Google Cloud a annoncé le lancement de NL2SQL (langage naturel vers SQL) avec Gemini et BigQuery. Cette technologie a le potentiel de transformer la façon dont nous interagissons avec les données en permettant aux utilisateurs non techniques d'interagir avec les bases de données, d'explorer les données et d'obtenir des informations par eux-mêmes, sans avoir besoin de connaissances SQL spécialisées. Cependant, il existe des défis qui rendent difficile l'adoption généralisée de NL2SQL. Ces défis comprennent les variations de formatage des données, l'ambiguïté sémantique, la rigidité syntaxique de SQL et les mesures commerciales personnalisées. Cet article de blog explore les solutions NL2SQL sur Google Cloud et les meilleures pratiques de mise en œuvre. Parmi les défis auxquels les utilisateurs sont confrontés, citons les questions ambiguës ou insuffisamment spécifiées, ou les questions complexes qui nécessitent une analyse en plusieurs étapes. Pour relever ces défis, Gemini Flash 1.5 a été conçu comme un agent de routage pour classer les questions en fonction de leur complexité. Une fois la question classée, des techniques telles que les vérifications d'ambiguïté, les plongements vectoriels, les recherches sémantiques et la modélisation de l'analyse de contribution peuvent être utilisées pour améliorer les résultats. Google Cloud utilise un ensemble complet d'outils pour faciliter la mise en œuvre d'une solution NL2SQL fonctionnelle. Ces outils comprennent l'intégration et la récupération de vecteurs à l'aide de la recherche vectorielle BigQuery, l'analyse de contribution BigQuery et les vérifications d'ambiguïté avec Gemini. Les meilleures pratiques NL2SQL consistent à commencer par les questions auxquelles il faut répondre, le prétraitement des données, la pratique de l'affinement SQL avec les commentaires des utilisateurs et l'itération, et l'utilisation d'un flux personnalisé pour les requêtes en plusieurs étapes.