Apresentamos o Query Builder visual com Blockly: uma ferramenta que transforma a criação de queries PQL em uma experiência visual e intuitiva. Agora, em vez de escrever JSONs complexos manualmente, você pode construir queries arrastando e conectando blocos na interface, facilitando o ensino da IA sobre como realizar buscas personalizadas no seu ambiente.
O desafio da busca personalizada
O Puca é um sistema altamente customizável que permite adaptar o modelo de dados em vários níveis. Esta flexibilidade traz um desafio: quanto mais customizável, mais difícil é entregar uma experiência refinada e com altos padrões de usabilidade.
Para contornar isso, o Puca trabalha com diferentes níveis de complexidade, oferecendo desde uma experiência padrão e acessível até configurações completamente customizadas.
Os níveis de busca no Puca
O sistema oferece múltiplas formas de realizar buscas, cada uma adequada a diferentes perfis de usuário:
-
Filtro por coluna: No nível mais simples, o usuário pode clicar em uma coluna na tabela e adicionar um filtro diretamente.
-
Query Builder predefinido: O usuário pode abrir um query builder com experiência predefinida e selecionar como deseja filtrar.
-
Linguagem de consulta PQL: Permite usar uma linguagem de consulta (documentação), mais simples que o query builder, mas que pode exigir leitura da documentação.
-
Consulta em linguagem natural: O nível mais simples de todos, permite que qualquer pessoa realize uma pesquisa usando linguagem natural. Exemplo: “busque apenas pelos clientes que foram atualizados em 2026”.
A busca em linguagem natural utiliza inteligência artificial que converte a consulta em uma query PQL do sistema (saiba mais sobre PQL) e realiza a busca automaticamente.
O problema: ensinando a IA
Desde a entrega da funcionalidade de busca em linguagem natural, recebemos muitos feedbacks positivos. Entendemos que devemos evoluir esta feature ao ponto de que qualquer busca no sistema possa ser executada por busca natural.
Contudo, isso traz um desafio técnico: devido à alta customizabilidade do sistema, a inteligência artificial não consegue aprender as buscas por conta própria. Ela precisa ser ensinada.
Para contornar isso, criamos um query builder onde o usuário técnico pode escrever a consulta em baixo nível para que a IA saiba como realizá-la. Isso deve ser feito pelo usuário, pois é ele que conhece o contexto da empresa e quais buscas costuma fazer no dia a dia, de acordo com as tabelas customizadas que o ambiente possui.
A solução: Blockly Query Builder
O problema é que a configuração desta query de baixo nível deve ser feita usando um JSON complexo e moroso, o que afasta a maioria das pessoas da atividade.
Para resolver isso, criamos uma ferramenta visual com Blockly que facilita a criação destes JSONs de query. A ferramenta consiste em uma interface visual que transforma os blocos do JSON em componentes de tela, facilitando a visualização, auditoria e edição pelo usuário final.
Esperamos que isto possa incentivar o usuário a escrever queries de forma a ensinar a IA a executar as consultas, simplificando assim o trabalho de acesso a dados no dia a dia.
Visão de futuro
Por fim, esperamos que a necessidade de escrever estes JSONs manualmente seja temporária, enquanto as IAs da atualidade ainda não conseguem fazer este tipo de inferência de forma segura, performática e barata o suficiente para integrá-las à aplicação.