Análise de bancos de dados baseada em linguagem natural com Amazon Nova

TL;DR

• A análise de bancos de dados por linguagem natural é viabilizada pelos modelos de base Amazon Nova (Nova Pro, Nova Lite, Nova Micro) e pelo padrão ReAct implementado via LangGraph, permitindo interações no estilo de conversa com sistemas de banco de dados complexos.
• A solução gira em torno de três componentes essenciais—UI, IA gerativa e dados—e usa um agente para coordenar perguntas, raciocínio, orquestração de fluxos e respostas em linguagem natural com autorrecuperação.
• Ela oferece autocorreção e fluxos de HITL (human-in-the-loop) para validar e refinar consultas SQL, assegurando que os resultados correspondam à intenção do usuário e aos requisitos do esquema.
• Avaliações no dataset Spider de text-to-SQL mostram desempenho competitivo e baixa latência em tarefas de tradução cross-domain, com destaque para as perguntas mais complexas. Para implantações de produção, são observadas considerações de segurança para o Streamlit na demonstração.
• A colaboração com o GenAIIC oferece acesso a especialistas para identificar casos de uso valiosos e adaptar soluções práticas de IA generativa; a arquitetura usa o Amazon Bedrock para permitir NL==SQL e visualizações de dados.

Contexto e antecedentes

Interfaces de linguagem natural para bancos de dados são um objetivo antigo na gestão de dados. A abordagem here utiliza modelos de linguagem grandes (LLMs) com agentes para decompor consultas complexas em etapas de raciocínio explícitas e permitir a autorrecuperação por meio de ciclos de validação. Ao detectar erros, analisar falhas e refinar consultas, o sistema se aproxima de corresponder à intenção do usuário e aos requisitos do esquema com precisão e confiabilidade. Isso permite interações intuitivas, no estilo de conversa, com sistemas de banco de dados sofisticados, mantendo a exatidão analítica. Para alcançar desempenho otimizado com compromissos mínimos, a solução usa a família de modelos de base Amazon Nova (Nova Pro, Nova Lite e Nova Micro). Esses FMs codificam vastas quantidades de conhecimento mundial, permitindo raciocínio sutil e compreensão contextual para análises complexas de dados. O padrão ReAct (raciocínio e ação) é implementado através da arquitetura flexível do LangGraph, combinando as forças do Nova com etapas de raciocínio explícitas e ações. O resultado é uma abordagem moderna para análises de banco de dados em linguagem natural que suporta análise automatizada e consultas NL-to-SQL em conjuntos de dados. Muitos clientes em transformação de IA generativa reconhecem que seus grandes repositórios de dados contêm potencial não explorado para análises automatizadas. Isso os leva a explorar soluções SQL de consulta para extrair dados, desde cláusulas simples SELECT até consultas multipagina com agregações e funções sofisticadas. O desafio central é transformar a intenção do usuário — expressa ou implícita — em consultas SQL performáticas, precisas e válidas que retornem o conjunto de dados correto para visualização e exploração subsequentes. Nossa solução se destaca por gerar consultas com contexto e metadados que obtêm conjuntos de dados precisos e realizam análises complexas. Ampliar a usabilidade com uma interface amigável é crucial; desenvolvemos uma interface intuitiva em que o usuário é guiado ao longo da jornada de análise com capacidades de HITL, permitindo entradas, aprovações e modificações em pontos decisivos. A arquitetura facilita uma análise integrada e de longo prazo, não apenas uma única consulta.

O que há de novo

A arquitetura apresentada traz três componentes centrais—UI, IA gerativa e dados—com um agente central que coordena perguntas, roteamento e saídas. O agente realiza compreensão de questões, tomada de decisões, orquestração de fluxos e geração de respostas em linguagem natural, aprimora a qualidade do texto, padroniza a terminologia e mantém o contexto de conversa para permitir uma sequência de consultas relacionadas com uma intenção analítica precisa. As capacidades-chave incluem roteamento inteligente para invocar as ferramentas corretas para cada pergunta, permitindo o processamento end-to-end de consultas. O fluxo também processa dados tabulares e visuais, gerando resumos abrangentes que explicam descobertas, destacam percepções-chave e sugerem perguntas de acompanhamento relevantes. Um benefício adicional é a habilidade do agente de propor perguntas de acompanhamento para aprofundar a exploração de dados e revelar insights inesperados. O agente mantém o contexto entre as conversas, reconstruindo perguntas abreviadas a partir do contexto anterior para confirmação e sugerindo perguntas adicionais após cada troca. A padronização de terminologia é aplicada para manter consistência com padrões da indústria, diretrizes de clientes e requisitos de marca, expandindo abreviações para formas completas para melhorar clareza tanto nas entradas quanto nas saídas. A solução também inclui autocorreção: se ocorrer erro de execução, o agente usa o erro e o contexto completo para regenerar uma consulta SQL corrigida. Essa abordagem aumenta a robustez do processamento de consultas. A saída do agente inclui um sumário em linguagem natural, resultados tabulares com raciocínio, visualizações com explicações e um resumo conciso de insights. A demonstração utiliza o Streamlit apenas para ilustração; implantações de produção devem considerar configurações de segurança apropriadas. O GenAIIC (Centro de Inovação em IA Generativa) oferece suporte adicional com especialistas para identificar casos de uso e soluções sob medida. Os modelos Nova, aliados ao Bedrock, permitem transformar consultas em linguagem natural em SQL com suporte a visualizações, com resultados de avaliação que indicam desempenho competitivo e potencial para democratizar o acesso a dados por meio de interfaces naturais.

