HAYDN ELLEN

Il concetto di questo progetto è nato dal desiderio di colmare il divario tra linguaggio naturale e query SQL in modo efficiente e intuitivo. Lavorare in SQL può essere scoraggiante, soprattutto per chi non è esperto di SQL, e volevo sviluppare uno strumento che consentisse a chiunque di ottenere informazioni preziose da un database senza conoscere la sintassi SQL.

In sostanza, volevo creare un'applicazione in cui gli utenti potessero semplicemente digitare le loro domande in un inglese semplice, come "Qual è stato il fatturato totale delle vendite nel 2022?", e fare in modo che il sistema non solo comprendesse la domanda, ma generasse anche la query SQL corretta per recuperare la risposta.

Un altro livello di questo è stato la creazione di una funzionalità che suggerisse domande correlate, aiutando gli utenti ad approfondire ulteriormente i dati in un modo che sembrasse intuitivo. I prompt correlati, se fatti bene, potrebbero guidare gli utenti a esplorare i loro dati in modo più approfondito e scoprire approfondimenti che potrebbero non aver considerato. Questa è in realtà la parte più difficile del progetto, tuttavia con ogni iterazione mi avvicino sempre di più a centrarla nel modo giusto.

Sfide incontrate e soluzioni sviluppate

Come per qualsiasi progetto di questa natura, ci sono state molte sfide lungo il percorso. I problemi principali riguardavano le prestazioni, la generazione di prompt dinamici e la garanzia che l'applicazione potesse comprendere e convalidare le query in modo efficiente. Ecco una ripartizione dei problemi principali e delle soluzioni che ho sviluppato.

Colli di bottiglia delle prestazioni nei prompt correlati

Uno degli ostacoli più grandi era che la generazione e la convalida dei prompt correlati erano molto più lente del previsto. Inizialmente, ogni prompt veniva generato e convalidato eseguendo effettivamente query SQL sul database, il che richiedeva una notevole quantità di tempo. Ciò creava un collo di bottiglia che rendeva l'applicazione lenta: il completamento di una singola query poteva richiedere oltre 20 secondi, il che è inaccettabile per qualsiasi strumento che dovrebbe fornire informazioni rapide.

Per risolvere questo problema, ho esplorato diverse tecniche di ottimizzazione. Ho incorporato la memorizzazione nella cache per evitare esecuzioni SQL ridondanti per prompt che erano già stati convalidati, il che ha aiutato un po'. Tuttavia, la svolta è stata l'aggiunta di un sistema di convalida basato su metadati che ha consentito all'app di convalidare i prompt senza eseguire affatto SQL. Analizzando la struttura dei dati durante il caricamento e l'archiviazione delle caratteristiche chiave (come tipi di dati, valori univoci e statistiche di base) nella memoria, l'applicazione è stata in grado di determinare istantaneamente quali prompt erano validi o non validi in base ai soli metadati.

Generazione di prompt contestualmente rilevanti

Un'altra sfida importante è stata quella di far sì che i prompt correlati risultassero pertinenti alla query iniziale dell'utente. Nelle prime versioni, i prompt correlati spesso risultavano generici o, peggio, privi di senso (come suggerire "media di InvoiceNo" quando InvoiceNo è chiaramente un identificatore). Questo era un problema perché avrebbe portato gli utenti in vicoli ciechi e potenzialmente creato confusione anziché aggiungere valore.

Per risolvere questo problema, ho implementato un modo più intelligente di classificare i campi nel database, distinguendo tra identificatori, dati aggregabili (come vendite o quantità) e dati categoriali (come metodi di pagamento). Utilizzando questa classificazione, ho sviluppato una logica che genera dinamicamente solo prompt pertinenti. Ad esempio, se la query di un utente riguarda "vendite totali", i prompt correlati potrebbero includere ripartizioni per mese o per categoria, anziché campi non correlati come ID cliente.

Migliorare l'efficienza delle query

La velocità di esecuzione di SQL è diventata un altro problema, soprattutto quando si gestiscono set di dati più grandi o query più complesse. Il mio primo istinto è stato quello di affidarmi pesantemente al database in memoria, ma anche questo aveva i suoi limiti. Ho implementato riepiloghi e aggregazioni pre-calcolati per query comuni (come i totali mensili) nella fase di caricamento dei dati. In questo modo, l'applicazione poteva recuperare i risultati quasi istantaneamente per i punti dati comunemente richiesti, aggirando la necessità di elaborare l'intera tabella ogni volta. Questo approccio di utilizzo delle tabelle di riepilogo ha migliorato significativamente l'efficienza delle query.

