criação de aplicativos especializados, sempre com transparência e qualidade.
Ver todos os conjuntos de dados →
Versões futuras da TD trabalharão com mais tipos de dados e modalidades, aplicarão verificações de qualidade mais profundas e controle de versões, e aprimorarão os protocolos que determinam como as respostas são geradas — sempre preservando o que torna o sistema confiável: transparência, síntese baseada em evidência e explicabilidade.
Metodologia & Conjuntos de Dados
Arquitetura do Sistema
O Transition Digital utiliza diversas fontes de dados por meio de uma arquitetura MCP (Model Context Protocol).
A plataforma usa Geração Aumentada por Recuperação (RAG) para consultar e sintetizar informações de dados climáticos diversos, com referências consistentes.
Como funciona
- Processamento da pergunta: a IA identifica dados e ferramentas relevantes
- Seleção dinâmica de ferramentas:
- consultas no grafo de conhecimento ‘Knowledge Graph’ (políticas)
- consultas geoespaciais (localização de ativos)
- análise estatística (tendências e comparações)
- Integração RAG: busca semântica + navegação no grafo para encontrar evidências
Síntese da resposta: resultados combinados com mapas, tabelas, gráficos e citações
