Cet article présente une pratique d'ingénierie complète pour la construction d'un robot d'analyse de données qui transforme les requêtes en langage naturel en SQL puis en graphiques visuels. Le pipeline couvre l'intégration du modèle NL2SQL, l'exécution des requêtes sur les bases de données et le rendu dynamique des graphiques. Les décisions d'ingénierie clés incluent le traitement des requêtes ambiguës, l'optimisation de la génération SQL pour les performances et la conception d'une couche de visualisation flexible. Cette approche est très pertinente pour les équipes construisant des outils d'analyse internes ou des plateformes BI alimentées par l'IA, car elle démontre une architecture prête pour la production qui fait le pont entre la compréhension du langage naturel et la visualisation des données.
Un guide pratique d'ingénierie pour un pipeline complet NL2SQL vers visualisation pour robots d'analyse de données.