Como desenvolvi uma IA...

Como desenvolvi uma IA que entende perguntas em linguagem natural e gera relatórios dinâmicos a partir do banco de dados

Nas últimas semanas, estive focado em construir uma solução de IA aplicada à análise de dados operacionais, voltada para relatórios inteligentes de movimentação de estoque.

O sistema permite que o usuário faça perguntas abertas em linguagem natural, como:

"Qual foi o part number mais transferido no armazém 10 entre os dias 1 e 28 de fevereiro de 2025?"

A IA entende o contexto da pergunta, identifica a necessidade de dados externos e gera automaticamente uma chamada de função (JSON) para buscar no banco os dados corretos via SQL parametrizado.

Em seguida, ela analisa o resultado e responde com um resumo claro, técnico e direto, já formatado para uso em tomada de decisão.

Como funciona por dentro (resumo técnico):

IA baseada em modelo open-source (Gemma 3B).

Arquitetura RESTful em .NET Core com endpoints de consulta inteligente.

Função de raciocínio estruturado, que decide se a pergunta requer acesso externo e monta dinamicamente a consulta.

Integração com SQL Server via stored procedures parametrizadas.

Pipeline completo sem intervenção humana, do input até o insight final. 🤖

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