[Projeto] SQL Agent AI

Giovanni, boa tarde!

O que você está tentando fazer (um SQL Agent AI para consultar e analisar dados estruturados) é um caso clássico onde RAG não é a melhor estratégia. Como você mesmo percebeu, RAG funciona muito bem com texto não estruturado (documentos, PDFs, artigos), mas em bancos relacionais é diferente:

1. Integração direta com SQL (sem RAG)

   • O modelo de linguagem pode atuar como tradutor natural language SQL query.

   • Exemplo: Usuário pergunta “Quantos clientes foram cadastrados este mês?” o agente gera a query SQL executa no banco retorna o resultado formatado.

   • Aqui, o modelo precisa conhecer o esquema do banco (principais tabelas, colunas e relacionamentos).

   • Ferramentas:

     • LangChain SQLDatabaseToolkit
     • LlamaIndex SQL agents

2. Camada de Abstração / Semantic Layer

   • Criar uma camada intermediária (ex.: dbt, Cube.js, Apache Superset) que organiza métricas, KPIs e relacionamentos.
   • O agente de IA não consulta o banco “cru”, mas essa camada semanticamente modelada → reduz risco e complexidade.

3. Controle de Segurança e Governança

   • Como os dados são sensíveis, é importante:

     • Criar um whitelist de tabelas e colunas acessíveis.
     • Implementar auditoria/logs das queries geradas.
     • Talvez anonimizar dados sensíveis (ex.: mascarar CNPJs ou IDs).

4. Pipelines de Análise

   • Para análises mais complexas (ex.: tendências, estatísticas), o agente pode:

     • Consultar o SQL → trazer o dataframe → usar Python (Pandas, Scikit-learn, etc.) → gerar a análise/visualização.
     • Assim você une query estruturada + análise inteligente.

5. RAG pode ser complementar

   • Não para dados SQL, mas para a documentação do banco (ex.: dicionário de dados, regras de negócio).
   • O agente poderia consultar essa documentação via RAG e, em seguida, gerar queries no banco.

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