En esta charla os mostraremos un ejemplo del TextToDAX, que transforma preguntas de los usuarios en consultas DAX basadas en un modelo de datos predefinido.

Este modelo hay que realizar un proceso de tratamiento para que pueda ser usado por un LLM correctamente ya que estamos limitados por los tokens que este puede llegar a usar.

A través de Jupyter Notebooks, demostraremos cómo un usuario puede interactuar para convertir preguntas en lenguaje natural en consultas DAX listas para ser utilizadas contra la API de Power BI, ejecutándose y obteniendo los resultados.

Para finalizar veremos como esta aproximación puede ser incluida como un agente dentro de un bot basado en IAG aumentando sus posibilidades.