Новая система, основанная на Gemini 3.1 Pro, демонстрирует результат 80,04% на бенчмарке BIRD, который оценивает не только формальную корректность, но и фактическое выполнение SQL-запросов
Google Research анонсировала систему Gemini-SQL2 — модель text-to-SQL, разработанную на базе Gemini 3.1 Pro. Она предназначена для преобразования запросов, сформулированных на естественном языке, в исполняемые SQL-команды, которые могут использоваться для работы с базами данных без необходимости ручного написания кода.
В отличие от традиционных методов генерации SQL, данная система фокусируется не только на синтаксической корректности запроса, но также на его фактическом выполнении в базе данных и получении правильных результатов.
Ключевым испытанием для таких моделей является бенчмарк BIRD — набор задач, в котором SQL-запросы сравниваются не только по структуре, но и фактически исполняются, с оценкой корректности возвращаемых данных. Это делает проверку более близкой к реальной работе аналитических систем, где важен не текст запроса, а конечный результат.
На BIRD система Gemini-SQL2 продемонстрировала точность выполнения запросов 80,04%, что соответствует уровню state-of-the-art среди существующих решений в области text-to-SQL.
Такой уровень означает, что модель способна корректно интерпретировать сложные запросы к данным и генерировать SQL-инструкции, которые возвращают правильные результаты в большинстве тестовых сценариев.
С практической точки зрения, подобные системы уменьшают зависимость от ручного написания SQL и потенциально позволяют пользователям, не владеющим языком запросов, работать с базами данных, перекладывая сложную логику извлечения данных на модели искусственного интеллекта.
Источник