Quando parliamo di dati strutturati e di come interrogarli efficacemente, spesso le tecnologie emergenti come la RAG si trovano di fronte a grandi sfide. Svilupperemo uno dei vari approcci per esplorare i dati strutturati attraverso il linguaggio naturale, costruendo un agente con Langchain 🦜🔗 e vedremo come questo possa aiutarci nell'interrogazione del cluster OpenSearch tramite linguaggio naturale. Dimentica il tradizionale utilizzo di OpenSearch come database vettoriale nei sistemi RAG, dove il focus è principalmente sul recupero di documenti. Qui, il gioco si fa serio: il nostro agente non solo recupera, ma anche interpreta e aggrega dati, trasformando query complesse in conversazioni fluide e intuitive. Questo approccio non solo getta luce su come molti sistemi moderni operino dietro le quinte, ma rivela anche come gli agenti gestiscono i dati. Inoltre, sottolinea quanto questa metodologia renda l'interrogazione di dati strutturati accessibile a chiunque, anche ai non addetti ai lavori. Facilitando l'interazione con sistemi complessi attraverso il linguaggio naturale, rendiamo il processo non solo intuitivo ma anche immediato, accelerando e migliorando il processo decisionale all'interno delle organizzazioni.