امروز داشتم یه سری داکیومنت و پست درباره AI Agents و تعاملشون با دیتابیس رو بالا و پایین می‌کردم... واقعیت اینه که خروجی مستقیم LLM به SQL یا همون NL2SQL توی محیط Production هنوز خیلی ریسکی و ترسناکه. ت
استفاده از استراتژی Hybrid. یعنی از LLM فقط برای Labeling و استخراج Intent استفاده کنیم (مثلاً وقتی کاربر می‌گه «فروش دو هفته آخر مرداد»، مدل فقط بیاد این رو به پارامترهای زمانی مشخص تبدیل کنه) و بعدش با Logic کد خودمون، Query نهایی رو بسازیم.

تجربه شخصی منم توی پروژه‌های قبلی همینه... سپردن کل پروسه Join زدن و Query نوشتن به Agent، مخصوصاً روی دیتابیس‌های شلوغ و پیچیده، تهش به Hallucination و کندی ختم می‌شه. توی Reddit هم بحث‌های زیادی بود که Agentها بدون Guardrailهای درست، ممکنه حتی دستورات مخرب بزنن یا دیتای کاملاً اشتباه تحویل بدن که فاجعه‌ست.

برای پیاده‌سازی، فریم‌ورک‌هایی مثل LangChain و LlamaIndex ابزارهای خوبی مثل SQLDatabaseToolkit دارن، ولی به نظرم برای کارهای جدی‌تر باید سراغ LangGraph رفت تا کنترل بیشتری روی Loopهای تصحیح خطا داشته باشیم. حتماً قبل اجرا باید از پکیج‌هایی مثل sqlglot برای Validate کردن استفاده بشه تا مطمئن شیم فقط SELECT انجام می‌شه و ساختار کوئری سالمه.

امنیت اینجا حرف اول رو می‌زنه. همیشه باید از Read-only User استفاده کرد و Row-level security رو جدی گرفت (اعمال LIMIT اجباری و Timeout هم برای جلوگیری از Runaway Queries واجبه) وگرنه Agent با یه Query سنگین ممکنه کل زیرساخت رو بخوابونه.

بیشترین ارزش افزوده این Agentها فعلاً برای دموها و Internal Tools هست که آدم‌های غیرفنی بتونن راحت‌تر با دیتا کار کنن... ولی برای سیستم‌های حساس، حتماً باید خروجی رو قبل اجرا به کاربر نشون داد تا تایید نهایی رو بگیره.

🛠 Join @LLMEngineers Community