Как задать вопрос по базе данных без знания SQL: знакомьтесь, Text2SQL

Представьте: вы руководитель отдела, и вам срочно нужно узнать, сколько клиентов оформили подписку за последние 7 дней. Или, может,вы аналитик, который каждый день получает десятки уточняющих вопросов от бизнеса. Вы знаете, что данные есть, но чтобы их получить, нужно либо самому писать SQL, либо ждать коллегу из команды разработки. А ответ нужен прямо сейчас.

BI-системы помогают, конечно. Дашборды красивые, графики летают, но если вчера не сделали виджет «клиенты по дням недели», то сегодня его не построишь за пару кликов. А идти к разработчику с новой задачей ради одного числа как стрелять из пушки по воробьям.

На самом деле уже сегодня можно просто написать вопрос на русском и получить готовый SQL или таблицу с данными. Знакомьтесь: Text2SQL.

Text2SQL — это технология, которая переводит ваш текстовый запрос в SQL-запрос. Буквально: вы пишете «покажи всех клиентов из Москвы, которые купили что-то в июне», а система генерирует:

SELECT * FROM customers

WHERE city = 'Москва'

AND customer_id IN (

SELECT customer_id FROM orders

WHERE MONTH(order_date) = 6

);

В основе - модели NLP и машинного обучения. Но главное, теперь не нужно помнить названия таблиц или сложные JOIN’ы. Достаточно говорить с системой на человеческом языке.

Обучение системы. Сначала вы «подключаете» ее к своей базе данных: передаете метаданные: названия таблиц, полей, типы данных, связи. Это можно сделать вручную или через автоматическое сканирование.

Задаете вопрос. Через чат, строку ввода или API.

Получаете SQL. Модель анализирует контекст и выдает корректный запрос.

Выполняете вручную или автоматически в зависимости от инструмента.

Некоторые решения могут сразу выполнить запрос и прислать результат, например, таблицу или график. Это особенно круто для нетехнических пользователей.

Аналитикам- чтобы быстрее проверять гипотезы без ручного кода.

Руководителям - чтобы получать ответы без ожидания и лишних писем.

Продуктовым менеджерам и маркетологам, которые хотят данные, но не хотят учить SQL.

Это не замена BI, а гибридный помощник, когда дашборды не успевают за вопросами бизнеса.

1. Встроенные AI-функции в BI-системах

Power BI (Q&A), Tableau (Ask Data), Qlik (Insight Advisor), Sisense, Visiology (ViTalk). Все они позволяют задавать простые вопросы прямо в интерфейсе.

Плюсы:

Уже интегрированы в привычные инструменты.

Не требуют новых подписок.

Минусы:

Ограничены в сложных запросах.

Плохо работают с кастомной логикой.

Только базовые визуализации.

Из всех ViTalk от Visiology выделяется: умеет обрабатывать более сложные сценарии и лучше понимает русский язык.

2. Универсальные LLM: ChatGPT, YandexGPT, Claude

Да, можно просто скормить схему БД GPT и спросить: «Какой средний чек в Москве?». Иногда работает отлично.

Плюсы:

Очень гибкие.

Поддерживают длинные диалоги.

Можно дообучать через промпты.

Минусы:

Нужна ручная интеграция.

Может «выдумывать» SQL (hallucinations).

Безопасность: нельзя так просто пускать LLM в продакшн-БД.

Лайфхак: используйте GPT как прототип, но никогда не запускайте его запросы напрямую без проверки.

3. Специализированные Text2SQL-решения

Wren AI, Vanna AI, ThoughtSpot, SeekWell и другие созданы именно для преобразования текста в SQL.

Плюсы:

Глубокая интеграция с БД.

Обучение на вашей схеме.

Автоматическое выполнение и отправка результата.

Часто есть поддержка русского.

Минусы:

Меньше "умения" общаться, чем у GPT.

Требуют настройки.

Если вы хотите надежный, безопасный и автоматизированный способ работы с данными - это лучший выбор.

Text2SQL не волшебство, но мощный шаг к демократизации данных. Он позволяет любому сотруднику, даже без технической подготовки, получать доступ к информации в режиме реального времени.

BI-системы остаются важными. Но когда вопрос возникает сейчас, а дашборда под него нет Text2SQL становится тем самым мостом между бизнесом и данными.