Natural Language Query
Accede a datos estructurados con un enfoque completamente nuevo
NLQ redefine la forma en que las personas interactúan con conjuntos de datos complejos al agilizar la formulación de consultas y la extracción de datos. Este método permite a los usuarios de negocio y analistas de datos trabajar de forma más eficaz, ofreciendo resultados más rápidos y de alta calidad, aumentando la productividad y la eficiencia.
Cuando se integra con tecnologías semánticas avanzadas, NLQ mejora la calidad de salida y soporta la gestión de la calidad de los datos.
La esencia delNLQ
Los sistemas NLQ aprovechan dos paradigmas de diseño distintos, cada uno adecuado para escenarios operativos específicos. La elección entre estos paradigmas depende de variables como la complejidad del esquema de datos subyacente y si los datos pueden ser preprocesados eficazmente.
Natural Language Query
NLQ, también conocida como búsqueda en lenguaje natural, permite a los usuarios extraer datos utilizando un lenguaje intuitivo y amigable para el negocio. Con esta tecnología, las consultas expresadas en lenguaje humano se transforman automáticamente en una sintaxis de consulta amigable para máquinas.
Ya sea mediante consultas tecleandas en un cuadro de búsqueda o mediante comandos de voz, los sistemas NLQ interpretan inteligentemente la entrada del usuario y proporcionan salidas significativas.
Trusted Natural Language Query
Trusted NLQ es un desarrollo adicional de Natural Language Query. Este método aprovecha tecnología basada en ontologías para insertar una capa de representación semántica que desacopla eficazmente la capa de investigación del lenguaje natural de los mecanismos de consulta de datos físicos subyacentes.
Esta separación permite una interacción sencilla con los datos, eliminando la necesidad de comprender o acceder directamente a estructuras de datos en bruto complejas.
Cómo funciona
Arquitectura de NLQ
Una capa de orquestación dirige las consultas del usuario a través del LLM, la base de datos y el módulo NLU. La entrada se analiza en sintaxis de consulta y se ejecuta en la base de datos gestionada por el administrador. La respuesta a la base de datos es luego refinada por el LLM, fusionando datos estructurados con claridad conversacional para obtener una salida en lenguaje natural.
Arquitectura de Trusted NLQ
El proceso refleja la NLQ, pero integra una capa semántica entre la base de datos y el módulo de orquestación, aprovechando ontologías y grafos de conocimiento para mejorar la calidad y coherencia de los datos, la precisión de la interpretación de consultas y la eficiencia, además de mayor seguridad en la gestión de datos.
Aplicaciones
Asistentes virtuales integrados con NLQ
Integrar la Consulta en Lenguaje Natural en un asistente virtual permite una interacción fluida e intuitiva con los datos empresariales. Proporciona acceso en lenguaje natural a consultas complejas, análisis en tiempo real e información accionable, todo a través de una interfaz interactiva y conversacional. Esto mejora significativamente la experiencia del usuario y la productividad en diversas funciones empresariales. NLQ ofrece acceso instantáneo a datos en tiempo real, acelerando el ciclo de toma de decisiones empresariales. La capacidad de comunicarse de forma natural con el asistente aumenta la implicación del usuario y la eficiencia general. Cuando se integra en nuestra capa propietaria de orquestación, NLQ permite una interacción fluida con toda la base de conocimiento empresarial, ya sea que los datos estén estructurados o no.
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Equipo de análisis de datos impulsado por TNLQ
TNLQ revoluciona el acceso tradicional a los datos al permitir que científicos de datos y analistas de negocio tengan acceso en tiempo real y de autoservicio al sandbox de datos sin depender de un equipo dedicado de ingenieros de datos. Esto elimina cuellos de botella, mejora la agilidad en la exploración de datos y aumenta la productividad general, permitiendo a los ingenieros de datos centrarse en tareas críticas como optimizar la arquitectura de datos y mantener los sistemas de datos. Al democratizar el acceso a los datos, TNLQ empodera a los equipos para ser más orientados a los datos y responder mejor a las necesidades del negocio, facilitando en última instancia una toma de decisiones más rápida e informada.
Con TNLQ, los analistas de negocio y científicos de datos pueden consultar el sandbox de datos usando lenguaje natural, eliminando la necesidad de escribir SQL u otros lenguajes de consulta. Esto no solo simplifica su trabajo, sino que también alivia la carga de los ingenieros de datos, ya que TNLQ gestiona solicitudes de consulta repetitivas, permitiendo a los ingenieros centrarse en tareas de mayor valor como optimizar la arquitectura de datos y garantizar un flujo eficiente de datos.
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Beneficios
Accesibilidad no tecnológica
NLQ permite a usuarios no técnicos acceder y manipular datos usando lenguaje natural, reduciendo la dependencia de TI o de los equipos de datos.
Toma de decisiones más rápida
El acceso instantáneo a datos en tiempo real acelera los ciclos de decisión empresarial.
Mejora de la productividad
La capacidad de comunicarse de forma natural con el asistente mejora la implicación y la productividad del usuario.
Automatización y eficiencia
Automatizar consultas repetitivas y la obtención de datos ahorra tiempo a los empleados, liberándolos para tareas de mayor nivel.
Democratización de los datos
Abre información sobre datos a todos en la organización, fomentando una cultura basada en datos.
Mejora de la seguridad
Con Trusted NLQ, el modelo de IA se entrena en una representación simbólica de los datos y el lenguaje natural se traduce a un pseudolenguaje que no es directamente ejecutable
Enfoque en AIWave
La arquitectura NLQ de AIWave está optimizada para un despliegue escalable, configurable en hardware ligero, entornos en la nube o configuraciones locales. Gracias a la integración por diseño con AIWave, el propietario AI Orchestrator, NLQ está adaptado para satisfacer diversas necesidades de rendimiento y privacidad.
AIWave Trusted-NLQ emplea una capa de representación semántica para abstraer el esquema de datos mientras entrena el modelo de IA, creando un modelo que sigue siendo efectivo mediante actualizaciones de esquema. La capa simbólica proporciona una interfaz protectora, aislando los procesos basados en la nube de la exposición directa de datos, y facilita despliegues tanto en la nube como en las instalaciones. Para mayor seguridad, un motor semántico de confianza convierte las entradas en lenguaje natural en un pseudo-lenguaje seguro, asegurando que el acceso a los datos siga siendo controlado y seguro.
