#texttosql — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #texttosql, aggregated by home.social.
-
Gemini-SQL2, présenté par Google Research, atteint 80,04 % sur le benchmark BIRD en text-to-SQL, contre 72,8 % pour OpenAI et 70,9 % pour Anthropic, selon The Decoder.
Concrètement, une intention en langage naturel se transforme en SQL correct et exécutable, même sur des données métier complexes. On n'est plus dans la phase démo.
Vous testez déjà des interfaces NL sur vos bases de données ?
-
Gemini-SQL2, présenté par Google Research, atteint 80,04 % sur le benchmark BIRD en text-to-SQL, contre 72,8 % pour OpenAI et 70,9 % pour Anthropic, selon The Decoder.
Concrètement, une intention en langage naturel se transforme en SQL correct et exécutable, même sur des données métier complexes. On n'est plus dans la phase démo.
Vous testez déjà des interfaces NL sur vos bases de données ?
-
RT @GoogleResearch: 🚀 Wir stellen Gemini-SQL2 vor, unsere bahnbrechende Text-zu-SQL-Fähigkeit, angetrieben von Gemini 3.1 Pro! Wir haben state-of-the-art Ergebnisse auf dem hochkompetitiven BIRD-Benchmark erzielt und natürliche Sprache in ausführungsbereite SQL-Abfragen übersetzt. 🧵👇
mehr auf Arint.info
#BIRDbenchmark #GeminiSQL2 #SQLqueries #StateOfTheArt #TextToSQL #arint_info
-
«Наэйай мне биай»: как мы научили Apache Superset говорить по-человечески. Знакомьтесь — AI-powered BI
Привычная многим картина, когда бизнес «с полей» запрашивает дополнительную аналитику, менеджер идет выбивать ресурсы команды под задачу, аналитик вручную «перемалывает» данные и собирает обновленные дашборды…проходят недели, бюрократические жернова перемалывают прибыль, "гиря ударяется о пол" и бизнес в итоге принимает решение «на глазок». С приходом AI в индустрию бизнес-аналитики забрезжила надежда, что эти темные времена останутся только в воспоминаниях тех, кто еще застал пейджер и охоту на мамонта. В сегодняшней статье разберём, как на базе версии Apache Superset с поддержкой MCP и связки Foundation Models от Cloud.ru можно собрать рабочего AI-агента аналитика, который фразу «построй мне аналитику по продажам» за минуты превращает в полноценный дашборд с возможностью скейлинга в продакшене.
https://habr.com/ru/companies/raft/articles/1040934/
#aiагенты #bi #mcp #apache_superset #texttosql #аналитика_данных #бизнесаналитика #визуализация_данных #автоматизация
-
Как я заменил BI-дашборд на AI-чат: архитектура RAG-системы для 600K записей
После 10 лет внедрения BI-систем (Qlik Sense, Power BI, Data Lens) я понял одну вещь: дашборд — это не решение. Это данные для решения. А между данными и решением — пропасть, которую преодолевает человек. В этой статье покажу, как построил RAG-систему с чат-интерфейсом для базы из 600 000 записей техники из Федресурса. Без философии — только архитектура, код и грабли.
https://habr.com/ru/articles/984162/
#RAG #LLM #texttoSQL #Claude_API #Qdrant #PostgreSQL #чатбот #embeddings #NLP #FastAPI
-
Когда ИИ не понимает бизнес-контексты
Сегодня многие компании внедряют ИИ‑ассистентов, которые автоматически пишут SQL‑запросы и помогают менеджерам готовить отчеты. На первый взгляд они отлично справляются с цифрами и синтаксисом, но теряются, когда дело доходит до бизнес-контекста. Почему? Потому что бизнес живет не только данными, но и контекстом: историей компании, внутренними правилами, неформальными договоренностями, культурой. В результате ИИ превращается в «умное автодополнение», а не в стратегический инструмент. В этой статье разберем, что именно мешает алгоритмам учитывать бизнес‑контекст и какие инженерные подходы помогают превратить статистического помощника в полноценного участника управленческих процессов.
https://habr.com/ru/companies/beget/articles/980974/
#llm #texttosql #бизнесметрики #dbt #biсистемы #rag #контекстная_память #бизнеслогика
-
Also, if you know of a good #TextToSQL package in #Node (#Javascript/#Typescript), can you let me know? :)
-
Also, if you know of a good #TextToSQL package in #Node (#Javascript/#Typescript), can you let me know? :)
-
I'm on the hunt for a #TextToSql package for #Node. That is, an #npm package that takes an #SQL database, analyzes its structure, and can then transform natural language input into a query, run it, and bring me back the results.
Although it's #Python and so not relevant for me, I've found a very impressive solution in the form of VannaAI (https://github.com/vanna-ai/vanna).