Questo assistente interattivo per le query SQL presenta diversi casi d'uso pratici che possono aggiungere valore in diversi settori e ruoli:

Business Intelligence e analisi dei dati: per gli analisti aziendali che potrebbero non essere fluenti in SQL, questo strumento può essere prezioso. Consente loro di interrogare i dati in linguaggio naturale, liberando tempo e riducendo la dipendenza dai team di dati. Ciò significa insight più rapidi e un migliore processo decisionale.

TraStrumento di apprendimento per principianti di SQL: questo progetto funge anche da strumento didattico. Per chi sta imparando SQL, vedere il proprio input in linguaggio naturale tradotto in SQL è un modo fantastico per acquisire familiarità con la sintassi SQL. I prompt correlati offrono ulteriori opportunità di apprendimento, aiutando gli utenti a comprendere diversi modi di approcciare l'analisi dei dati.

Analisi del servizio clienti e del supporto: i team del supporto clienti spesso hanno bisogno di informazioni rapide dai dati, come il volume giornaliero dei ticket, il tempo medio di risposta o la categorizzazione dei problemi. Con questo strumento, i responsabili del supporto potrebbero ottenere queste informazioni senza dover avere competenze tecniche, rendendolo perfetto per gli utenti non tecnici in ruoli ad alto contenuto di dati.

Fondamenti per una dashboard basata su NLP: questo progetto potrebbe anche fungere da base per una dashboard dati basata su NLP più completa, in cui gli utenti potrebbero eseguire vari tipi di manipolazioni e visualizzazioni dei dati basate su comandi in linguaggio naturale. È facile immaginare di integrarla con librerie di visualizzazione per tracciare automaticamente i risultati, aggiungendo ancora più profondità alle informazioni disponibili per gli utenti.

Ulteriori apprendimento e sviluppo

Questo progetto è stato più di un semplice esercizio di creazione di progetti; è stato un'immersione profonda nelle sfumature dell'elaborazione del linguaggio naturale, dell'ottimizzazione SQL e del processo decisionale basato sui dati. Le competenze che ho acquisito dalla creazione di questo strumento, come l'ottimizzazione delle prestazioni, l'analisi della struttura dei dati e l'ottimizzazione della cache, sono risorse preziose per progetti futuri, in particolare quelli che coinvolgono grandi set di dati o requisiti di dati in tempo reale.

Questa applicazione ha inoltre gettato solide basi per ulteriori sviluppi in settori quali:

Comprensione avanzata della PNL e riconoscimento del contesto: esiste il potenziale per migliorare la capacità dello strumento di comprendere query linguistiche ancora più complesse, integrando eventualmente modelli di PNL più sofisticati in grado di gestire una più ampia varietà di domande e contesti.

Espansione nell'analisi dei dati in tempo reale: con le conoscenze che ho acquisito sull'ottimizzazione delle query e sulla memorizzazione nella cache, sono interessato a esplorare l'analisi in tempo reale. L'aggiunta di funzionalità come aggiornamenti dei dati in tempo reale e gestione delle query in tempo reale potrebbe rendere questa applicazione applicabile ad ambienti di dati in tempo reale.

Funzionalità di visualizzazione e reporting: l'integrazione della visualizzazione direttamente nei risultati renderebbe questo strumento ancora più potente, soprattutto per gli utenti non tecnici che traggono vantaggio dalle rappresentazioni visive dei dati.

Ulteriori perfezionamenti nella generazione di prompt dinamici: c'è ancora spazio per rendere i prompt correlati ancora più contestuali. Sviluppare un motore più sofisticato per generare dinamicamente prompt in base alla cronologia dell'utente, o eventualmente incorporare l'apprendimento automatico per imparare dai pattern dell'utente, sarebbe il prossimo grande passo.

I miei pensieri finali

Creare questo Interactive SQL Query Assistant è stato impegnativo e incredibilmente gratificante. È iniziato con un'idea semplice, ovvero rendere accessibili le informazioni sui dati senza la conoscenza di SQL, ma si è rapidamente evoluto in un progetto complesso che richiedeva soluzioni creative per superare i problemi di prestazioni e accuratezza contestuale. Il risultato finale è uno strumento che non solo colma il divario tra linguaggio naturale e SQL, ma getta anche le basi per alcuni progetti futuri che potrebbero spingere ancora più in là i confini della mia avventura di analisi dei dati guidata da NLP.