Progettazione di un Orchestratore di Agenti per Sistemi Text-to-SQL tramite Rilevamento di Intenti e Analisi di Copertura Semantica

Questa tesi affronta le criticità dell’integrazione tra Large Language Models (LLM) e database relazionali, proponendo un’architettura innovativa per sistemi Text-to-SQL. Sebbene l’attuale stato dell’arte si affidi al paradigma RAG (Retrieval-Augmented Ge neration) per recuperare il contesto, questo approccio opera sull’assunzione limitante che la pertinenza semantica dei dati recuperati garantisca la loro validità logica. Dimo striamo che tale assunzione è insufficiente in ambienti complessi multi-database, dove porta a errori sistemici di "contaminazione" (DB-mixing) e allucinazioni. Per superare questo limite, il lavoro presenta la progettazione e l’implementazione di un Orchestratore di Agenti. Il sistema trasforma la generazione di codice da un pro cesso lineare a un flusso di lavoro deliberativo, coordinato da un Orchestratore centrale. Il contributo fondamentale è l’introduzione del Coverage Agent, un modulo "gatekee per" che analizza l’intento dell’utente e valida la coerenza logica e la completezza dello schema recuperato prima di autorizzare la generazione SQL, colmando il divario tra il recupero delle informazioni e la scrittura del codice. La validità dell’architettura è stata dimostrata attraverso un rigoroso setup sperimen tale