O que é pesquisa em linguagem natural (NLS)?

Líderes empresariais se envolvem em uma série de tarefas de alta prioridade, muitas das quais exigem a tomada de decisões críticas.

Digamos que você seja o chefe de vendas de uma organização global. Você está pronto para tomar uma decisão importante sobre a estratégia de vendas do próximo trimestre, mas primeiro precisa olhar para o conjunto de dados certo. Você sabe que ele existe em algum lugar nos bancos de dados da sua organização, mas não está ao seu alcance. Alguém precisa encontrá-lo, limpá-lo e fazer um relatório antes que você possa agir.

Agora, imagine se você pudesse falar com seu data warehouse; fazer perguntas como "Qual país teve o melhor desempenho no último trimestre?" ou "Qual produto vendeu mais na América do Norte?" e receber instantaneamente um detalhamento, completo com gráficos e insights. Acredite ou não, iniciar uma conversa com seu data warehouse não é mais um sonho distante, graças à aplicação da pesquisa em linguagem natural no gerenciamento de dados.

O que é pesquisa em linguagem natural?

A pesquisa em linguagem natural é uma técnica baseada em inteligência artificial (IA) que depende do processamento de linguagem natural (PLN) para permitir que você interaja com máquinas sem precisar usar consultas ou comandos complexos baseados em sintaxe. Em vez disso, você usa uma linguagem simples para pesquisar os dados necessários em seu banco de dados, como se estivesse falando com outro ser humano.

É evidente que o futuro será fortemente orientado por IA. Para suprir sua necessidade de tomada de decisão mais rápida e uma abordagem mais inclusiva para utilização de dados, as organizações precisarão incorporar modelos e técnicas de IA e machine learning (ML). A mudança para IA promete agilizar as operações e criar um ambiente onde todos estejam equipados para tomar decisões informadas.

Falando em mudança, não vai demorar muito para vermos alguém dizendo: "Já se foram os dias em que as organizações dependiam de especialistas em SQL para trabalhar com dados". E eles não podem ser culpados porque, quando você pode usar inglês simples para responder perguntas (QA), por que gastar tempo e depender de consultas que devem ser 100% sintaticamente precisas antes de poder executá-las?

E quanto à consulta em linguagem natural (NLQ)?

A pesquisa em linguagem natural tem um caso de uso muito específico em gestão de dados e analítica, onde é usada para consultar dados estruturados. Na verdade, quando usada para esses propósitos, você verá que ela é frequentemente chamada de consulta em linguagem natural (NLQ) — sim, outro termo que usa o “linguagem natural" prefixo.

Não é de se admirar que seja comum confundir processamento de linguagem natural (PLN), pesquisa em linguagem natural (NLS) e consulta em linguagem natural (NLQ) — vamos acabar com essa confusão de uma vez por todas.

• O termo abrangente que inclui todos os outros subcampos é PNL. É um subcampo da IA ​​que permite que computadores entendam e gerem linguagem humana.

• Pesquisa em linguagem natural (NLS) é o que você usa para pesquisar dados, estruturados e não estruturados, usando qualquer idioma falado por humanos, como inglês ou francês.

• A consulta em linguagem natural (NLQ) pode ser considerada um subtipo da técnica NLS que permite consultar dados estruturados armazenados em bancos de dados e armazéns de dados.

Um exemplo para entender a pesquisa em linguagem natural

Anteriormente, os mecanismos de busca costumavam buscar resultados combinando palavras-chave exatas inseridas pelos usuários com as informações armazenadas no banco de dados. A desvantagem dessa abordagem é que os usuários ou proprietários de sites podem manipular facilmente a página de resultados do mecanismo de busca, enchendo palavras-chave em seu conteúdo, afetando negativamente a experiência do usuário.

No entanto, a busca mudou significativamente com o uso de técnicas como busca semântica e NLS. Em vez de apenas combinar as palavras-chave, os mecanismos de busca agora também levam em conta o contexto e o significado da consulta para fornecer os resultados mais relevantes.

