HAYDN ELLEN

Le concept de ce projet est né d'une volonté de combler le fossé entre le langage naturel et les requêtes SQL de manière efficace et conviviale. Travailler avec SQL peut être intimidant, en particulier pour ceux qui ne sont pas des experts SQL, et je voulais développer un outil qui permettrait à quiconque d'obtenir des informations précieuses à partir d'une base de données sans connaître la syntaxe SQL.

Essentiellement, je voulais créer une application où les utilisateurs pourraient simplement taper leurs questions en anglais simple (des questions telles que « Quel a été le chiffre d’affaires total en 2022 ? ») et faire en sorte que le système non seulement comprenne la question mais génère également la requête SQL correcte pour récupérer la réponse.

Une autre étape consistait à créer une fonctionnalité qui suggérerait des questions connexes, aidant ainsi les utilisateurs à approfondir les données d'une manière intuitive. Les invites associées, si elles sont bien faites, pourraient guider les utilisateurs pour explorer leurs données plus en profondeur et découvrir des informations qu'ils n'auraient peut-être pas envisagées. C'est en fait la partie la plus difficile du projet, mais à chaque itération, je me rapproche de plus en plus de la réussite.

Défis rencontrés et solutions développées

Comme pour tout projet de cette nature, de nombreux défis ont été rencontrés tout au long du processus. Les principaux problèmes concernaient les performances, la génération d'invites dynamiques et la capacité de l'application à comprendre et à valider efficacement les requêtes. Voici une liste des principaux problèmes et des solutions que j'ai développées.

Goulots d'étranglement des performances dans les invites associées

L'un des plus gros obstacles était que la génération et la validation des invites associées étaient beaucoup plus lentes que prévu. Au départ, chaque invite était générée et validée en exécutant des requêtes SQL sur la base de données, ce qui prenait un temps considérable. Cela créait un goulot d'étranglement qui rendait l'application lente : l'exécution d'une seule requête pouvait prendre plus de 20 secondes, ce qui est inacceptable pour un outil censé fournir des informations rapides.

Pour résoudre ce problème, j’ai exploré plusieurs techniques d’optimisation. J’ai incorporé la mise en cache pour éviter les exécutions SQL redondantes pour les invites qui avaient déjà été validées, ce qui a un peu aidé. Cependant, la nouveauté a été l’ajout d’un système de validation basé sur les métadonnées qui a permis à l’application de valider les invites sans exécuter SQL du tout. En analysant la structure des données lors du chargement et en stockant les caractéristiques clés (comme les types de données, les valeurs uniques et les statistiques de base) en mémoire, l’application pouvait instantanément déterminer quelles invites étaient valides ou non en se basant uniquement sur les métadonnées.

Générer des invites contextuellement pertinentes

Un autre défi majeur était de faire en sorte que les invites associées soient pertinentes par rapport à la requête initiale de l'utilisateur. Dans les premières versions, les invites associées semblaient souvent génériques ou, pire, dénuées de sens (comme suggérer « moyenne de InvoiceNo » alors que InvoiceNo est clairement un identifiant). Cela posait problème car cela conduisait les utilisateurs dans des impasses et créait potentiellement de la confusion plutôt que d'apporter de la valeur.

Pour résoudre ce problème, j'ai mis en place une méthode plus intelligente de classification des champs de la base de données, en distinguant les identifiants, les données agrégées (comme les ventes ou les quantités) et les données catégorielles (comme les modes de paiement). À l'aide de cette classification, j'ai développé une logique qui génère dynamiquement uniquement les invites pertinentes. Par exemple, si la requête d'un utilisateur porte sur le « total des ventes », les invites associées peuvent inclure des répartitions par mois ou par catégorie, plutôt que des champs non liés comme l'identifiant client.

Améliorer l'efficacité des requêtes

La vitesse d'exécution de SQL est devenue un autre problème, en particulier lors de la gestion de jeux de données plus volumineux ou de requêtes plus complexes. Mon premier réflexe a été de m'appuyer fortement sur la base de données en mémoire, mais même cela avait ses limites. J'ai implémenté des résumés et des agrégations pré-calculés pour les requêtes courantes (comme les totaux mensuels) au stade du chargement des données. Ce faisant, l'application a pu récupérer des résultats presque instantanément pour les points de données fréquemment demandés, évitant ainsi la nécessité de traiter la table complète à chaque fois. Cette approche consistant à utiliser des tables récapitulatives a considérablement amélioré l'efficacité des requêtes.

