Conversational BI: Superando Desafios do Text2SQL

# Conversational BI: Desvendando os Desafios e Soluções do Text2SQL

Você já imaginou poder conversar com seus dados como se estivesse falando com um amigo? Essa é a promessa do Conversational BI, uma tecnologia que está revolucionando a maneira como interagimos com informações empresariais. No entanto, o caminho para transformar linguagem natural em SQL (Text2SQL) está cheio de desafios. Neste artigo, vamos explorar esses obstáculos e as soluções inovadoras, como o Snowflake's Cortex Analyst, que estão tornando esse sonho uma realidade.

## Introdução ao Conversational BI e Text2SQL

O Conversational BI visa permitir que usuários de negócios consultem dados em linguagem natural, traduzindo essa linguagem natural (NLQ) em SQL para interagir com bancos de dados. Esta abordagem empodera os usuários a acessar informações sem depender de equipes de engenharia de dados.

- O Conversational BI permite que usuários consultem dados sem necessidade de conhecimento técnico em SQL.
- SQL é a linguagem padrão para interagir com dados estruturados em bancos de dados.
- A tradução de linguagem natural para SQL, conhecida como Text2SQL ou NLIDB, é crucial para essa tecnologia.

De acordo com analistas como Gartner, o futuro do BI é conversacional, e os Large Language Models (LLMs) representam um ponto de inflexão nesse cenário.

## Desafios do Text2SQL

A tradução de linguagem natural para SQL exige uma compreensão precisa da intenção do usuário e a capacidade de mapear essa intenção para elementos específicos do banco de dados, como tabelas, colunas e operadores SQL.

- Mapear NLQ para operadores SQL corretos é complexo, especialmente ao determinar se uma frase corresponde a uma tabela, coluna ou operador SQL.
- Conhecimento do esquema do banco de dados é essencial para traduções precisas.
- Consultas complexas, envolvendo múltiplas funções SQL ou junções de tabelas, ampliam a dificuldade.

A unidade de compreensão de linguagem natural (NLU) é responsável por extrair e classificar frases-chave (utterances), como mapear 'country' para a tabela 'Country', 'maximum' para a função MAX, e 'population count' para a coluna 'Population Count'.

## Análise Detalhada da Tradução NLQ-SQL

Para que uma solução NLIDB funcione, ela deve entender o esquema do banco de dados e generalizar para novos esquemas. Isso envolve codificar o conhecimento do esquema em redes neurais e modelar o alinhamento entre colunas, chaves e menções na NLQ.

- Necessidade de codificar o esquema do banco de dados em redes neurais.
- Uso de grafos direcionados para representar relações no esquema do banco de dados.
- Modelos de linguagem pré-treinados são usados para codificar nomes de tabelas e colunas.

Conjuntos de dados como WikiSQL e Spider são referências para o desenvolvimento de interfaces de linguagem natural, enquanto SParC e CoSQL oferecem contextos de diálogo multi-turno.

## Estratégias de Codificação de Esquemas de Banco de Dados

Grafos direcionados e redes neurais gráficas (GNNs) são técnicas populares para codificar as relações do esquema de banco de dados, melhorando a precisão da tradução Text2SQL.

- Grafos direcionados representam formalmente as relações de esquemas de banco de dados.
- GNNs são utilizadas para codificar o esquema, auxiliando tanto na codificação quanto na decodificação.
- Codificadores gráficos utilizam informações históricas de itens de esquema.

CHASE-SQL com Gemini lidera o BIRD leaderboard com 73% de precisão, destacando-se por utilizar abordagens como decomposição de consultas e raciocínio chain-of-thought (CoT).

## Snowflake’s Cortex Analyst: Uma Visão Centrada no Usuário

O Snowflake's Cortex Analyst facilita conversas de BI com uma abordagem centrada no usuário, incluindo validação de intenção, modelos semânticos leves e flexibilidade nos LLMs subjacentes.

- Validação do entendimento da consulta do usuário antes de fornecer a resposta.
- Modelo semântico para mapear termos de negócios para esquemas de banco de dados.
- Flexibilidade na escolha do LLM, incluindo modelos hospedados pela Snowflake e GPT da OpenAI.

Cortex Analyst e Cortex Copilot são recentes adições à plataforma Cortex Generative AI da Snowflake, oferecendo uma solução completa de text-to-answer.

## Validação da Intenção do Usuário e Explicação da Query no Cortex Analyst

No Cortex Analyst, a validação da intenção do usuário é feita através de um diálogo onde o sistema apresenta seu entendimento da consulta e sugere ajustes para maior clareza, aumentando a precisão da resposta final.

- Apresentação do entendimento da consulta com explicação da geração da query SQL.
- Sugestões para esclarecer ambiguidades na consulta.
- Validação do usuário melhora a correção e precisão da resposta.

O Cortex Analyst primeiro valida sua compreensão da query com o usuário, oferecendo sugestões para tornar a consulta mais precisa.

## Modelo Semântico e Flexibilidade do LLM no Cortex Analyst

O modelo semântico do Cortex Analyst atua como uma ponte, mapeando termos de negócios para esquemas de banco de dados, enquanto a flexibilidade na escolha do LLM otimiza a precisão e o desempenho.

- O modelo semântico simplifica a visão de tabelas/visões do banco de dados.
- Um gerador facilita a criação do modelo semântico, armazenado em YAML.
- Flexibilidade na escolha do LLM garante otimização para cada consulta.

O modelo semântico melhora a precisão das respostas, enquanto a flexibilidade é crucial devido à evolução contínua dos LLMs.

## Conclusão

O Conversational BI, impulsionado por LLMs e tecnologias como o Snowflake's Cortex Analyst, está tornando-se uma realidade. Os principais desafios incluem a tradução de linguagem natural para SQL, a codificação de esquemas de banco de dados e a validação da intenção do usuário. Soluções como modelos semânticos e a flexibilidade de LLM estão superando esses obstáculos. A validação da intenção do usuário aumenta a confiança nos resultados, enquanto o modelo semântico facilita o mapeamento de termos de negócios para esquemas de banco de dados. Com o avanço das tecnologias de LLM, podemos esperar um futuro onde a interação com dados será ainda mais intuitiva e eficiente.

Para explorar mais sobre [Conversational BI](link-interno), visite nosso artigo anterior. Para informações adicionais sobre [Snowflake's Cortex Analyst](link-externo), consulte a documentação oficial.

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*Fonte: Autor: Não disponível. "Conversational BI: Desafios e Soluções do Text2SQL". Disponível em: [link].*