Самая мощная модель искусственного интеллекта для преобразования текста в SQL: Google выпускает Gemini-SQL2 с точностью 80,04 %, достигая вершины.

ИТ-домой Согласно новостям от 13 июня, Google Research опубликовала анонс вчера (12 июня).Объявлено о выпуске модели Gemini-SQL2, которая основана на Gemini 3.1 Pro и обладает наиболее продвинутыми возможностями преобразования текста в SQL.

Примечание от IT Home: Text-to-SQL — это технология, которая автоматически преобразует запросы на естественном языке в запросы SQL. Пользователям не нужно писать операторы базы данных вручную, им просто нужно описать свои требования на разговорном языке, и система попытается сгенерировать исполняемый SQL-код.

Also Read

Rivian, новая американская автомобилестроительная компания, получила коллективный иск от владельцев автомобилей за якобы преувеличение возможностей автономного вождения своей модели первого поколения – IT Home

Новая игра Naughty Dog «Star: Heretic Prophet» вступила в продвинутую разработку и набирает многоязычных тестировщиков – IT Home

Boeing не смог поставить новые самолеты: американский Air Force One объявил о выходе из эксплуатации после почти 40 лет службы, а Катар передал в дар Боинги 747, прошедшие модификационные испытания.

Он часто используется в анализе данных, создании отчетов самообслуживания, корпоративном поиске, а также в сценариях запроса и ответа на данные SaaS, но сложность заключается в понимании структуры таблиц, неоднозначности полей и сложных бизнес-правил.

Что касается основных показателей, Gemini-SQL2 достиг точности выполнения 80,04% в одномодельном треке списка преобразования текста в SQL BIRD (важный эталон оценки для задач преобразования текста в SQL), превзойдя предыдущий Gemini-SQL от Google.

BIRD охватывает 95 баз данных, 37 профессиональных областей и 12751 набор запросов и пар SQL с общим объемом данных 33,4 ГБ. Он также включает в себя требования к необработанным данным и внешним знаниям, поэтому он ближе к реальной среде использования предприятия, чем ранние тесты, а сложность оценки также выше.

В реальных сценариях бизнес-персонал может выполнять самостоятельную аналитику с помощью этой модели и напрямую запрашивать доходы, убытки и региональные показатели, используя естественный язык. На данном этапе Google не объявил идентификатор модели, интерфейс API, карточку модели или технический отчет Gemini-SQL2, а также не подтвердил, какие продукты первыми получат к нему доступ.

Отказ от ответственности: внешние ссылки перехода (включая, помимо прочего, гиперссылки, QR-коды, пароли и т. д.), содержащиеся в статье, используются для передачи дополнительной информации и экономии времени выбора. Результаты предназначены только для справки. Это утверждение содержится во всех статьях IT House.