Um Framework Baseado em IA Generativa para Otimização de Queries em PostgreSQL: Um Estudo de Caso Industrial - Cardoso, Rafael F.; Daronco, Leonardo C. (Anais da Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região Sul (ERAMIA-RS); 2025: Anais da I Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região Sul, 2025)
A otimização manual de queries SQL lentas em bancos de dados como o PostgreSQL é um gargalo reativo e custoso para equipes de desenvolvimento. Este artigo propõe um framework que automatiza esse ciclo, utilizando um Modelo de Linguagem de Grande Escala (LLM) para analisar planos de execução e gerar otimizações acionáveis. Um estudo de caso industrial valida a abordagem, demonstrando sua eficácia na redução proativa da latência de queries e na otimização dos recursos de engenharia.