Как мы обеспечили +33% к точности на сложных SQL-запросах
Генератор SQL на базе LLM — понятный продукт с понятной ценностью. Он может быть отдельной платформой или инструментом для агента, решающего более общую задачу. Генерировать код модели с попеременным успехом, к счастью, умеют. И что же? Берем API с моделью помощнее, даем ей доступ к БД, задаем вопрос, смотрим на результат, и всё — полноценная замена аналитику? Конечно, нет, ведь аналитик делает гораздо больше, чем просто пишет и исполняет SQL. Однако давайте остановимся на SQL и посмотрим, почему это тоже не так просто:
LLM пайплайны укрощают сложность баз данных, или как мы подружили ИИ с БД без ИБД
Большие языковые модели (Large Language Model, LLM) используют в разных областях: с их помощью генерируют программный код, ищут информацию, озвучивают реплики чат-ботов. А вот при работе с реляционными данными языковые модели часто ошибаются.
Уже через год мы будем общаться с базами данных по-русски
По прогнозу Gartner, запросы на естественном языке вытеснят SQL уже в 2026 году. Самое главное из исследования на русском языке собрано в этом посте. Возможно, прогноз Gartner чересчур оптимистичный, но если они и ошибаются, то только в сроках — сам переход на естественный язык в работе с БД неизбежен.
