Caso de negocio

AI Data Analyst Bot

Text-to-SQL e RAG para acesso analítico orientado ao negócio

Python • Streamlit • Gemini • LangChain

O desafio

Usuários de negócio querem respostas, não dashboards e schemas de tabelas. Mas acesso a dados com IA só funciona quando retrieval, geração de consulta e governança são desenhados com cuidado. Este projeto mostra que produtos analíticos com IA continuam dependendo de engenharia de dados sólida.

Como resolvemos

  • - Roteamento entre fluxos de Text-to-SQL e RAG
  • - Uso de retrieval para aterrar respostas baseadas em documentos
  • - Consulta ao warehouse para perguntas analíticas estruturadas
  • - Exposição da experiência por uma interface leve

Historia de execucao

A aplicação decide se o usuário precisa de geração SQL ou recuperação de conhecimento, e responde por um fluxo aterrado em vez de um prompt único opaco.

IA sem base fraca

Este projeto é valioso no site porque demonstra um ponto importante para o mercado: interfaces de IA só geram confiança quando a plataforma de dados por trás é confiável.

Por que importa para o ciclo editorial

O tema performa bem entre GitHub, site e LinkedIn porque conecta profundidade técnica com uma audiência de negócio mais ampla.