Gemini और BigQuery के साथ NL2SQL (प्राकृतिक भाषा से SQL) के साथ शुरुआत करना

Google Cloud ने Gemini और BigQuery के साथ NL2SQL (प्राकृतिक भाषा से SQL) के लॉन्च की घोषणा की है। इस तकनीक में गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं को डेटाबेस के साथ इंटरैक्ट करने, डेटा का पता लगाने और विशेष SQL ज्ञान की आवश्यकता के बिना, अपने दम पर अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में सक्षम बनाकर डेटा के साथ हमारे इंटरैक्ट करने के तरीके को बदलने की क्षमता है। हालाँकि, कुछ चुनौतियाँ हैं जिनके कारण NL2SQL को व्यापक रूप से अपनाना मुश्किल हो जाता है। इन चुनौतियों में डेटा स्वरूपण विविधताएँ, अर्थ संबंधी अस्पष्टता, SQL की वाक्यात्मक कठोरता और कस्टम व्यावसायिक मैट्रिक्स शामिल हैं। यह ब्लॉग पोस्ट Google Cloud पर NL2SQL समाधानों और कार्यान्वयन के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं की पड़ताल करता है। उपयोगकर्ताओं के सामने आने वाली कुछ चुनौतियों में अस्पष्ट या कम-निर्दिष्ट प्रश्न, या जटिल प्रश्न शामिल हैं जिनके लिए बहु-चरणीय विश्लेषण की आवश्यकता होती है। इन चुनौतियों का समाधान करने के लिए, Gemini Flash 1.5 को एक रूटिंग एजेंट के रूप में इंजीनियर किया गया है ताकि प्रश्नों को उनकी जटिलता के आधार पर वर्गीकृत किया जा सके। प्रश्न को वर्गीकृत करने के बाद, आउटपुट में सुधार के लिए अस्पष्टता जाँच, वेक्टर एम्बेडिंग, सिमेंटिक खोज और योगदान विश्लेषण मॉडलिंग जैसी तकनीकों का उपयोग किया जा सकता है। Google Cloud एक कार्यशील NL2SQL समाधान को लागू करने में मदद के लिए टूल का एक पूरा पूरक उपयोग करता है। इन टूल में BigQuery वेक्टर खोज का उपयोग करके वेक्टर एम्बेडिंग और पुनर्प्राप्ति, BigQuery योगदान विश्लेषण और Gemini के साथ अस्पष्टता जाँच शामिल हैं। NL2SQL सर्वोत्तम प्रथाओं में उत्तर दिए जाने वाले प्रश्नों से शुरू करना, डेटा प्रीप्रोसेसिंग, उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया और पुनरावृत्ति के साथ SQL शोधन का अभ्यास करना और बहु-चरणीय प्रश्नों के लिए एक कस्टम प्रवाह का उपयोग करना शामिल है।