Generazione automatica di query su sistemi multistore tramite Large Language Models

Questa tesi esplora l'uso di Large Language Models per tradurre richieste in linguaggio naturale in query ibride valide. Viene sviluppato un framework end-to-end che integra: (i) un prompt con regole topologiche e schema del grafo; (ii) un motore di retrieval ibrido (semantico TF-IDF) per selezionare dinamicamente esempi da un ground truth di 20 query; (iii) generazione tramite API LLM; (iv) esecuzione e validazione strutturale dei risultati.