Detalhes técnicos ou Implementação

Arquitetura e componentes centrais

A arquitetura envolve três componentes centrais: UI, IA gerativa e dados. Um agente atua como coordenador central, realizando compreensão de perguntas, tomada de decisões, orquestração de fluxos, roteamento inteligente e geração de respostas em linguagem natural. O agente aprimora a qualidade do texto, padroniza a terminologia e mantém o contexto para suportar uma cadeia de consultas relacionadas com intencionalidade analítica precisa. O roteamento inteligente assegura que as ferramentas corretas sejam chamadas para cada pergunta, possibilitando o processamento end-to-end. O fluxo também processa dados tabulares e visuais e utiliza o contexto completo para gerar resumos e percepções.

O agente e capacidades de autocorreção

Um recurso-chave é a capacidade de autocorreção do agente. Quando ocorre um erro de execução, o agente utiliza o erro e o contexto para regenerar uma consulta SQL corrigida. Essa abordagem robusta sustenta o processamento confiável de consultas, mesmo em cenárioscomplexos. O agente processa entradas — a pergunta reescrita, os resultados da análise e o contexto — para produzir um sumário em linguagem natural e uma resposta que inclua resultados tabulares com raciocínio, explicações de visualizações e um resumo de insights. O agente mantém o contexto entre conversas, reconstruindo perguntas abreviadas para confirmação e sugerindo perguntas de acompanhamento após cada interação.

Processamento de dados, visualização e padronização de linguagem

A solução suporta o processamento de dados tabulares e visuais e a geração de saídas que explicam descobertas e destacam insights. A terminologia é padronizada para alinhar-se a padrões da indústria, diretrizes do cliente e requisitos de marca, com a expansão de abreviações para formas completas para maior clareza.

Avaliação e considerações de produção

A solução foi avaliada no Spider dataset de text-to-SQL, um conjunto de referência amplamente utilizado para parsing semântico cross-domain. O Spider compreende 10.181 questões e 5.693 consultas SQL únicas em 200 bancos de dados com 138 domínios. A avaliação foi realizada em configuração zero-shot (sem ajuste fino com exemplos do conjunto) para medir a generalização da tradução NL-to-SQL. As métricas destacaram desempenho competitivo e baixa latência, especialmente para consultas complexas. A avaliação ajuda a comparar o Nova com abordagens de ponta e demonstra o potencial de apoiar consultas em linguagem natural em escala.

Demonstração e considerações de produção

A interface Streamlit é usada para fins ilustrativos na demonstração. Para implantações de produção, configurações de segurança e arquitetura de implantação devem ser revisadas para assegurar alinhamento com os requisitos e melhores práticas da organização. O GenAIIC oferece acesso a especialistas para ajudar a identificar casos de uso valiosos e adaptar soluções de IA generativa às necessidades específicas.

Pré-requisitos e etapas de implantação (visão geral)

• Use notebooks SageMaker para experimentar a solução.
• Faça o download e prepare o banco de dados utilizado para consultas.
• Inicie a aplicação Streamlit com o comando: streamlit run app.py. A demonstração ilustra a interface e o fluxo; em produção, considere segurança e escalabilidade.

Tabela de fatos-chave

Por que isso importa (impacto para desenvolvedores/empresas)

• Permite consultas naturais de ponta a ponta sobre dados estruturados com geração de SQL precisa, reduzindo a barreira de acesso a dados para analistas e tomadores de decisão.
• Usa etapas de raciocínio explícitas e ações para aumentar a transparência do processo analítico e a rastreabilidade.
• Suporta autocorreção e fluxos HITL para melhorar robustez e confiabilidade em implantações reais.
• Oferece uma abordagem escalável para tradução de consultas cross-domain com baixa latência, mesmo para consultas complexas.
• Oferece orientação especializada através do GenAIIC para identificar casos de uso impactantes e adaptar soluções às necessidades da organização.

Principais conclusões

• Amazon Nova, guiado pelo padrão ReAct e pelo LangGraph, permite transformação NL em SQL com raciocínio explícito.
• Um agente central coordena perguntas, roteamento e saídas, mantendo contexto entre diálogos.
• Autocorreção e HITL aumentam a robustez diante de erros de execução e refinam resultados.
• A avaliação Spider mostra desempenho competitivo em tarefas de tradução NL-to-SQL com baixa latência.
• A demonstração com Streamlit é ilustrativa; implantações de produção exigem configurações de segurança adequadas.

Referências

• https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/natural-language-based-database-analytics-with-amazon-nova/
• Referências ao Amazon Nova Foundation Models e Amazon Bedrock são mencionadas no artigo como parte do contexto da solução.