As empresas agora estão usando essa técnica no gerenciamento de dados para simplificar e acelerar o processo de aquisição de insights. Um exemplo seria usar linguagem natural para consultar um data warehouse. Por exemplo, em vez de usar consultas como:

SELECIONE SOMA(vendas) A PARTIR DE ordens ONDE região = 'Europa' E dados ENTRE '2023-04-01' E '2023-06-30';

onde a falta de uma única aspa (') pode levar ao infame erro de sintaxe, você pode perguntar diretamente algo como “Quais foram nossas vendas totais na Europa no último trimestre?” e prosseguir com a tomada de decisão.

A tecnologia por trás da pesquisa em linguagem natural

Além da PNL, a NLS usa outros modelos de ML e IA para compreender a intenção por trás de suas perguntas, para ser mais preciso.

Gestão moderna de dados e plataformas de integração são alimentados por recursos avançados de IA, sendo a busca em linguagem natural um deles. Conforme você insere sua pergunta, a técnica de PNL a divide em frases e contextos para identificar as formas básicas de cada palavra.

Após processar a entrada, o sistema depende de algoritmos de aprendizado de máquina para aprender com interações passadas e melhorar sua capacidade de prever a intenção do usuário e refinar os resultados da pesquisa ao longo do tempo. O aprendizado profundo leva isso um passo adiante ao permitir que o sistema entenda diferentes significados de uma palavra com base no contexto em que ela é usada e reduza a ambiguidade.

A busca semântica é outra tecnologia essencial por trás da busca em linguagem natural. Como o nome sugere, ela ajuda a melhorar ainda mais a precisão do resultado usando gráficos de conhecimento e reconhecimento de entidades para conectar termos relacionados.

Para garantir que seu sistema de busca em linguagem natural esteja funcionando corretamente, você deve obter resultados semelhantes a uma pergunta feita de forma diferente. Por exemplo, se a única fonte de receita para sua organização for a venda de produtos, então "Qual foi o valor total de vendas no último trimestre?" e "Qual foi a receita total no último trimestre?" devem fornecer os mesmos resultados.

Integração com os sistemas da sua organização

Para melhorar a maneira como suas equipes interagem com os dados organizacionais, a pesquisa em linguagem natural precisa ser profundamente integrada à sua plataforma de gerenciamento de dados, bem como qualquer repositórios de dados, Tais como:

• Sistemas de gerenciamento de documentos: para encontrar e analisar rapidamente dados ocultos em documentos, como relatórios em PDF ou faturas.

• Data lakes e catálogos de dados: para pesquisar vastos repositórios de dados não estruturados e semiestruturados sem saber os nomes dos arquivos.

• Sistemas de CRM e ERP: para garantir que todos na sua organização estejam atualizados com dados importantes de clientes e estoque.

• Ferramentas de business intelligence (BI): Para democratizar análise de dados e acelerar a tomada de decisões.

• Chatbots e assistentes virtuais: para agilizar o acesso às informações e melhorar os recursos de autoatendimento para funcionários e clientes.

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Benefícios da pesquisa em linguagem natural

Você descobrirá que os principais benefícios de usar linguagem natural para pesquisar os dados necessários em um sistema de armazenamento de dados são simplicidade e velocidade. Aqui estão vantagens adicionais:

Maior acessibilidade

A pesquisa em linguagem natural é aberta acesso a dados para todos na sua organização. Habilidades técnicas como SQL ou codificação não são mais necessárias para recuperar insights. Usuários não técnicos, incluindo vendedores e pessoal de RH, podem fazer perguntas e obter imediatamente as respostas de que precisam.

Exploração de dados aprimorada

Quando você puder conversa aos seus dados interativamente, você pode fazer perguntas de acompanhamento ou detalhar pontos de dados específicos. Por exemplo, depois de perguntar “Quais foram nossos produtos mais vendidos no mês passado na Europa?”, você pode investigar mais e obter detalhes granulares perguntando “Quais países contribuíram mais para essas vendas?”

