O Google Cloud anunciou o lançamento do NL2SQL (linguagem natural para SQL) com Gemini e BigQuery. Essa tecnologia tem o potencial de transformar a maneira como interagimos com dados, permitindo que usuários não técnicos interajam com bancos de dados, explorem dados e obtenham insights por conta própria, sem precisar de conhecimento especializado em SQL. No entanto, existem desafios que dificultam a adoção ampla do NL2SQL. Esses desafios incluem variações de formatação de dados, ambiguidade semântica, a rigidez sintática do SQL e métricas de negócios personalizadas. Esta postagem do blog explora as soluções NL2SQL no Google Cloud e as práticas recomendadas para implementação. Alguns dos desafios que os usuários enfrentam incluem perguntas ambíguas ou subespecificadas ou perguntas complexas que exigem análises em várias etapas. Para lidar com esses desafios, o Gemini Flash 1.5 foi projetado como um agente de roteamento para classificar perguntas com base em sua complexidade. Depois que a pergunta é classificada, técnicas como verificações de ambiguidade, embeddings de vetores, pesquisas semânticas e modelagem de análise de contribuição podem ser usadas para melhorar os resultados. O Google Cloud usa um conjunto completo de ferramentas para ajudar a implementar uma solução NL2SQL funcional. Essas ferramentas incluem embedding e recuperação de vetores usando a pesquisa de vetores do BigQuery, análise de contribuição do BigQuery e verificações de ambiguidade com o Gemini. As práticas recomendadas do NL2SQL incluem começar com as perguntas a serem respondidas, pré-processamento de dados, praticar o refinamento de SQL com feedback do usuário e iteração e usar um fluxo personalizado para consultas de várias etapas.