Desenvolvimento de um módulo para conversão de linguagem natural em SQL em um sistema de gestão
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Data
2024-12-11
Autores
Orientador
Franzen, Evandro
Banca
Schorr, Maria Claudete
Dertzbacher, Juliano
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Editor
Resumo
Os sistemas de gestão geram uma ampla gama de informações de diversas áreas e perspectivas, o que os tornam essenciais e flexíveis e por conta disso complexos. Esta complexidade frequentemente dificulta e encarece a busca de informações dentro do sistema. Diante desta dificuldade enfrentada pelos gestores do sistema ao acessar informações no sistema de gestão e seu impacto no fluxo de trabalho, a pesquisa proposta neste trabalho tem como objetivo principal facilitar essa interação, proporcionando uma resposta rápida e objetiva de acordo com as intenções impostas pelos gestores, interagindo com bancos de dados por meio da linguagem natural com o aproveitamento do potencial dos Large Language Models (LLMs) que utiliza métodos de Processamento de Linguagem Natural (PLN). Este estudo aborda o desenvolvimento de um sistema que combina a linguagem natural com consultas Structured Query Language (SQL) em ambientes de gestão empresarial, utilizando um assistente da OpenAI previamente treinado com dados relacionados ao sistema da empresa a Suíte SA, que interpretará os textos imputados pelos usuários, a qual utiliza o modelo GPT-4o, que por sua vez irá processar as informações recebidas por meio de um gateway de conexão e retornar as informações formatadas e direcionadas a uma interface desenvolvida dentro do sistema de gestão. O principal objetivo é permitir que o usuário se comunique de forma natural com o sistema, facilitando a busca pelos elementos em uma única aplicação. Por meio de uma pesquisa qualitativa, exploratória e aplicada, de procedimento bibliográfico e documental, por meio de testes, a qual foi selecionado um grupo de colaboradores da Interact Suíte SA, do setor de Produto e Desenvolvimento, que responderam um formulário e através das respostas foi possível comprovar a eficácia da utilização de um modelo para fazer a interpretação da linguagem natural para consultas SQL.
Management systems generate a wide range of information from different areas and perspectives, which makes them essential and flexible, and therefore complex. This complexity often makes it difficult and expensive to search for information within the system. Given this difficulty faced by system managers when accessing information in the management system and its impact on the workflow, the research proposed in this work has as its main objective to facilitate this interaction, providing a quick and objective response according to the intentions imposed by the managers, interacting with databases through natural language, taking advantage of the potential of Large Language Models (LLMs) that use Natural Language Processing (NLP) methods. This study addresses the development of a system that combines natural language with Structured Query Language (SQL) queries in business management environments, using an OpenAI assistant previously trained with data related to the company's system Suite SA, which will interpret the texts entered by users, which uses the GPT-4o model, which in turn will process the information received through a connection gateway and return the formatted information and directed to an interface developed within the management system. The main objective is to allow the user to communicate naturally with the system, facilitating the search for elements in a single application. Through qualitative, exploratory and applied research, with a bibliographic and documentary procedure, through tests, a group of employees from Interact Suíte SA, from the Product and Development sector, was selected, who answered a form and through the responses it was possible to prove the effectiveness of using a model to interpret natural language for SQL queries.
Management systems generate a wide range of information from different areas and perspectives, which makes them essential and flexible, and therefore complex. This complexity often makes it difficult and expensive to search for information within the system. Given this difficulty faced by system managers when accessing information in the management system and its impact on the workflow, the research proposed in this work has as its main objective to facilitate this interaction, providing a quick and objective response according to the intentions imposed by the managers, interacting with databases through natural language, taking advantage of the potential of Large Language Models (LLMs) that use Natural Language Processing (NLP) methods. This study addresses the development of a system that combines natural language with Structured Query Language (SQL) queries in business management environments, using an OpenAI assistant previously trained with data related to the company's system Suite SA, which will interpret the texts entered by users, which uses the GPT-4o model, which in turn will process the information received through a connection gateway and return the formatted information and directed to an interface developed within the management system. The main objective is to allow the user to communicate naturally with the system, facilitating the search for elements in a single application. Through qualitative, exploratory and applied research, with a bibliographic and documentary procedure, through tests, a group of employees from Interact Suíte SA, from the Product and Development sector, was selected, who answered a form and through the responses it was possible to prove the effectiveness of using a model to interpret natural language for SQL queries.
Descrição
Palavras-chave
Processamento de Linguagem Natural; Modelos de Linguagem Amplos; Sistema de informação; Linguagem de consulta estruturada; Natural Language Processing; Large Language Models; Information System; Structured Query Language
Citação
ENDRIZZI, Nícolas Cristiel. Desenvolvimento de um módulo para conversão de linguagem natural em SQL em um sistema de gestão. 2024. Monografia (Graduação em Engenharia da Computação) – Universidade do Vale do Taquari - Univates, Lajeado, 05 dez. 2024. Disponível em: http://hdl.handle.net/10737/4635.