Text-to-SQL do Gemini: Desafios e Soluções

Embora a funcionalidade de texto para SQL do Google Gemini impressione inicialmente, os aplicativos do mundo real revelam desafios significativos. Primeiro, o modelo precisa entender o contexto específico do negócio, incluindo o esquema do banco de dados, o significado dos dados e a lógica de negócios. O simples ajuste fino do modelo luta para lidar com as variações em bancos de dados e dados. Em segundo lugar, a ambiguidade da linguagem natural dificulta a compreensão precisa da intenção do usuário pelo modelo, exigindo ajustes com base no contexto, no tipo de usuário e nas capacidades do modelo. Finalmente, as diferenças entre os dialetos SQL representam um desafio para a geração de código SQL preciso. O Google Cloud aborda esses desafios por meio de recuperação inteligente de dados, camadas semânticas, desambiguação LLM, validação de autoconsistência do modelo e outras técnicas, melhorando continuamente a precisão e confiabilidade do texto para SQL do Gemini.