Chatbot para generar consultas SQL

Experto: Michael Scharpf

Sector: Financiero y Seguros

Área: Finanzas y Controlling

Convierta simples chats en potentes consultas SQL: Descubra nuestro revolucionario chatbot que traduce el lenguaje natural en precisas consultas SQL y lleva su análisis de datos a un nuevo nivel.

NUESTRA IA Y CIENCIA DE DATOS Casos prácticos:
EXPERIENCIA DE MÁS DE 2.000 PROYECTOS DE CLIENTES

[Desafío]

En el pasado, un banco central se enfrentaba a un reto particular: el personal necesitaba poder recuperar datos de forma eficiente de su lago de datos altamente confidencial. Era un proceso complejo, ya que el sistema de IA no podía acceder directamente al lago de datos por motivos de seguridad. En su lugar, debía generar consultas SQL que luego ejecutarían los propios empleados. Esto planteaba grandes exigencias en cuanto a facilidad de uso y seguridad de la solución.

[Solución]

Para superar este reto, decidimos desarrollar una herramienta innovadora, una prueba de concepto, que simplificara enormemente la consulta del lago de datos. Nuestro objetivo era permitir al personal del banco introducir sus consultas de datos en lenguaje natural en una sencilla ventana de chat. Utilizando el Modelo de Lenguaje (LLM) y ChatGPT, creamos un sistema capaz de generar una consulta SQL a partir de este texto, que el empleado puede utilizar a continuación.

Esta solución combina las ventajas de la inteligencia artificial y la aportación humana ocultando la complejidad de las consultas SQL y permitiendo en su lugar la aportación en lenguaje natural. Nuestro chatbot es capaz de interpretar las preguntas formuladas y traducirlas a código SQL.

[Resultado]

La implementación de este sistema se realizó en Python y se llevó a cabo en cuatro pasos. En primer lugar, se llevó a cabo la comprensión del lenguaje natural (NLU) de la pregunta introducida. Esto permitió al sistema comprender el significado de las palabras y frases. A continuación, se normalizaron las entidades reconocidas (Named Entity Normalisation) para eliminar incoherencias en la entrada.

El tercer paso consistió en la búsqueda del modelo de puntos de datos, que cotejaba las entidades normalizadas con los puntos de datos correspondientes en el lago de datos. Por último, el sistema generaba la consulta SQL que el trabajador podía utilizar para extraer los datos solicitados.

Al implantar esta solución, pudimos simplificar considerablemente el acceso al lago de datos para el personal del banco central, garantizando al mismo tiempo la seguridad de los datos. Este proyecto es un excelente ejemplo de cómo tecnologías innovadoras como la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural pueden ayudar a superar complejos retos empresariales. Por eso estamos preparados para ayudarle a usted y a su empresa a superar retos similares. Nuestra experiencia en proyectos como este nos convierte en su socio ideal en el campo del análisis de datos y la inteligencia artificial.

¿Siente curiosidad? Permítanos mostrarle lo que nos diferencia de otras empresas y cómo podemos ayudarle a alcanzar sus objetivos.

Michael Scharpf - Gestor de grandes cuentas

Su experto

Michael Scharpf | Director de Grandes Cuentas | Alexander Thamm GmbH