🌟 Создание text-to-SQL системы с Mistral AI, Neon, и LangChain

Если использовать просто LLM для генерации SQL, то может получиться синтаксически неверный SQL, усугубляет ситуацию и масса диалектов SQL в разных БД.
К тому же LLM не имеет доступа к полной схеме базы данных, именам таблиц и столбцов, а также индексам, что ограничивает его возможности по созданию точных/эффективных запросов. А передавать полную схему в промпте каждый раз дорого и неудобно.

Ок, но ведь LLM отлично обучаются в контексте, поэтому, передавая релевантную информацию в промпте, можно улучшить их результаты — так мы приходим к RAG.
И здесь по ссылке ниже разбирается построение системы RAG с использованием Mistral AI, Neon Postgres как векторной БД, и LangChain, чтобы связать всё это вместе.

🟡 Создание Text-to-SQL системы

@sqlhub