Text-to-SQL
Text-to-SQL — преобразование вопроса на естественном языке в SQL-запрос к базе данных; основа агентов самообслуживания в аналитике.Определение на английскомAn AI capability that converts natural language questions into SQL database queries. Instead of writing complex SQL, a user asks 'What are the top 5 products by revenue in EMEA?' and the AI agent generates and executes the correct query. Text-to-SQL powers data agents, business intelligence chatbots, and analytics assistants—making databases accessible to non-technical users who need answers without learning query languages.
Автор: Max Zeshut
Основатель Agentmelt
Пример
Директор по маркетингу спрашивает агента для данных: «Как показали себя email-кампании в прошлом квартале по сравнению с предыдущим?». Агент генерирует SQL-запрос, соединяющий таблицы кампаний и метрик, считает изменения период к периоду и возвращает резюме на естественном языке с ключевыми цифрами.
Часто задаваемые вопросы
- Насколько точен text-to-SQL?
- На стандартных бенчмарках фронтирные модели достигают 80–90% точности. В продакшене с хорошо задокументированными схемами и понятными описаниями колонок точность на типовых запросах достигает 85–95%. Точность падает на сложных запросах с несколькими джоинами, подзапросами или неоднозначными именами колонок. Лучшая практика: показывать сгенерированный SQL продвинутым пользователям и позволять правки.