Text-to-SQL là công nghệ trong đó AI tự động chuyển đổi các câu hỏi được viết bằng ngôn ngữ tự nhiên thành truy vấn SQL dựa trên lược đồ cơ sở dữ liệu.
Text-to-SQL được cho là đề cập đến một công nghệ trong đó LLM chuyển đổi các câu hỏi do người dùng viết bằng các ngôn ngữ tự nhiên như tiếng Nhật hoặc tiếng Anh thành các truy vấn SQL dựa trên thông tin lược đồ cơ sở dữ liệu. Nó được sử dụng rộng rãi để thêm cửa sổ trò chuyện AI vào các công cụ BI và nền tảng phân tích dữ liệu, cho phép ngay cả những nhân viên không biết viết SQL nhận được kết quả tổng hợp bằng cách đặt các câu hỏi như "Hãy cho tôi biết những sản phẩm bán chạy nhất tháng trước". Trong các hoạt động thực tế kể từ năm 2026, các lược đồ quy mô lớn có nhiều tên bảng và cột không rõ ràng có nhiều khả năng gây ra JOIN và halcyonation không chính xác tham chiếu đến các cột không tồn tại. Vì vậy, phương pháp tiêu chuẩn trong trường này là không chạy SQL được tạo trực tiếp trong cơ sở dữ liệu sản xuất mà phải bao gồm hoạt động đánh giá của con người và vai trò chỉ đọc. Ngoài ra, có những trường hợp LLM hiểu sai các từ đồng nghĩa và từ viết tắt dành riêng cho công ty, do đó, thiết kế nhanh chóng cung cấp trước giải thích sơ đồ và ví dụ truy vấn cũng như hỗ trợ RAG sẽ xác định độ chính xác. Về mặt chi phí, nếu các lược đồ quy mô lớn được đưa vào mỗi lời nhắc, mức tiêu thụ mã thông báo có xu hướng tăng lên, đồng thời việc lưu vào bộ nhớ đệm và tóm tắt lược đồ là những lựa chọn quan trọng để tối ưu hóa chi phí tại hiện trường.