Consultas inteligentes com IA, PostgreSQL e Redis

Rocketseat

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O poder da IA em consultas a bancos de dados

Mãos na massa: integrando IA, PostgreSQL e Redis

Indo além: próximos passos

Conclusão

Já imaginou perguntar qualquer coisa ao seu banco de dados e obter a resposta em segundos, sem precisar escrever uma única linha de SQL? E se fosse possível automatizar a criação de relatórios dinâmicos e inteligentes, permitindo que até mesmo pessoas sem conhecimento técnico acessassem informações de forma simples?

A integração entre Inteligência Artificial, PostgreSQL e Redis torna isso realidade. Com a evolução dos modelos de linguagem, como o GPT-4, é possível gerar queries SQL automaticamente, otimizando a recuperação de dados e transformando a maneira como interagimos com bancos de dados.

Neste artigo, vamos explorar na prática como essa integração pode ser feita e quais benefícios ela traz. Ao final, você terá um sistema funcional capaz de interagir de forma inteligente com seus dados. Vamos nessa?

O poder da IA em consultas a bancos de dados

A Inteligência Artificial pode atuar como um intermediário entre usuários e bancos de dados, traduzindo perguntas em linguagem natural para queries SQL e otimizando sua execução.

Benefícios dessa abordagem:

Agilidade: respostas rápidas sem a necessidade de escrever SQL manualmente.

Flexibilidade: capacidade de formular perguntas complexas de maneira intuitiva.

Automação: redução do tempo gasto na geração de relatórios.

Acessibilidade: democratização do acesso a dados para não desenvolvedores.

Modelos de IA podem utilizar Tools (ferramentas auxiliares) para interagir com bancos de dados. A escolha da ferramenta certa é feita com base em um System Prompt, que orienta a IA sobre qual fonte de dados utilizar.

Como a IA escolhe a ferramenta certa?

Para que a IA saiba quando usar cada ferramenta (PostgreSQL ou Redis), fornecemos uma descrição detalhada de cada uma. Essa descrição, junto com a pergunta do usuário, forma o prompt enviado à IA. O System Prompt pode incluir instruções como: "Responda apenas com o resultado da query, sem texto adicional" ou "Use as ferramentas disponíveis para buscar as informações corretamente".

Isso permite que a IA analise a pergunta e escolha a ferramenta mais adequada para gerar a resposta.

Mãos na massa: integrando IA, PostgreSQL e Redis

1. Preparando o ambiente

Antes de começarmos, vamos configurar um ambiente para nosso projeto.

Configurando o PostgreSQL e o Redis

Utilize o Docker para subir os serviços necessários:


docker run --name postgres -e POSTGRES_PASSWORD=admin -p 5432:5432 -d postgres
docker run --name redis -p 6379:6379 -d redis

Para popular o PostgreSQL com dados de teste, use o seguinte SQL:


CREATE TABLE users (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100),
    email VARCHAR(100)
);

INSERT INTO users (name, email) VALUES ('Diego Fernandes', 'diego@rocketseat.com'),
                                       ('Mayk Brito', 'mayk@rocketseat.com');

No Redis, podemos armazenar contagens de acessos a um sistema de referências:


redis-cli SET referral:count 100

2. Criando a API para consultas

Vamos criar uma API para interagir com IA e os bancos de dados. Utilizaremos Node.js, Fastify e Knex para essa integração.

Instalando dependências


npm init -y
npm install fastify knex pg redis dotenv openai @vercel/ai

🔧 Configuração do banco no Knex (knexfile.js)


module.exports = {
  client: 'pg',
  connection: {
    host: 'localhost',
    user: 'postgres',
    password: 'admin',
    database: 'postgres'
  }
};

3. Criando as Tools para a IA

A Tool é um mecanismo que permite que a IA execute queries no banco de dados. Vamos criar uma para consultas no PostgreSQL e outra para acessar o Redis.

PostgreSQL Tool


const knex = require('knex')(require('./knexfile'));

async function postgresQuery(query) {
  const result = await knex.raw(query);
  return result.rows;
}

Redis Tool


const redis = require('redis');
const client = redis.createClient();
client.connect();

async function redisQuery(key) {
  return await client.get(key);
}

4. Criando a integração com a OpenAI


const { generateText } = require('ai');
const { OpenAI } = require('@vercel/ai');
const { postgresQuery, redisQuery } = require('./tools');

const openai = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });

const tools = [
  {
    name: 'postgres',
    description: 'Executa queries no PostgreSQL.',
    execute: async ({ query }) => await postgresQuery(query)
  },
  {
    name: 'redis',
    description: 'Consulta dados armazenados no Redis.',
    execute: async ({ key }) => await redisQuery(key)
  }
];

async function answerUserMessage(question) {
  const response = await generateText({
    model: openai,
    prompt: question,
    tools: tools,
    system: 'Use as ferramentas disponíveis para responder corretamente.',
    maxSteps: 5,
  });

  return response.text;
}

Indo além: próximos passos

Evitar sobrecarga no banco de produção: utilize uma réplica de leitura para que as consultas da IA não impactem o desempenho da aplicação principal.

Validação de queries: sempre valide a query gerada pela IA antes de executá-la para evitar problemas como SQL injection.

Interface para visualização: criar um chatbot ou dashboard para exibir os resultados de maneira mais intuitiva.

🚀

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Conclusão

A Inteligência Artificial pode transformar a maneira como interagimos com bancos de dados, tornando a recuperação de informações mais intuitiva e acessível. Neste artigo, exploramos como integrar IA, PostgreSQL e Redis para criar consultas dinâmicas e inteligentes.

📽️

Agora que você entendeu como a IA pode revolucionar a forma como interagimos com bancos de dados, que tal ver tudo isso funcionando em tempo real? Nosso CTO, Diego Fernandes, te guia em um passo a passo prático, mostrando como conectar IA, PostgreSQL e Redis para criar consultas dinâmicas e automatizar relatórios de forma inteligente!

Diego mostra como integrar OpenAI ao banco de dados, permitindo que a IA responda perguntas e crie queries automaticamente, sem precisar escrever SQL manualmente.

Agora é sua vez! Experimente essa integração no seu projeto e compartilhe sua experiência. Quer se aprofundar? Confira a Formação IA para Devs e dê o próximo passo rumo à inovação!

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