🧠 API Inteligente para Geração de SQL com OpenAI + Pinecone + Spring Boot

Esta API converte mensagens em linguagem natural de usuários leigos em consultas SQL válidas, utilizando tecnologias modernas como OpenAI GPT-4, Pinecone (vetorização) e Spring Boot. Além disso, ela interpreta os resultados e entrega respostas humanizadas.

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🚀 Fluxo Geral

sequenceDiagram
    participant Usuário
    participant Controller
    participant EmbeddingService
    participant Pinecone (Vetores)
    participant GeraSqlService
    participant Banco SQL
    participant ChatService

    Usuário->>Controller: Envia pergunta (ex: "Qual o celular do fornecedor X?")
    Controller->>EmbeddingService: Gera embedding da mensagem
    EmbeddingService->>Pinecone: Consulta vetorial
    Pinecone->>Controller: Retorna schema mais próximo (intenção)
    Controller->>GeraSqlService: Gera SQL com base no schema + mensagem
    GeraSqlService->>Banco SQL: Executa query
    Banco SQL->>Controller: Retorna dados brutos (JSON)
    Controller->>ChatService: Gera resposta humanizada
    ChatService->>Usuário: Retorna resposta amigável

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🛠️ Tecnologias Utilizadas

Tecnologia	Descrição
🧠 OpenAI GPT-4 (Mini)	Geração de SQL e respostas humanizadas
🔡 text-embedding-3-small	Vetorização semântica das mensagens
🧩 Pinecone	Armazenamento e busca vetorial
☕ Spring Boot	Backend robusto em Java
🗄️ PostgreSQL / MySQL	Banco de dados relacional
🔌 JdbcTemplate	Execução de SQL nativo
🧰 Jackson	Conversão de objetos Java ↔️ JSON

📦 Componentes do Sistema

🔹 EmbeddingService

🔍 Função

Converte qualquer texto em vetores numéricos, utilizados para identificar intenções ou schemas similares no banco vetorial.

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🔹 IntencaoService

🔍 Função

Salva schemas ou exemplos de intenção no Pinecone como vetores.
Permite que a API "lembre" como responder perguntas parecidas no futuro.

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🔹 MensagemService

🔍 Função

Consulta o Pinecone usando embeddings da pergunta do usuário e recupera o texto de intenção mais semelhante.

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🔹 GeraSqlService

🔍 Função

Gera SQLs confiáveis com base no schema + pergunta do usuário, usando GPT-4.

✅ Nunca inventa tabelas ou colunas
⚠️ Prompt com instruções rígidas para precisão máxima

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🔹 RespostaService

🔍 Função

Executa o SQL gerado no banco relacional e retorna os dados como JSON.

🧪 Resultado auditável e tratado com try/catch

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🔹 ChatService

🔍 Função

Converte o JSON retornado em uma resposta natural e objetiva.

🎯 Direto ao ponto
📅 Datas no padrão YYYY-MM-DD
😄 Tom amigável, porém técnico

📥 Exemplo de Requisição

POST /api/mensagem
Content-Type: application/json

{
  "mensagem": "Qual o celular do fornecedor Fornecedor A?"
}

📤 Exemplo de Resposta

{
  "resposta": "O celular do fornecedor Fornecedor A é 11 98765-4321."
}

🧠 Inteligência da API

🚫 Não inventa colunas ou tabelas: sempre segue apenas o schema.

📊 Foco em intenção: entende o que o usuário quer, não o que ele escreveu.

🗃️ Schema vetorizado: permite evolução dinâmica do banco, sem hardcode.

💬 Resposta natural: evita linguagem técnica e responde como um atendente real.

📅 Datas são normalizadas: sempre no padrão YYYY-MM-DD.

🔒 Segurança e Robustez

SQL com temperature 0.0: máxima precisão.

Controle de erros no RespostaService.

Prompting controlado para evitar alucinações da IA.

Queries sempre auditáveis via System.out.println.

📦 Futuras Melhorias

Adicionar cache para embeddings repetidos.

Suporte a múltiplas bases SQL.

Interface gráfica (ex: Swagger ou front-end em React).

Tradução automática da resposta com base no idioma do usuário.

Autenticação e autorização.

🤖 Autor

João Victor de Lima JoaovlLima

Copyright (c) 2025 João Victor de Lima