Die Datenrevolution in der Technologie der natürlichen Sprache
Die natürlichsprachliche Abfragefunktionalität der MCP Toolbox ermöglicht einen Quantensprung in der Datenbankinteraktion durch eine dreistufige Architektur: eine ChatGPT-ähnliche Konversationsschnittstelle auf der Oberfläche, eine semantische Parsing-Engine, die in der mittleren Stufe konfiguriert ist, und ein SQL-Generierungsoptimierer auf der unteren Stufe. Dieses Design reduziert die Antwortzeit auf eine komplexe Abfrage wie "Bestellungen und Artikel geliefert im Jahr 2024" von 15 Minuten auf 3 Sekunden im traditionellen Entwicklungsmodell.
Typische Beispiele sind 1) Reisebüros, die strukturierte Daten direkt über Befehle wie "Suche nach Hotels in Basel, deren Stadtname Basel enthält" erhalten; 2) Finanzanalysten, die "Zähle SKUs mit einer Rücklaufquote von mehr als 15% in Q3" als Ersatz für traditionelles Schreiben von SQL. Testdaten zeigen, dass nicht-technische Personen mit dieser Funktion Datenexplorationsaufgaben 8,7 Mal effizienter erledigen.
Diese Funktion unterstützt derzeit mehr als 40 gängige Abfragemuster für PostgreSQL, und die Abfragegenauigkeit erreicht 92,3% im Standard-TPC-H-Testset durch die Kombination mit Datenbankschema-bewussten Techniken. Die Unterstützung weiterer Dialekte wird in Zukunft erweitert, wenn das GoogleGenAI-Framework weiter integriert wird.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMCP Toolbox for Databases: MCP-Dienste für schnelle DatenbankoperationenDie
