Text-to-SQL Попалась на глаза эта статья с интригующим заголовком. Мне тема кажется до сих пор очень интересной, хотя редакция никак не внедрит этот подход на подотчетной территории, надежд мы не бросаем и тему изучаем. Text-to-SQL (T2SQL) — это технология или методология, которая позволяет преобразовать запросы на естественном языке в SQL-запросы, используемые для взаимодействия с базами данных. Основная цель Text-to-SQL — упростить доступ к данным для людей, не обладающих навыками программирования или знаниями SQL, позволяя им находить нужную информацию через обычный текст. Важное замечание касаемо статьи: хотя в заголовок статьи вынесено название Uber, внутри делается интересное сравнение QueryGTP от Uber с open-source инструментом Wren AI, который позволяет делать примерно тоже самое (по мнению авторов статьи, сам не пробовал) что и QueryGPT. Собственно эта статья командой WrenAI и написана :) но я во второй ссылке ниже привожу оригинал статьи от Uber с которой идет сравнение. Внимательное изучение материала ниже дало несколько интересных инсайтов: - Интеграция с агентным подходов: обратите внимание на картинку с архитектурой решения, там на каждом шаге преобразования текста в SQL запрос работает отдельный агент на базе LLM: Intent Agent, Table Agent, Column Prune Agent - Разработана отдельная модель QueryGPT — это концепция или инструмент, построенный на основе технологий генеративного искусственного интеллекта, таких как модели GPT (Generative Pre-trained Transformer). Он предназначен для обработки запросов на естественном языке и их преобразования в SQL-запросы или выполнения других задач, связанных с взаимодействием с базами данных. - Wren AI - это агент SQL AI с открытым исходным кодом, призванный демократизировать технологию преобразования текста в SQL. Предлагая облачную платформу, в которую интегрированы многие из тех же функций, что и в QueryGPT от Uber, Wren AI стремится выровнять игровое поле. В общем этот Wren AI выглядит интересно, позиционируется как доступный инструмент для Text-to-SQL. https://medium.com/wrenai/how-uber-is-saving-140-000-hours-each-month-using-text-to-sql-and-how-you-can-harness-the-same-fb4818ae4ea3 https://www.uber.com/en-TW/blog/query-gpt/ https://github.com/Canner/WrenAI