Text-to-SQL de Gemini : défis et solutions

Si la fonctionnalité texte-vers-SQL de Gemini de Google est impressionnante au premier abord, les applications réelles révèlent des défis importants. Premièrement, le modèle doit comprendre le contexte spécifique à l'entreprise, notamment le schéma de la base de données, la signification des données et la logique métier. Un simple réglage fin du modèle a du mal à gérer les variations des bases de données et des données. Deuxièmement, l'ambiguïté du langage naturel rend difficile pour le modèle de comprendre précisément l'intention de l'utilisateur, ce qui nécessite des ajustements en fonction du contexte, du type d'utilisateur et des capacités du modèle. Enfin, les différences entre les dialectes SQL représentent un défi pour la génération d'un code SQL précis. Google Cloud relève ces défis grâce à la récupération intelligente des données, aux couches sémantiques, à la désambiguation LLM, à la validation de l'auto-cohérence du modèle et à d'autres techniques, améliorant ainsi continuellement la précision et la fiabilité du texte-vers-SQL de Gemini.