Natural Language Query
Accedi ai dati strutturati con un approccio completamente nuovo
NLQ ridefinisce il modo in cui le persone interagiscono con dataset complessi, semplificando la formulazione delle query e l’estrazione dei dati. Questo metodo consente agli utenti business e agli analisti dei dati di lavorare in modo più efficace, ottenendo risultati più rapidi e di alta qualità, con un miglioramento della produttività e dell’efficienza.
Quando integrato con tecnologie semantiche avanzate, NLQ migliora la qualità degli output e supporta la gestione della qualità dei dati.
L'essenza della NLQ
I sistemi NLQ si basano su due distinti paradigmi di progettazione, ciascuno adatto a specifici scenari operativi. La scelta tra questi paradigmi dipende da variabili quali la complessità dello schema dati sottostante e la possibilità di pre-elaborare efficacemente i dati.
Natural Language Query
NLQ, noto anche come ricerca in linguaggio naturale, consente agli utenti di estrarre dati utilizzando un linguaggio intuitivo e orientato al business. Con questa tecnologia, le query espresse in linguaggio umano vengono automaticamente trasformate in una sintassi interrogabile dalle macchine.
Che si tratti di query digitate in una casella di ricerca o di comandi vocali, i sistemi NLQ interpretano in modo intelligente l’input dell’utente e forniscono risultati significativi.
Trusted Natural Language Query
Trusted NLQ rappresenta un’evoluzione della Natural Language Query. Questo metodo sfrutta una tecnologia basata su ontologie per introdurre un livello di rappresentazione semantica che disaccoppia efficacemente il livello di interrogazione in linguaggio naturale dai meccanismi fisici sottostanti di interrogazione dei dati.
Questa separazione consente un’interazione semplice con i dati, eliminando la necessità di comprendere o accedere direttamente a strutture di dati grezzi complesse.
Come funziona
Architettura della NLQ
Un livello di orchestrazione indirizza le query dell’utente attraverso l’LLM, il database e il modulo NLU. L’input viene analizzato e convertito in sintassi di query, quindi eseguito sul database gestito dagli amministratori. La risposta del database viene poi raffinata dall’LLM, combinando dati strutturati e chiarezza conversazionale per produrre un output in linguaggio naturale.
Architettura della Trusted NLQ
Il processo rispecchia quello della NLQ, ma integra un livello semantico tra il database e il modulo di orchestrazione, sfruttando ontologie e knowledge per migliorare la qualità e la coerenza dei dati, l’accuratezza nell’interpretazione delle query e l’efficienza, con un ulteriore livello di sicurezza nella gestione dei dati.
Applicazioni di business
Assistenti virtuali integrati con NLQ
L’integrazione della Natural Language Query in un assistente virtuale consente un’interazione fluida e intuitiva con i dati aziendali. Offre accesso in linguaggio naturale a query complesse, analisi in tempo reale e insight azionabili, il tutto attraverso un’interfaccia interattiva e conversazionale. Questo migliora significativamente l’esperienza utente e la produttività in diverse funzioni aziendali. NLQ fornisce accesso immediato ai dati in tempo reale, accelerando il ciclo decisionale aziendale. La possibilità di interagire in modo naturale con l’assistente aumenta il coinvolgimento degli utenti e l’efficienza complessiva. Quando integrata nel nostro livello proprietario di orchestrazione, NLQ consente un’interazione fluida con l’intera knowledge base aziendale, indipendentemente dal fatto che i dati siano strutturati o non strutturati.
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Team di analisi dati potenziato da TNLQ
TNLQ rivoluziona l’accesso tradizionale ai dati consentendo a data scientist e business analyst di avere accesso self-service e in tempo reale al data sandbox, senza dipendere da un team dedicato di data engineer. Questo elimina i colli di bottiglia, migliora l’agilità nell’esplorazione dei dati e aumenta la produttività complessiva, permettendo al contempo ai data engineer di concentrarsi su attività critiche come l’ottimizzazione dell’architettura dei dati e la manutenzione dei sistemi dati. Democratizzando l’accesso ai dati, TNLQ rende i team più guidati dai dati e più reattivi rispetto alle esigenze di business, favorendo decisioni più rapide e meglio informate.
Con TNLQ, business analyst e data scientist possono interrogare il data sandbox in linguaggio naturale, eliminando la necessità di scrivere SQL o altri linguaggi di query. Questo non solo semplifica il loro lavoro, ma riduce anche il carico sui data engineer, poiché TNLQ gestisce le richieste di query ripetitive, consentendo agli ingegneri di concentrarsi su attività a maggior valore aggiunto, come l’ottimizzazione dell’architettura dei dati e la garanzia di un flusso dati efficiente.
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Benefit
Accessibilità per utenti non tecnici
NLQ consente agli utenti non tecnici di accedere ai dati e manipolarli usando il linguaggio naturale, riducendo la dipendenza dai team IT o dai team dati.
Decisioni più rapide
L’accesso immediato ai dati in tempo reale accelera i cicli decisionali aziendali.
Miglioramento della produttività
La possibilità di conversare in modo naturale con l’assistente aumenta il coinvolgimento degli utenti e la produttività.
Automazione ed efficienza
L’automazione delle query ripetitive e del recupero dei dati fa risparmiare tempo ai dipendenti, liberandoli per attività di livello superiore.
Democratizzazione dei dati
Apre l’accesso agli insight sui dati a tutta l’organizzazione, promuovendo una cultura data-driven.
Rafforzamento della sicurezza
Con Trusted NLQ, il modello di IA viene addestrato su una rappresentazione simbolica dei dati e il linguaggio naturale viene tradotto in uno pseudo-linguaggio non direttamente eseguibile.
Il nostro approccio
L’architettura AIWave NLQ è ottimizzata per una distribuzione scalabile ed è configurabile su hardware leggero, ambienti cloud o installazioni on-premises. Grazie all’integrazione by-design con l’AI Orchestrator proprietario di AIWave, NLQ è progettata per soddisfare esigenze diverse in termini di prestazioni e privacy.
AIWave Trusted-NLQ utilizza un livello di rappresentazione semantica per astrarre lo schema dei dati durante l’addestramento del modello di IA, creando un modello che rimane efficace anche in caso di aggiornamenti dello schema. Il livello simbolico fornisce un’interfaccia protettiva, isolando i processi basati sul cloud dall’esposizione diretta ai dati, e facilita implementazioni sia nel cloud sia on-premises. Per una sicurezza aggiuntiva, un motore semantico trusted converte gli input in linguaggio naturale in uno pseudo-linguaggio sicuro, garantendo che l’accesso ai dati rimanga controllato e protetto.