Their core is available in PyPI under MIT and the code looks clean and shin!
-
I'm on the hunt for a #TextToSql package for #Node. That is, an #npm package that takes an #SQL database, analyzes its structure, and can then transform natural language input into a query, run it, and bring me back the results.
Although it's #Python and so not relevant for me, I've found a very impressive solution in the form of VannaAI (https://github.com/vanna-ai/vanna).
Their core is available in PyPI under MIT and the code looks clean and shin!
-
Топ LLM для задач text‑to‑SQL: результаты теста DeepSeek R1-0528, Gemini 2.5 Pro, o3 (и ещё трёх моделей)
В первой части мы разобрали теорию text‑to‑SQL: как LLM заменяют разработчиков, почему RAG и CoT спасают от галлюцинаций и зачем Scale AI дообучает ChatGPT-4. Но теория неполна без практики! В этом материале — жёсткое тестирование моделей (ChatGPT o3-mini‑high, ChatGPT 4.1, Claude Sonnet 4, ChatGPT o3, Gemini 2.5 Pro, DeepSeek R1–0528) на бенчмарке LiveSQLBench. 6 моделей, 10 задач, сложность от ★★ до ★★★★★★★★★★. Проверим, как они считают лунные помехи, генерируют SQL для криптобирж и ищут артефакты в музеях.
https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/925712/
#texttosql #nl2sql #бенчмарк #chatgpt_o3minihigh #chatgpt_41 #claude_sonnet_4 #chatgpt_o3 #gemini_25_pro #deepseek_r10528
-
Getting AI to write good SQL: Text-to-SQL techniques explained
https://cloud.google.com/blog/products/databases/techniques-for-improving-text-to-sql
#HackerNews #AI #SQL #Techniques #TextToSQL #DataScience #CloudComputing
-
Getting AI to write good SQL: Text-to-SQL techniques explained
https://cloud.google.com/blog/products/databases/techniques-for-improving-text-to-sql
#HackerNews #AI #SQL #Techniques #TextToSQL #DataScience #CloudComputing
-
[Перевод] Оценка систем больших языковых моделей (LLM): метрики, проблемы и лучшие практики
В последнее время разработка и развертывание больших языковых моделей (LLM) стали ключевыми в формировании интеллектуальных приложений в различных областях. Но реализация этого потенциала требует строгого и систематического процесса оценки. Прежде чем углубляться в метрики и вызовы, связанные с оценкой LLM-систем, стоит задуматься: не сводится ли ваш процесс оценки к бесконечному циклу запуска LLM-приложений на наборе промптов, ручному анализу выходных данных и субъективной оценке их качества? Если да, то пора осознать, что оценка — это не разовая процедура, а многоэтапный итеративный процесс, оказывающий значительное влияние на производительность и жизненный цикл вашей LLM-системы. С развитием LLMOps (расширения MLOps, адаптированного для больших языковых моделей) интеграция процессов CI/CE/CD (непрерывная интеграция, непрерывная оценка и непрерывное развертывание) становится неотъемлемой частью управления жизненным циклом LLM-приложений. Итеративный характер оценки включает в себя несколько ключевых компонентов. Во-первых, необходимо постоянно обновлять и улучшать тестовый датасет. Во-вторых, важно выбирать и внедрять метрики оценки, наиболее подходящие для конкретного сценария использования. Наконец, надежная инфраструктура оценки позволяет проводить тестирование в реальном времени на протяжении всего жизненного цикла LLM-приложения. Крайне важно признать значимость оценки как непрерывного и динамического процесса. Это компас, помогающий разработчикам и исследователям совершенствовать и оптимизировать LLM для повышения производительности и практического применения.
https://habr.com/ru/articles/878480/
#LLM #ai #RAI #бенчмарки #rag #named_entity_recognition #texttosql
-
[Перевод] Лучшие крупные языковые модели в ноябре 2024 г
В ноябре в ТОП-10 в «LLM Benchmark» произошло много изменений. Также произошли некоторые изменения в том, как мы создаем продукты на основе LLM. Давайте приступим.
https://habr.com/ru/articles/866932/
#LLM #бенчмарки #Claude_35_v2_Update #GPT4o #Qwen #LLM_Benchmark_v2 #TexttoSQL
-
[Перевод] О создании системы, преобразующей текст в SQL для аналитиков Pinterest
Написание запросов для решения аналитических задач — это основное занятие тех, кто работает с данными Pinterest. Но подбор подходящих данных и преобразование описания проблемы в корректный и эффективный SQL‑код могут оказаться непростыми делами. Ведь речь идёт о среде, которая быстро меняется, и о значительных объёмах данных, разбросанных по разным местам.
