Google Cloud hat die Einführung von NL2SQL (Natural Language to SQL) mit Gemini und BigQuery angekündigt. Diese Technologie hat das Potenzial, die Art und Weise, wie wir mit Daten interagieren, zu verändern, indem sie es nicht-technischen Benutzern ermöglicht, mit Datenbanken zu interagieren, Daten zu erforschen und selbstständig Erkenntnisse zu gewinnen, ohne spezielle SQL-Kenntnisse zu benötigen. Es gibt jedoch Herausforderungen, die eine breite Einführung von NL2SQL erschweren. Zu diesen Herausforderungen gehören Variationen in der Datenformatierung, semantische Mehrdeutigkeiten, die syntaktische Starrheit von SQL und benutzerdefinierte Geschäftsmetriken. Dieser Blog befasst sich mit NL2SQL-Lösungen auf Google Cloud und Best Practices für die Implementierung. Zu den Herausforderungen für Benutzer gehören mehrdeutige oder unspezifische Fragen oder komplexe Fragen, die eine mehrstufige Analyse erfordern. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, wurde Gemini Flash 1.5 als Routing-Agent entwickelt, um Fragen basierend auf ihrer Komplexität zu klassifizieren. Sobald die Frage klassifiziert ist, können Techniken wie Mehrdeutigkeitsprüfungen, Vektoreinbettungen, semantische Suchen und Beitragsanalysemodellierung verwendet werden, um die Ausgaben zu verbessern. Google Cloud verwendet eine vollständige Palette von Tools, um die Implementierung einer funktionierenden NL2SQL-Lösung zu unterstützen. Zu diesen Tools gehören die Einbettung und der Abruf von Vektoren mithilfe der Vektorsuche von BigQuery, die Beitragsanalyse von BigQuery und Mehrdeutigkeitsprüfungen mit Gemini. Zu den Best Practices für NL2SQL gehören das Beginnen mit den zu beantwortenden Fragen, die Datenvorverarbeitung, das Üben der SQL-Verfeinerung mit Benutzerfeedback und Iteration sowie die Verwendung eines benutzerdefinierten Ablaufs für mehrstufige Abfragen.