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KI-Glossar

Text-to-SQL

Text-to-SQL heißt, dass ein Sprachmodell eine Frage in einfachen Worten in eine Datenbankabfrage übersetzt, die geprüft wird, bevor man ihrer Antwort traut.

Das Modell bekommt die Frage und eine kurze Beschreibung der Datenbank: ihre Tabellen, deren Spalten, wie sie verknüpft sind und was eine unklar benannte Spalte bedeutet. Es schreibt eine SQL-Abfrage, die Anwendung führt sie aus, und die Antwort zeigt die Zeilen neben der Abfrage, damit man sieht, woher das Ergebnis kommt.

Eine Abfrage kann ohne Fehler laufen und trotzdem eine andere Frage beantworten, weil sie dieselbe Zeile doppelt zählt, einen Filter vergisst oder über die falsche Spalte verknüpft. Deshalb liest man sie gegen die Frage, führt sie auf Daten mit bekannter Antwort aus und bewertet sie über eine Reihe von Fragen, bevor ein neuer Prompt oder ein neues Modell eingesetzt wird.

Sie läuft über eine schreibgeschützte Verbindung, als ein einziges SELECT, mit Zeilenlimit und Zeitlimit, sodass eine falsche oder bösartige Abfrage ein wenig lesen und nichts ändern kann.

Ein häufiger Fehler ist, jeder Abfrage zu trauen, die läuft. Kein Fehler heißt nicht richtige Antwort, und ein leeres Ergebnis kann ein falscher Filter sein statt eines Hinweises, dass es nichts gibt.

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