Kiedy metadane i dostrajanie modeli są kluczem do skalowania zapytań NLQ na SQL
Nowoczesne firmy gromadzą ogromne ilości danych w strukturach relacyjnych baz danych, takich jak MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server czy Oracle. Jednakże tylko niewielki procent użytkowników biznesowych posiada wystarczające umiejętności techniczne, aby samodzielnie pisać zapytania SQL do tych baz danych. Szacuje się, że nawet 60-70% z nich nie potrafi efektywnie tworzyć zapytań, co stawia przed organizacjami wyzwanie w zakresie udostępniania danych w przystępny sposób.
Jak NLQ (zapytania w języku naturalnym) przekładają się na SQL?
Jednym z rozwiązań tego problemu jest zastosowanie modeli dużych języków (LLM), które umożliwiają użytkownikom zadawanie pytań w formie naturalnego języka (NLQ), a następnie konwertują te zapytania na SQL, pozwalając na interakcję z bazami danych. Przykładem zapytania NLQ może być: „Jakie są najlepsze pięć marek pod względem przychodów?”. Model LLM tłumaczy to na odpowiednie zapytanie SQL, które zwraca wyniki dla użytkownika biznesowego.
Przykład zapytania SQL: „SELECT sub_brand, sum(net_sales) AS total_sales FROM Sales_Details_Table WHERE item_quantity > 0 GROUP BY sub_brand ORDER BY total_sales DESC LIMIT 5”.
W artykule przedstawimy pięć głównych wyzwań, jakie napotykają organizacje podczas wdrażania systemów NLQ do SQL oraz sposoby ich przezwyciężenia na podstawie doświadczeń z pracy z dużymi firmami.
Wyzwanie 1: Wzrost kosztów przy dużej liczbie tabel
Gdy LLM przetwarza zapytanie NLQ na SQL, jednym z kluczowych elementów jest metadane opisujące tabele w bazie danych. Problem pojawia się, gdy liczba tabel rośnie do tysięcy — metadane muszą być dostarczone dla każdej z nich, co prowadzi do gwałtownego wzrostu kosztów związanych z przetwarzaniem zapytań.
Aby zaradzić temu problemowi, można zastosować strategię selekcji tabel. Klasyfikator analizuje zapytanie i wybiera te tabele, które są najbardziej odpowiednie do udzielenia odpowiedzi. Dzięki temu do modelu LLM przekazywane są tylko najistotniejsze metadane, co pozwala na znaczne ograniczenie liczby przetwarzanych tokenów, a tym samym obniżenie kosztów.
Wyzwanie 2: Nie ma jednego modelu LLM, który zawsze działa najlepiej
Nie istnieje jeden model LLM, który byłby idealny dla każdego przypadku zastosowania. Na przykład model GPT-X może być dobrym punktem wyjścia, ale wybór odpowiedniego modelu zależy od specyficznych wymagań biznesowych, takich jak preferencje technologiczne organizacji. Warto zwrócić uwagę na modele specyficzne dla danego obszaru, które często przynoszą lepsze wyniki, np. CodeLlama w porównaniu do Llama.
Kluczowe jest także stosowanie odpowiednich technik tworzenia promptów (zapytań do modelu). Dobrze opracowane prompty mogą poprawić skuteczność modelu nawet o 10-20%.
Wyzwanie 3: Halucynacje modeli LLM przy generowaniu SQL
Halucynacje, czyli generowanie nieprawidłowych lub nieistniejących odpowiedzi, są dobrze znanym problemem modeli sztucznej inteligencji. Jednak w kontekście zapytań NLQ przetwarzanych na SQL, zjawisko to jest wciąż niedostatecznie zbadane. Przykładem błędu może być sytuacja, w której model generuje zapytanie SQL, ale błędnie interpretuje relacje między tabelami, co prowadzi do niepoprawnych wyników.
Aby temu zapobiec, warto stosować techniki takie jak:
- Tworzenie zestawów testowych zapytań i iteracyjne dostosowywanie promptów.
- Wprowadzenie wyraźnych instrukcji, aby model nie wymyślał nazw kolumn, jeśli nie istnieją.
- Dostrajanie modelu na podstawie istniejących danych i zapytań biznesowych, co może zmniejszyć ryzyko halucynacji nawet o 10%.
Wyzwanie 4: Tradycyjne metryki oceny są niewystarczające
Standardowe metody oceny poprawności zapytań SQL nie zawsze wystarczają przy NLQ do SQL. Kluczowe jest tworzenie zestawów danych o różnym stopniu trudności, a także uwzględnienie metryk takich jak spójność wyników (czy model zwraca te same wyniki dla identycznych zapytań) oraz efektywność zapytań SQL.
Wyzwanie 5: Ograniczona dostępność metadanych
Jakość metadanych jest kluczowa dla skuteczności systemów NLQ do SQL. Niestety, w wielu organizacjach metadane są dostępne tylko dla niewielkiej części tabel, co ogranicza możliwości zastosowania modeli.
Jednym z rozwiązań jest automatyczne generowanie metadanych przy pomocy systemów AI, które analizują próbki danych z tabel, a następnie eksperci dokonują korekt, aby upewnić się, że opisy są trafne.
Podsumowanie
Skalowanie systemów NLQ do SQL w środowiskach biznesowych wymaga uwzględnienia wielu czynników, od optymalizacji metadanych, przez wybór odpowiednich modeli LLM, po zarządzanie kosztami. Eksperymentowanie z modelami, dostrajanie ich oraz odpowiednie tworzenie zestawów testowych to klucz do osiągnięcia sukcesu. Dzięki tym działaniom firmy mogą uzyskać systemy o wysokiej skuteczności, które będą realnie odpowiadać na ich zapotrzebowanie związane z analizą danych.
