Natural Language Query
Acesse Dados Estruturados com uma Abordagem Totalmente Nova.
A NLQ redefine a forma como as pessoas interagem com conjuntos de dados complexos ao simplificar a formulação de consultas e a extração de dados. Esse método permite que usuários de negócios e analistas de dados trabalhem de forma mais eficaz, entregando resultados mais rápidos e de alta qualidade, aumentando a produtividade e a eficiência.
Quando integrado a tecnologias semânticas avançadas, o NLQ melhora a qualidade da saída e apoia a gestão da qualidade dos dados.
A essência do NLQ
Os sistemas NLQ utilizam dois paradigmas de design distintos, cada um adequado para cenários operacionais específicos. A escolha entre esses paradigmas depende de variáveis como a complexidade do esquema de dados subjacente e se os dados podem ser pré-processados de forma eficaz.
Natural Language Query
O NLQ, também chamado de busca em linguagem natural, permite que os usuários extraiam dados usando uma linguagem intuitiva e amigável para os negócios. Com essa tecnologia, consultas expressas em linguagem humana são automaticamente transformadas em sintaxe de consulta amigável a máquinas.
Seja por meio de consultas digitadas em uma caixa de busca ou por comandos de voz, os sistemas NLQ interpretam inteligentemente a entrada do usuário e fornecem saídas significativas.
Trusted Natural Language Query
Trusted NLQ é um desenvolvimento adicional do Natural Language Query. Esse método utiliza tecnologia baseada em ontologia para inserir uma camada de representação semântica que efetivamente desacopla a camada de investigação da linguagem natural dos mecanismos de consulta de dados físicos subjacentes.
Essa separação permite uma interação sem esforço com os dados, eliminando a necessidade de compreender ou acessar diretamente estruturas de dados brutas complexas.
Como funciona
Arquitetura de NLQ
Uma camada de orquestração direciona consultas do usuário através do LLM, banco de dados e módulo NLU. A entrada é analisada em sintaxe de consulta e executada no banco de dados gerenciado pelo administrador. A resposta do banco de dados é então refinada pelo LLM, que combina dados estruturados com clareza conversacional para uma saída em linguagem natural.
Arquitetura de Trusted NLQ Consultas
O processo espelha o NLQ, mas integra uma camada semântica entre o banco de dados e o módulo de orquestração, aproveitando ontologias e grafos de conhecimento para melhorar a qualidade e coerência dos dados, precisão na interpretação de consultas e eficiência, além de maior segurança no gerenciamento de dados.
Aplicações
Assistentes Virtuais integrados com NLQ
Integrar a Consulta em Linguagem Natural em um assistente virtual permite uma interação fluida e intuitiva com os dados da empresa. Ele oferece acesso em linguagem natural a consultas complexas, análises em tempo real e insights acionáveis, tudo por meio de uma interface interativa e conversacional. Isso melhora significativamente a experiência do usuário e a produtividade em várias funções do negócio. A NLQ oferece acesso instantâneo a dados em tempo real, acelerando o ciclo de tomada de decisão empresarial. A capacidade de conversar naturalmente com o assistente aumenta o engajamento do usuário e a eficiência geral. Quando integrado à nossa camada proprietária de orquestração, o NLQ permite uma interação fluida com toda a base de conhecimento da empresa, seja ele estruturado ou não.
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Equipe de Análise de Dados Avançada pela TNLQ
O TNLQ revoluciona o acesso tradicional a dados ao permitir que cientistas de dados e analistas de negócios tenham acesso em tempo real e autoatendimento ao sandbox de dados, sem depender de uma equipe dedicada de engenheiros de dados. Isso elimina gargalos, melhora a agilidade na exploração de dados e aumenta a produtividade geral, ao mesmo tempo em que permite que engenheiros de dados se concentrem em tarefas críticas, como otimizar a arquitetura de dados e manter sistemas de dados. Ao democratizar o acesso aos dados, o TNLQ capacita as equipes a serem mais orientadas por dados e responsivas às necessidades do negócio, facilitando, em última análise, decisões mais rápidas e informadas.
Com o TNLQ, analistas de negócios e cientistas de dados podem consultar o sandbox de dados usando linguagem natural, eliminando a necessidade de escrever SQL ou outras linguagens de consulta. Isso não só simplifica seu trabalho, como também alivia o peso dos engenheiros de dados, já que o TNLQ lida com solicitações repetitivas de consultas, permitindo que os engenheiros se concentrem em tarefas de maior valor, como otimizar a arquitetura de dados e garantir um fluxo eficiente de dados.
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Benefícios
Acessibilidade não tecnológica
O NLQ capacita usuários não técnicos a acessar e manipular dados usando linguagem natural, reduzindo a dependência de equipes de TI ou de dados.
Tomada de Decisão Rápida
O acesso instantâneo a dados em tempo real acelera os ciclos de decisão do negócio.
Melhoria da produtividade
A capacidade de conversar naturalmente com o assistente aumenta o engajamento e a produtividade do usuário.
Automação e Eficiência
Automatizar consultas repetitivas e buscar dados economiza tempo para os funcionários, liberando-os para tarefas de nível mais alto.
Democratização de Dados
Isso abre insights de dados para todos na organização, incentivando uma cultura orientada por dados.
Aprimoramento de Segurança
Com o Trusted NLQ, o modelo de IA é treinado com uma representação simbólica dos dados e a linguagem natural é traduzida para uma pseudo-linguagem que não é diretamente executável
Abordagem en AIWave
A arquitetura AIWave NLQ é otimizada para implantação escalável, configurável em hardware leve, ambientes de nuvem ou configurações locais. Graças à integração original com o AIWave, o proprietário AI Orchestrator, o NLQ é adaptado para atender a diversas necessidades de desempenho e privacidade.
O AIWave Trusted-NLQ emprega uma camada de representação semântica para abstrair o esquema de dados durante o treinamento do modelo de IA, criando um modelo que permanece eficaz por meio de atualizações do esquema. A camada simbólica fornece uma interface de proteção, isolando processos baseados na nuvem da exposição direta de dados, e facilita implantações tanto na nuvem quanto on-premises. Para maior segurança, um motor semântico confiável converte entradas de linguagem natural em uma pseudo-linguagem segura, garantindo que o acesso aos dados permaneça controlado e seguro.
