#texttosql — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #texttosql, aggregated by home.social.
-
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
-
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
-
[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] 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.
-
[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.
-
[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.
