O GraphQL como padrão de acesso a dados para LLMs é uma abordagem emergente para criar uma camada de acesso a dados uniforme e amigável para modelos, que aprimora a engenharia de contexto. Ele permite que os times exponham dados estruturados e consultáveis sem conceder aos modelos acesso direto ao banco de dados. Diferente das APIs REST, que tendem a buscar dados em excesso ou a exigir novos endpoints ou filtros para cada caso de uso, o GraphQL permite que o modelo recupere apenas os dados de que precisa — reduzindo o ruído, melhorando a relevância do contexto e cortando o uso de tokens. Um schema GraphQL bem definido também fornece metadados que os LLMs podem usar para raciocinar sobre as entidades e os relacionamentos disponíveis, permitindo consultas dinâmicas e conscientes do schema para casos de uso com agentes. Esse padrão oferece um meio-termo seguro entre REST e SQL, equilibrando os controles de governança com o acesso flexível. No entanto, a abordagem depende de schemas bem estruturados e nomes de campo significativos. Interpretar a semântica do schema e navegar por estruturas complexas continuam sendo desafios — e o que é difícil para as pessoas raciocinarem, muitas vezes é igualmente difícil para os LLMs. Também é importante estar ciente dos vetores aumentados para ataques de DoS, bem como dos desafios típicos do GraphQL, como cache e versionamento.
