В работе рассмотрены новые возможности организации запросов на естественном языке к научным локальным базам данных нереляционного типа. Проведенный анализ исследований, выполненных за последние годы, показал активное внедрение запросов на естественном языке к базам данных различного типа. Отмечено активное применение методов машинного обучения (нейронных алгоритмов). Показано широкое использование в последние два года большой языковой модели для подготовки запросов в различных языковых средах и областях знаний. Проведено исследование новых возможностей графовой базы данных AllegroGraph по использованию больших языковых моделей для организации поиска на естественном языке. Функционал базы данных изучен на примере системы метаданных по теплофизическим свойствам веществ в форме предметной онтологии «Термаль». Тестирование поисковых запросов в двуязычной (английская и русская) среде базы данных выявило в целом преодолимые проблемы и дает хорошие надежды на дальнейшее применение новых прикладных сервисов с использованием больших языковых моделей.

Описан процесс автоматизации управления операцией чтения связанных данных из реляционных и нереляционных баз данных.

Разработанный программный инструмент основан на использовании стандарта JPA (Java Persistence API), который определяет возможности контроля жизненного цикла сущностей в Java-приложениях. Спроектирована архитектура встраивания в событийные процессы, позволяющая интегрировать решение в проекты вне зависимости от используемой реализации JPA. Реализована поддержка различных стратегий загрузки данных, типов и параметров отношений. Осуществлена оценка производительности инструмента.