Нов AI модел, разработен от Google Research, преобразува заявки, формулирани на естествен език, в изпълними SQL команди за работа с бази данни, като елиминира ръчното писане на код.
Системата Gemini-SQL2, базирана на Gemini 3.1 Pro, постига резултат от 80,04% в бенчмарка BIRD, който тества реалното изпълнение на SQL заявки, а не тяхната формална коректност.
За разлика от традиционните подходи за генериране на SQL, системата се фокусира не само върху синтактичната коректност на заявката, но и върху реалното ѝ изпълнение в базата данни и връщането на правилния резултат.
Ключовият тест за такива модели е бенчмаркът BIRD – набор от задачи, при които SQL заявките не се сравняват просто по структура, а се изпълняват реално, и се оценява коректността на върнатите данни.
Бенчмаркът доближава тестването до реалната работа на аналитичните системи, където е важен крайният резултат, а не текстът на заявката.
Системата Gemini-SQL2 демонстрира 80,04% точност на изпълнение на заявки в BIRD , което е най-голямо постижение сред съществуващите решения в категорията „текст-към-SQL”.
Това ниво на точност означава, че AI моделът е способен правилно да интерпретира сложни заявки за данни и да генерира SQL изрази, които връщат правилни резултати в повечето тестови сценарии.
На практика такива системи намаляват зависимостта от ръчно написан SQL и потенциално позволяват на потребители, които не владеят езика за заявки, да работят с бази данни, като прехвърлят сложната логика за извличане на данни на моделите с изкуствен интелект.