Redução da dependência de TI

A sobrecarga de TI tem sido um problema em várias organizações há muito tempo, principalmente devido à falta de um método direto para acessar e gerenciar dados para membros não técnicos da equipe. Recursos de pesquisa em linguagem natural incorporados plataformas de dados modernas neutralize esse problema e torne-o uma questão simples de resposta a perguntas.

Casos de uso em todos os setores e funções

Considerando os benefícios que ela oferece, muitas organizações em vários setores já estão usando linguagem natural para fazer seus dados trabalharem para elas:

Distribuir

Quando se trata de analisar tendências de compra do cliente, níveis de estoque ou desempenho de campanha de marketing, nada eclipsa a técnica de perguntas e respostas. Como gerente de marketing, você pode fazer perguntas diretamente aos seus dados, como "Como foi o desempenho da nossa liquidação de verão em comparação ao ano passado?" e ​​receber instantaneamente um detalhamento dos dados de vendas e insights do cliente. Quando alguém reunir os dados e compilar os resultados, você já terá tomado uma decisão bem informada.

Assistência médica

A IA já está auxiliando os profissionais fornecendo a eles resumos de EMR/EHR e poupando-os do incômodo de estudá-los manualmente. Com o NLS, isso vai um passo além — você pode consultar o sistema para extrair informações relevantes desses resumos. Na verdade, se não houvesse um requisito regulatório para documentar tudo, alguém poderia questionar a própria necessidade de resumos quando você pode recuperar diretamente o ponto de dados exato de que precisa.

Leia mais: processamento inteligente de documentos na área da saúde.

Financeira

Se você está no setor financeiro, a pesquisa em linguagem natural pode ajudar você a analisar portfólios de investimento, avaliações de risco e transações de clientes. Como analista financeiro, você pode obter os dados de que precisa fazendo perguntas diretas, como "Quais foram os setores de melhor desempenho no último trimestre?". A capacidade de obter esses insights sem depender de relatórios ou visualizações elimina ferramentas desnecessárias e torna sua pilha de dados mais enxuta.

O futuro do gerenciamento de dados com pesquisa em linguagem natural

Os avanços em IA e a simplicidade que ela oferece só levarão a mais e mais organizações a adotarem a linguagem natural no futuro previsível. Com a capacidade de interagir perfeitamente com dados por meio de consultas conversacionais, a pesquisa em linguagem natural torna os dados e insights mais acessíveis e capacita as equipes a serem mais ágeis e informadas. Ela está definida para se tornar uma ferramenta essencial para empresas que buscam extrair mais valor de seus dados, reduzindo o esforço necessário.

A incorporação de busca multimodal, onde os usuários podem interagir com dados por outros meios, como voz ou imagens, tornará as reuniões com tomadores de decisão mais interativas. Em vez de escanear visualizações ou relatórios, os líderes empresariais podem obter as respostas de que precisam em tempo real.

À medida que a tecnologia continua a melhorar, podemos esperar ver algoritmos de PNL que são altamente precisos e eficientes quando se trata de entender a linguagem humana. Por exemplo, embora ainda haja um longo caminho a percorrer, os sistemas de IA com inteligência emocional aprimorada serão capazes de fazer recomendações de produtos e serviços altamente personalizadas, melhorando a jornada geral do comprador.

Por mais empolgantes que esses avanços pareçam, há alguns fatores importantes a serem considerados, como qualidade de dados, privacidade e segurança — faça-os corretamente e você terá um assistente de IA confiável para ajudar a gerenciar dados. Em outras palavras, você precisa de um robusto Governança de IA para garantir todos os três.

Conclusão

Como é evidente, o papel da busca em linguagem natural vai além de tornar a busca mais fácil. Quando implementada corretamente, ela permite que você desbloqueie insights mais profundos exatamente quando precisa deles — não depois de passar horas peneirando dados. Esse feito por si só a torna uma vantagem significativa em um espaço muito competitivo.

Então, você está pronto para desbloquear todo o potencial dos seus dados? Experimente Astera Inteligência e fazer com que a IA e a PNL simplifiquem o gerenciamento de dados em toda a sua organização. Ou, se você quiser discutir seu caso de uso, entre em contato conosco hoje!