QUEST AI: Answer Visualisation

Abstract

Critical Software S.A. is developing a platform named Quest AI, whose function is to perform natural language search analytics and generate automatic visualizations from clients’ databases. The current solution that generates visualizations was developed based on a Rule Based System. This approach has some limitations in terms of personalization of the visualization for each user and it has to revisit all the rules each time it implements a new visualization. In this thesis we use the term ANSA instead of Quest AI as it is used internally to reference this project. The objective of this thesis is to develop and evaluate a solution of automatic visualization, developed based on a Case-Based Reasoning approach for the ANSA platform. This solution will allow ANSA to be more scalable, personalized, and robust. The Case-Based Reasoning approach will substitute the current solution, which is based on a Rule-Based system. The results demonstrate a comparison between the initial solution and the new solution in terms of performance and personalization, which demonstrates that the Case-Based Reasoning Solution is clearly better in terms of personalization. The work completed throughout the development of this thesis project contribute to the growth of ANSA to become a more personalized and robust automatic visualization system. KEYWORDS: Automatic Visualization; Case-Based Reasoning

A Critical Software S.A. está a desenvolver uma plataforma denominada “Quest AI” que permite fazer pesquisas analíticas em linguagem natural e gerar visualizações de forma automática sobre as bases de dados dos clientes. A solução atual que gera a visualizações foi desenvolvida com uma abordagem de raciocínio baseado em regras sendo. Esta abordagem traz limitações em termos de personalização das visualizações a cada utilizador para além de obrigar a rever todas as regras de cada vez que se pretende implementar uma nova visualização. Nesta tese iremos usar o termo ANSA em vez de “Quest AI” visto que é o usado internamente para referenciar o projeto. Esta tese tem como objetivo desenvolver e avaliar uma solução de visualização automática, com base numa abordagem de raciocínio baseado em casos para a plataforma ANSA. A solução tem como objetivo mais escalável, personalizável e mais robusta à visualização automática do ANSA. A abordagem seguida foi substituir a solução baseada em regras por uma solução com base em Case-Based Reasoning. A resultados mostram a comparação entre a solução inicial e a nova solução em termos de performance e personalização, sendo que a solução com baseada em casos é claramente vantajosa em termos de personalização. A desenvolvimento e resultados desta tese contribuíram para desenvolvimento do ANSA, tornando o sistema personalizável e mais robusto na produção de visualizações automáticas. PALAVRAS-CHAVE: Visualização Automática; Case-Based Reasoning