Text-to-SQL de Gemini: Desafíos y Soluciones

Si bien la funcionalidad de texto a SQL de Google Gemini inicialmente impresiona, las aplicaciones del mundo real revelan desafíos significativos. En primer lugar, el modelo necesita comprender el contexto específico del negocio, incluyendo el esquema de la base de datos, el significado de los datos y la lógica de negocios. El simple ajuste fino del modelo lucha por manejar las variaciones en las bases de datos y los datos. En segundo lugar, la ambigüedad del lenguaje natural dificulta que el modelo comprenda con precisión la intención del usuario, lo que requiere ajustes basados en el contexto, el tipo de usuario y las capacidades del modelo. Finalmente, las diferencias entre los dialectos SQL representan un desafío para generar código SQL preciso. Google Cloud aborda estos desafíos mediante la recuperación inteligente de datos, las capas semánticas, la desambiguación LLM, la validación de autoconsistencia del modelo y otras técnicas, mejorando continuamente la precisión y confiabilidad del texto a SQL de Gemini.