Text-to-SQL (текст в SQL)

Text-to-SQL превращает вопрос на обычном языке — «какие тарифы чаще всего отменяли в прошлом квартале?» — в исполняемый SQL-запрос к вашей базе данных. LLM получает схему (имена таблиц и столбцов, типы, связи) и сам вопрос, после чего генерирует запрос SELECT, который приложение выполняет и возвращает в виде таблицы или графика. Это движок функций «поговори со своими данными» и аналитических ассистентов, позволяющих нетехническим пользователям запрашивать хранилище, не зная SQL. Для SaaS-разработчиков это сокращает путь от вопроса клиента до дашборда и часто обходится дешевле, чем строить UI-конструктор запросов. Практическая заметка: никогда не запускайте сгенерированный SQL вслепую — дайте модели только права на чтение, проверяйте запрос по схеме, ограничивайте число строк и время выполнения, ведь неверный JOIN или выдуманное имя столбца дадут правдоподобные, но ошибочные цифры. Хорошие описания схемы и несколько примеров запросов (few-shot) заметно повышают точность.