Uma Abordagem Baseada em Grafos de Conhecimento para Consulta a Bancos de Dados Relacionais em Linguagem Natural - Campêlo, Robson A.; Laender, Alberto H. F.; da Silva, Altigran S. (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2026: Anais do XLI Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 2026)
Embora os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) tenham impulsionado avanços em interfaces em linguagem natural para bancos de dados, a tarefa NL2SQL ainda sofre com ambiguidades semânticas e consultas complexas. Neste trabalho, propomos o uso de Grafos de Conhecimento (GCs) como representação semântica de um esquema relacional, integrados a LLMs para apoiar a geração de consultas SQL. A abordagem inclui a construção automática de GCs, estratégias de Prompt Engineering e um mecanismo de refinamento automático baseado em falhas de execução. Em uma avaliação preliminar sobre um subconjunto de 36 domínios do benchmark Spider, a abordagem alcançou 95,34% de acurácia de execução. Os resultados indicam o potencial da integração GCs-LLMs para aumentar a robustez em NL2SQL.