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POSTED , 21 AGO 2025
Configuratore Grafico Semantico per SQL: Il Ponte Indispensabile tra Dati e Intelligenza Artificiale
L'integrazione dei Large Language Models (LLM) nei sistemi informativi aziendali rappresenta la nuova frontiera dell'accesso ai dati. Il sogno è universale: interrogare un database in linguaggio naturale e ottenere risposte precise, affidabili e immediate. Tuttavia, la realtà si scontra con una complessità spesso sottostimata: gli LLM, per quanto potenti, sono "ciechi" alla struttura e al significato intrinseco dei dati. Generare query SQL corrette non è solo questione di sintassi, ma di comprensione semantica profonda.
Il vero collo di bottiglia non è la generazione del codice, ma la mancanza di contesto. Tabelle, relazioni, chiavi e, soprattutto, le logiche di business che le governano, raramente sono esplicite o documentate in modo machine-readable. È in questo gap informativo che si inserisce in modo cruciale il Configuratore Grafico Semantico per SQL.
Perché è il Fondamento Indispensabile per gli LLM
Un LLM che tenta di generare SQL senza un layer semantico è come un traduttore geniale a cui è stato dato un dizionario senza le definizioni, solo l'elenco delle parole. Il configuratore semantico fornisce proprio quel contesto definitorio e relazionale.
In questo esempio ho inserito la tabella REGISTRO e le tabelle collegate da relazioni di lookup
Lo schema grafico genera un DB JSON con l'elenco di tutte le tabelle, keyword, filtri, relazioni, mappature dei campi, ect.
Inserendo un prompt es. "censimento impianti" dallo schema viene estratto il JSON compatto: "censimento" è una parola chiave della tabella registro
la tabella registro ha una serie di relazioni di lookup che vengono inserite nel JSON compatto:
Il JSON risultante può essere usato con tutti gli LLM.
https://pgsoftnews.blogspot.com/2025/07/ai-texttosql-etl-rag-nlp-datascience.html
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