Comments 9
Как по мне, такие вот игры ИИ с БД, особенно где есть изменение состава полей таблиц, очень опасная вещь .Конечно, как предварительный инструмент это может и сэкономить время, но в целом, верификация и запроса и результата всё равно нужна человеческая. По крайней мере, на текущем уровне развития всех этих технологий, так как все эти нейросети по факту всё равно не могут понимать, что подразумевает сказанное человеком. И если в результате мы получаем ошибки в тексте или огрехи картинок, это ещё не страшно обычно, а вот с критичными данными, это может быть катастрофой!
А я как Data Engineer поддерживаю эти начинания. Чем больше проблем, тем больше контрактов мне, чтобы починить/восстановить всё то, что этот АйЯй где-то натворил
Добрый день! Конечно, данные ИИ-инструменты выступают только в роли помощников, но никак не в роли полноценной замены сотрудников, напрямую работающих с БД. Я не рекомендую полностью полагаться на запросы, сформированные AI-плагинами, но в случае затруднений можно обратить на них внимание.
Смысл работы и с SQL тоже в моделях общего назначения - понимаю.
Смысл делать специализированную..не понимаю . По сути замена подготовленного DBA? Но зачем - если проверять за ней. Интерфейс поиска - так тут ж логично "нормальную" модель и function calling а сами функции напишет нормальный разработчик
Добрый день!
В контексте данной задачи специализированные модели значительно лучше ведут себя, чем модели общего назначения, поскольку они обучались на данных для решения именно этой проблемы. Даже «нормальная модель» не дает гарантий, что сгенерированный ответ будет корректный. Пока что всё ещё необходимо проверять результат работы модели, поскольку LLM’s галлюцинируют и находятся не на том уровне, когда пользователь может безоговорочно доверять всему, что ему выдает AI-помощник.
Вы правы, можно настроить подключение к другой языковой модели, прописать вызов функций и работать напрямую с результатом. Но я привела примеры бесплатных моделей, при использовании которых у пользователя не возникнет ограничений или сложностей, связанных как с интерфейсом (веб-интерфейс понятен и доступен многим), так и со сложностью разработки (не нужно ничего прописывать, кроме самого запроса на естественном языке).
Насколько я понимаю, есть модели без использования LLM, которые дают гораздо лучшие результаты. Их и надо использовать, а не эти поделки
Как известно, язык SQL был придуман для менеджеров, чтобы облегчить персоналу, не имеющему достаточного образования, доступ к данным.
Очевидно, с тех пор понятие "достаточное образование" сильно деградировало.
LLM'ы в преобразовании запроса на естественном языке в SQL (text2sql)