Denodo HackUDC 2025

Este proyecto consiste en la creación de un entorno basado en Denodo Express y AI SDK para facilitar el procesamiento y análisis de datos mediante inteligencia artificial. Se ha desarrollado como parte del reto propuesto por Denodo en HackUDC 2025, con el objetivo de construir un chatbot capaz de responder preguntas sobre una base de datos estructurada.

Participantes

Jesús José Santamaría Santos

Mario Lamas Angeriz

Rubén Lesta Fraga

Andrés Rey Luna

Contacto para Issues

Si encuentras un problema o tienes alguna consulta sobre este proyecto, puedes contactar con nosotros a través de los siguientes correos:

• j.j.ssantos@udc.es
• m.lamasa@udc.es
• ruben.lesta@udc.es
• andres.rey1@udc.es

¿Qué hace este proyecto?

El sistema permite cargar datos en Denodo Express, procesarlos con el AI SDK y utilizarlos para responder preguntas en lenguaje natural. Para ello, el AI SDK de Denodo se conecta con Google AI Studio y usa el modelo Gemini para mejorar la comprensión de las preguntas y ofrecer respuestas basadas en los datos disponibles.

Además, hemos desarrollado un frontend con HTML, CSS y JavaScript para que los usuarios puedan interactuar con el chatbot de forma sencilla y visualmente atractiva.

¿Cómo lo hemos hecho?

1. Configuración del entorno

   • Creación de una cuenta en Denodo para descargar las imágenes necesarias.
   • Instalación de Docker y configuración del entorno con Docker Compose.
   • Clonación del repositorio Denodo Community Lab Environment, que facilita la instalación.

2. Integración con Google AI Studio

   • Registro en Google AI Studio.
   • Configuración del AI SDK para usar el modelo Gemini como motor de procesamiento de lenguaje natural.

3. Carga y preparación de datos

   • Movimiento de datos a los contenedores de Denodo Express mediante comandos de Docker.
   • Configuración del Design Studio para estructurar los datos y definir la base de datos que utilizará el chatbot.

4. Desarrollo del chatbot

   • Uso del endpoint /answerQuestion del AI SDK para responder preguntas en lenguaje natural.
   • Creación de un frontend con HTML, CSS y JavaScript que permite a los usuarios escribir preguntas y obtener respuestas en tiempo real.

5. Puesta en marcha

   • Sincronización del Data Catalog para actualizar la información disponible.
   • Regeneración de la base de datos del AI SDK para garantizar que trabaje con los datos correctos.
   • Despliegue del chatbot y pruebas de funcionamiento.

¿Para qué sirve?

Este proyecto permite interactuar con datos estructurados de manera sencilla y eficiente, gracias a la combinación de Denodo, AI SDK y modelos avanzados de IA como Gemini. Puede ser útil en múltiples casos, como:

• Responder preguntas sobre una base de datos empresarial.
• Crear asistentes virtuales basados en datos internos.
• Facilitar la consulta de información en entornos educativos o de investigación.

Este desarrollo demuestra cómo Denodo AI SDK puede integrarse con tecnologías modernas para ofrecer soluciones innovadoras basadas en inteligencia artificial y procesamiento de datos.

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Cómo usar el VQL

Para importar los datos y vistas en Denodo Design Studio, sigue estos pasos:

1. Accede al repositorio del proyecto.
2. Dirígete al directorio export_DB/.
3. Descomprime el archivo export.zip.
4. Abre Denodo Design Studio e importa los archivos VQL.
   • Ve a File > Import en Denodo.
   • Selecciona los archivos descomprimidos del ZIP.
   • Confirma la importación y espera a que se procesen los datos.

Esta estructura permite mantener organizados los archivos source (CSV) y view (VQL), asegurando que el entorno de Denodo Express pueda utilizarlos correctamente para la consulta de datos.