Cet assistant de requête SQL interactif présente plusieurs cas d'utilisation pratiques qui peuvent ajouter de la valeur dans différents secteurs et rôles :

Business Intelligence et analyse de données : pour les analystes commerciaux qui ne maîtrisent pas forcément SQL, cet outil peut s'avérer précieux. Il leur permet d'interroger des données en langage naturel, ce qui leur fait gagner du temps et réduit la dépendance vis-à-vis des équipes de données. Cela signifie des informations plus rapides et une meilleure prise de décision.

TraOutil d'apprentissage pour les débutants en SQL : ce projet fait également office d'outil pédagogique. Pour quelqu'un qui apprend SQL, voir ses saisies en langage naturel traduites en SQL est un excellent moyen de se familiariser avec la syntaxe SQL. Les invites associées offrent d'autres possibilités d'apprentissage, aidant les utilisateurs à comprendre différentes manières d'aborder l'analyse des données.

Analyse du service client et du support : les équipes de support client ont souvent besoin d'obtenir rapidement des informations à partir des données, comme le volume quotidien des tickets, le temps de réponse moyen ou la catégorisation des problèmes. Grâce à cet outil, les responsables du support peuvent obtenir ces informations sans avoir besoin de compétences techniques, ce qui le rend parfait pour les utilisateurs non techniques occupant des postes à forte intensité de données.

Base pour un tableau de bord piloté par le traitement du langage naturel : ce projet pourrait également servir de base à un tableau de bord de données piloté par le traitement du langage naturel plus complet, dans lequel les utilisateurs pourraient effectuer divers types de manipulations et de visualisations de données en fonction de commandes en langage naturel. Il est facile d'imaginer l'intégration de ce projet avec des bibliothèques de visualisation pour représenter automatiquement les résultats sous forme de graphiques, ajoutant ainsi encore plus de profondeur aux informations disponibles pour les utilisateurs.

Apprentissage et perfectionnement continus

Ce projet a été plus qu'un simple exercice de création de projet ; il s'agit d'une plongée en profondeur dans les nuances du traitement du langage naturel, de l'optimisation SQL et de la prise de décision basée sur les données. Les compétences que j'ai acquises en créant cet outil, comme le réglage des performances, l'analyse de la structure des données et l'optimisation du cache, sont des atouts précieux pour les projets futurs, en particulier ceux impliquant de grands ensembles de données ou des exigences de données en temps réel.

Cette application a également posé des bases solides pour un développement ultérieur dans des domaines tels que :

Compréhension avancée du PNL et reconnaissance du contexte : il est possible d'améliorer la capacité de l'outil à comprendre des requêtes linguistiques encore plus complexes, en intégrant éventuellement des modèles PNL plus sophistiqués capables de gérer une plus grande variété de questions et de contextes.

Évolution vers l'analyse des données en temps réel : grâce aux connaissances que j'ai acquises sur l'optimisation des requêtes et la mise en cache, je suis intéressé par l'exploration des analyses en temps réel. L'ajout de fonctionnalités telles que les mises à jour de données en direct et la gestion des requêtes en temps réel pourrait rendre cette application applicable aux environnements de données en direct.

Capacités de visualisation et de création de rapports : l’intégration de la visualisation directement dans les résultats rendrait cet outil encore plus puissant, en particulier pour les utilisateurs non techniques qui bénéficient de représentations visuelles des données.

Améliorations supplémentaires dans la génération d'invites dynamiques : il est encore possible de rendre les invites associées encore plus contextuelles. Le développement d'un moteur plus sophistiqué pour générer dynamiquement des invites en fonction de l'historique de l'utilisateur, ou éventuellement l'intégration de l'apprentissage automatique pour apprendre à partir des modèles d'utilisateur, serait la prochaine grande étape.

Mes dernières réflexions

La création de cet assistant de requête SQL interactif a été à la fois un défi et une expérience incroyablement enrichissante. Tout a commencé avec une idée simple : rendre les informations sur les données accessibles sans connaissances SQL. Mais cela a rapidement évolué vers un projet complexe nécessitant des solutions créatives pour surmonter les problèmes de performances et de précision contextuelle. Le résultat final est un outil qui non seulement comble le fossé entre le langage naturel et SQL, mais jette également les bases de certains projets futurs qui pourraient repousser encore plus loin les limites de mon aventure d'analyse de données basée sur le traitement du langage naturel.