Implementación de un Sistema Automatizado de Consulta de Información en Bases de Datos NoSQL con Inteligencia Artificial
Implementación
de un Sistema Automatizado de Consulta de Información en Bases de Datos NoSQL
con Inteligencia Artificial
Autor: Francisco
Prats Quílez
Introducción
En el contexto actual de la
gestión de datos, las bases de datos NoSQL, como MongoDB, juegan un papel
crucial debido a su flexibilidad y escalabilidad. Sin embargo, la consulta y
extracción de información relevante de estas bases de datos puede ser un desafío
debido a la diversidad y variabilidad de las estructuras de datos. Este caso de
estudio presenta el desarrollo e implementación de un sistema automatizado para
la búsqueda y consulta de información en bases de datos NoSQL utilizando
inteligencia artificial, específicamente modelos de lenguaje de gran tamaño
(LLM).
Objetivo
El objetivo de este proyecto es
diseñar un sistema que automatice la detección de estructuras de datos en bases
de datos MongoDB y permita realizar consultas en lenguaje natural. Este sistema
debe generar y ejecutar código en Python para extraer y visualizar la
información solicitada, mejorando significativamente la eficiencia y
accesibilidad en la gestión de datos.
Desarrollo
Se utilizará una plataforma web desarrollada en Vue.js, para realizar la gestión
de todo el proceso y que facilita la interacción del usuario con el sistema.
- Carga del
String de Conexión:
- El primer paso del proceso implica la carga del
string de conexión de la base de datos MongoDB, que se obtiene a través
de MongoDB Atlas. Este string es esencial para establecer la conexión con
la base de datos.
- Detección
y Descripción de Colecciones:
- El sistema carga un documento que describe las
colecciones existentes o, alternativamente, detecta automáticamente las
colecciones presentes en la base de datos.
- Una vez identificadas las colecciones, el
sistema analiza y detecta las diferentes estructuras de datos dentro de
cada colección.
- Generación
Automática de Descripciones:
- Utilizando
un modelo LLM, el sistema genera una descripción detallada de las
estructuras de datos detectadas. Esta descripción se almacena para
facilitar futuras consultas y análisis.
- Consulta
en Lenguaje Natural:
- El usuario puede realizar consultas en lenguaje
natural sobre la información contenida en la base de datos.
- Estas consultas, junto con la descripción de la
BBDD, se envían a un modelo LLM para que genere el código en Python
necesario para obtener el resultado. El prompt indica las librerías
disponibles, como Pandas, NumPy y Matplotlib, previamente instaladas en
el entorno del backend.
- Ejecución
y Visualización de Resultados:
- El código Python generado se ejecuta,
produciendo gráficos o datos que responden a la consulta realizada.
- Este proceso incluye la creación de un archivo
Python temporal que se elimina después de la ejecución para mantener el
entorno limpio y listo para futuras consultas.
- Eliminación
del Archivo Temporal:
- Después de ejecutar el código y obtener los
resultados, el archivo Python generado se elimina automáticamente,
garantizando que el sistema esté preparado para nuevas consultas sin
acumulación de archivos innecesarios.
Conclusiones
El desarrollo de este sistema
automatizado demuestra una mejora significativa en la eficiencia de la consulta
y gestión de datos en bases de datos NoSQL. La utilización de modelos LLM
permite a los usuarios interactuar con la base de datos de manera más intuitiva,
reduciendo la necesidad de conocimientos técnicos avanzados. La automatización
de la detección de estructuras de datos y la generación de código optimiza el
proceso de extracción y análisis de información.
Futuro Desarrollo
Para futuras iteraciones del proyecto, se consideran varias mejoras y
ampliaciones:
- Optimización de Prompts: Refinar los prompts
utilizados para generar el código en Python, mejorando la precisión y
eficiencia del código generado.
- Ampliación de Librerías: Integrar más librerías y
herramientas de análisis de datos para ofrecer una gama más amplia de
funcionalidades.
- Aprendizaje Continuo: Incorporar capacidades de
aprendizaje continuo para que el sistema mejore con el tiempo en base a
las consultas y resultados obtenidos.
- Histórico de
consultas: Posibilidad de tener un histórico de consultas.
Este sistema representa un avance
significativo en la gestión de datos en bases de datos NoSQL, proporcionando
una herramienta poderosa y accesible para la consulta y análisis de
información.
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