Bilim insanları, doğal dili MongoDB veritabanı sorgularına çeviren gelişmiş bir yapay zeka sistemi geliştirdi. EvoMQL adı verilen bu yenilik, kullanıcıların karmaşık veritabanı sorgu dillerini bilmeden MongoDB veritabanlarını sorgulayabilmesini sağlıyor.
MongoDB gibi belge tabanlı veritabanları, geleneksel SQL veritabanlarından oldukça farklı çalışır. Bu sistemler, iç içe geçmiş veri yapıları ve prosedürel toplama işlem hatları kullanır, bu da doğal dil işleme için benzersiz zorluklar yaratır. Mevcut yaklaşımlar genellikle statik yönergeler veya tek seferlik düzeltmeler kullanıyor, ancak bu yöntemler karmaşık bağlamları yeterince modelleyemiyor.
EvoMQL sistemi, Draft-Refine-Optimize döngüleri adı verilen üç aşamalı bir süreç kullanıyor. Her döngüde sistem önce taslak sorgular oluşturuyor, ardından bunları iyileştiriyor ve son olarak optimize ediyor. Bu süreç, sistemin yürütme geri bildirimlerinden sürekli öğrenmesini sağlıyor.
Sistemin en önemli özelliği, şema belirsizliklerini çözme ve iç içe geçmiş veri yollarını somut değerlerle eşleştirme yeteneği. Bu sayede kullanıcılar, 'Geçen ay satılan ürünlerin kategorilerini göster' gibi doğal ifadelerle karmaşık veritabanı sorgularını gerçekleştirebilecek.