Természetes nyelvi lekérdezések alapján generált vizualizációk: egy intelligens dashboard prototípusa

Abstract

A szakdolgozat egy mesterséges intelligenciára épülő webalkalmazás prototípusát mutatja be, amely természetes nyelvi lekérdezések alapján képes automatikusan adatvizualizációkat (dashboardokat) generálni. A cél egy olyan rendszer létrehozása, amely áthidalja a technikai tudás hiányából fakadó problémákat, és lehetővé teszi, hogy a felhasználók egyszerű szöveges utasításokkal kérjenek le adatokat és diagramokat. A dolgozat részletesen ismerteti az ehhez szükséges elméleti alapokat, különösen a nagy nyelvi modellek (LLM-ek), a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) és az adatvizualizáció kapcsolatát. A megvalósított rendszer háromrétegű architektúrát használ, Angular alapú frontenddel, Node.js backenddel és JSON alapú adatkészlettel. A központi elem az LLM integráció és a prompt engineering, amely biztosítja, hogy a felhasználói kérdésekből strukturált, Chart.js kompatibilis kimenet jöjjön létre. A dolgozat különböző nyelvi modellek teljesítményét is összehasonlítja pontosság és válaszidő szempontjából, rámutatva a sebesség és minőség közötti kompromisszumra. Az eredmények igazolják, hogy a természetes nyelvi interfész hatékonyan alkalmazható dashboard generálásra, bár bizonyos korlátok és kihívások még fennállnak. A prototípus nem teljes értékű BI rendszer, de jól demonstrálja a koncepció működőképességét és a továbbfejlesztés lehetőségeit.