O Text2Query tem um desempenho particularmente bom nos seguintes cenários:
1. análise rápida dos negócios
- exemplo típicoO Diretor de Marketing precisa "comparar as taxas de conversão das páginas de registro A/B dos últimos três meses".
- fig. valores (éticos, culturais etc.)Acesso direto aos dados, ignorando as equipes técnicas, reduzindo o tempo de resposta da decisão de 2 dias para 10 minutos
2. assistência ao desenvolvimento
- exemplo típicoDesenvolvedores não sabem ao certo "como unir tabelas para procurar o histórico completo de pedidos de um usuário"
- fig. valores (éticos, culturais etc.)Obtenha uma referência à instrução JOIN padrão e saiba como escrever consultas complexas.
3. integração de sistemas internos
- exemplo típicoApós a integração do sistema de atendimento ao cliente, a equipe de atendimento ao cliente insere "Find VIP users who have not respond to the work order for 3 days" (Localizar usuários VIP que não responderam à ordem de serviço por 3 dias).
- fig. valores (éticos, culturais etc.)Custos de treinamento reduzidos e menos consultas de erros 80%
4. exploração de dados de ensino
- exemplo típicoNo curso de análise de negócios, os alunos usam exercícios de linguagem natural, como "distribuição de preços de clientes por faixa etária".
- fig. valores (éticos, culturais etc.)Compreender intuitivamente o mapeamento de problemas comerciais para SQL
Ele é particularmente adequado para equipes que precisam de consultas ad hoc frequentes, mas têm recursos técnicos limitados, bem como para cenários em que a sensibilidade dos dados impede o uso de serviços em nuvem.
Essa resposta foi extraída do artigoText2Query: uma ferramenta para gerar instruções de consulta SQL e MongoDB usando linguagem naturalO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Para quais cenários específicos o Text2Query é mais adequado? Você pode me dar alguns exemplos?
