GeminiのテキストツーSQL：課題と解決策
2025-05-16
GoogleのGeminiのテキストツーSQL機能は、一見すると素晴らしいものですが、現実世界のアプリケーションでは大きな課題が明らかになります。まず、モデルは、データベーススキーマ、データの意味、ビジネスロジックなど、ビジネス固有のコンテキストを理解する必要があります。単純なモデルのファインチューニングでは、データベースやデータのバリエーションに対応するのが困難です。第二に、自然言語のあいまいさにより、モデルがユーザーの意図を正確に理解することが難しく、コンテキスト、ユーザーの種類、モデルの機能に基づいて調整する必要があります。最後に、SQL方言の違いは、正確なSQLコードを生成する上で課題となります。Google Cloudは、インテリジェントなデータ検索、セマンティックレイヤー、LLMによる曖昧さの解消、モデルの自己整合性検証などの技術を用いてこれらの課題に対処し、GeminiのテキストツーSQLの精度と信頼性を継続的に向上させています。
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