Cách viết truy vấn SQL bằng AI

Các mô hình ngôn ngữ lớn đã học SQL từ số lượng lớn mã công khai, tài liệu và diễn đàn Hỏi đáp, vì vậy chúng rất giỏi trong việc tạo ra các truy vấn hợp lệ về mặt cú pháp. Những gì họ không thể biết là cơ sở dữ liệu của bạn. Nếu không có lược đồ của bạn, mô hình sẽ đoán tên bảng như "người dùng" hoặc "đơn đặt hàng" và tên cột như "created_at" và truy vấn có thể không thành công hoặc tệ hơn là chạy và trả về câu trả lời sai. Cải tiến lớn nhất mà bạn có thể thực hiện là dán lược đồ: TẠO câu lệnh TABLE hoặc danh sách các bảng, cột, kiểu dữ liệu và cách các bảng liên quan thông qua khóa ngoại. Việc thêm một vài hàng mẫu và ghi chú về quy tắc kinh doanh, chẳng hạn như "đơn hàng đã hủy có trạng thái = 'X'" hoặc "số tiền được lưu trữ bằng xu", ngăn ngừa nhiều lỗi thầm lặng. Nêu rõ phương ngữ SQL. PostgreSQL, MySQL, SQL Server, SQLite, BigQuery và Snowflake khác nhau về hàm ngày, nối chuỗi, LIMIT so với TOP và các chi tiết khác. Một truy vấn được viết cho một truy vấn có thể không thành công hoặc hoạt động khác trên một truy vấn khác. Một quy trình làm việc đáng tin cậy có bốn bước: đưa ra ngữ cảnh, đặt câu hỏi bằng tiếng Anh đơn giản, yêu cầu mô hình giải thích truy vấn bằng từ ngữ, sau đó kiểm tra. Bước giải thích quan trọng vì nó bộc lộ sự hiểu lầm, chẳng hạn như đếm hàng thay vì khách hàng riêng biệt hoặc sử dụng INNER JOIN để âm thầm loại bỏ những khách hàng không có đơn hàng. Những quan niệm sai lầm phổ biến bao gồm việc tin rằng một truy vấn đang chạy là chính xác (một phép nối sai có thể tính tổng gấp đôi), rằng đầu ra AI là an toàn để chạy trên sản xuất (CẬP NHẬT hoặc XÓA mà không có mệnh đề WHERE thay đổi mỗi hàng) và rằng bạn phải chia sẻ dữ liệu thực. Thông thường, chỉ riêng lược đồ là đủ, điều này cũng giúp loại bỏ thông tin khách hàng khỏi cuộc trò chuyện. Các trợ lý chung như ChatGPT, Claude và Gemini, các công cụ mã hóa như GitHub Copilot và các trình trợ giúp AI được tích hợp trong nhiều trình soạn thảo cơ sở dữ liệu đều hoạt động tốt nhất với cùng một mẫu này.