Gemini의 텍스트 투 SQL: 과제와 해결책

Google Gemini의 텍스트 투 SQL 기능은 처음에는 인상적이지만 실제 응용 프로그램에서는 상당한 과제가 드러납니다. 첫째, 모델은 데이터베이스 스키마, 데이터 의미, 비즈니스 로직 등 비즈니스 특정 컨텍스트를 이해해야 합니다. 단순한 모델 미세 조정으로는 데이터베이스 및 데이터의 변형에 대처하기 어렵습니다. 둘째, 자연어의 모호성으로 인해 모델이 사용자의 의도를 정확하게 이해하는 데 어려움이 있으며, 컨텍스트, 사용자 유형 및 모델 기능을 기반으로 조정해야 합니다. 마지막으로, SQL 방언의 차이는 정확한 SQL 코드를 생성하는 데 있어 과제입니다. Google Cloud는 지능형 데이터 검색, 의미론적 계층, LLM 모호성 해소, 모델 자체 일관성 검증 등의 기술을 사용하여 이러한 과제를 해결하고 Gemini의 텍스트 투 SQL의 정확성과 신뢰성을 지속적으로 향상시키고 있습니다.