O SQLBot garante a qualidade da geração de SQL por meio de uma combinação das seguintes tecnologias:
- Tecnologia RAG (Retrieval Augmented Generation)
- Recuperação automática de metadados do banco de dados (estrutura da tabela, comentários de campo, etc.) durante a fase de processamento do problema
- Fornecer informações estruturais relevantes para o LLM como um contexto
- Abordar de forma eficaz a falta de compreensão de estruturas específicas de banco de dados em modelos grandes
- Mecanismo de suporte a vários modelos
- Acesso a modelos grandes de diferentes fornecedores, como GPT, Wenxin Yiyin, etc.
- Modelos de código aberto que suportam a implementação local (por meio de ferramentas como Ollama)
- Permite a seleção do modelo ideal com base no cenário
- Processo de verificação de consultas
- O sistema oferece a função de teste de conexão da fonte de dados
- Oferece suporte à visualização de instruções SQL antes da execução
- Os resultados são formatados automaticamente quando retornados
Essa arquitetura técnica é particularmente adequada para ambientes de bancos de dados locais e reduz significativamente o risco de consultas errôneas devido a ambiguidades de linguagem natural.
Essa resposta foi extraída do artigoSQLBot: o bot inteligente que converte linguagem natural em consultas SQLO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " O que o SQLBot faz para garantir a precisão das consultas SQL geradas? Quais são as principais tecnologias usadas?
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