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🔎 Al estilo de Cortex AI de Snowflake, esta solución basada en Open Source trabaja con ‘text to sql’. LinceBI
La arqutectura se divide en App Frontend, Core de IA y capa de datos, desacopladas mediante APIs REST sobre FastAPI.
- El frontend LinceBI 2.0 (Nuxt + Vue.js) gestiona la conversación del usuario y persiste el histórico en PostgreSQL, Clickhouse... para trazabilidad y contexto conversacional.
- El Core orquesta el flujo Text-to-SQL comenzando por la obtención del contexto del Data Mart, incluyendo esquemas, métricas y relaciones.
- La pregunta del usuario se vectoriza mediante embeddings, permitiendo búsqueda semántica y cálculo de similitud con ejemplos few-shot previamente indexados.
- Un módulo de selección dinámica de ejemplos optimiza el prompt según intención analítica y dominio del dato.
- El sistema construye un mensaje final enriquecido (RAG) que combina contexto, ejemplos y reglas de negocio.
- La capa de inferencia es LLM-agnóstica, soportando proveedores como ChatGPT, Claude, Gemini o Mistral, intercambiables por configuración.
- El LLM genera la consulta SQL, que es validada y ejecutada contra el motor analítico correspondiente.
- Los resultados se post-procesan y se aplica un estilo de respuesta orientado a BI, explicando métricas y resultados.
- El diseño prioriza Open Source, extensibilidad y control, permitiendo despliegues híbridos y evolución continua del modelo.
Seguimos añadiendo nuevas funcionalidades y testeando con algunos clientes.
Vamos poco a poco, pero sin detenernos, os seguiré contando!!
