Amikor először hallottunk az AI-alapú SQL asszisztensekről, kétkedve fogadtuk az ígéretet: tényleg lehetséges, hogy egy üzleti elemző vagy egy fejlesztő, aki nem SQL-specialista, könnyedén összetett lekérdezéseket készítsen? Hogy ezt kiderítsük, Schmalzl Márton kollégánk elvégzett egy proof of concept (POC) tesztet, és most megosztjuk tapasztalatait.
A POC célja
A célunk az volt, hogy egy AI-alapú SQL asszisztenst éles környezetben teszteljünk. Olyan eszközt kerestünk, amely képes természetes nyelvi utasítások alapján SQL-lekérdezéseket generálni, optimalizálni és szükség esetén magyarázatot is adni rájuk. Az elvárásunk az volt, hogy az asszisztens jelentősen csökkentse az SQL-lekérdezések megírásával töltött időt, és segítse a nem SQL-specialista felhasználókat az adatbáziskezelésben.
A tesztkörnyezet
A POC-hoz egy anonimizált üzleti adatbázist használtunk, amely nagy mennyiségű tranzakciós és ügyféladatot tartalmazott. Az SQL asszisztensnek olyan lekérdezéseket kellett generálnia, amelyek például ügyfélcsoportok vásárlási szokásait elemezték, pénzügyi teljesítményt vizsgáltak, vagy éppen adatminőségi problémákat tártak fel.
A tesztelt AI-asszisztens egy ismert, fejlett nyelvi modellre épült, és beépült egy SQL szerkesztőfelületbe. A felhasználók természetes nyelven adhatták meg a kérdéseiket, az AI pedig ezek alapján SQL-parancsokat generált és végre is hajtotta azokat.
Tapasztalatok
1. Egyszerű lekérdezéseknél szinte tökéletes
Az első teszt során olyan alapvető kérdéseket tettünk fel, mint például: „Melyik ügyfél költötte a legtöbbet az elmúlt évben?” vagy „Mennyi volt az átlagos kosárérték az egyes hónapokban?”. Az AI gond nélkül generálta a megfelelő SQL-kódot, és a válaszok pontosak voltak.
2. Összetett lekérdezéseknél már voltak kihívások
Amikor több táblát kellett összekapcsolni, időszakokat összehasonlítani vagy üzleti logikát beépíteni (például visszatérő ügyfelek szegmentálása), az AI már nem mindig találta el elsőre a helyes megoldást, alkalmanként, amikor több joinos összetett lekérdezésre lett volna szükség, volt, hogy odahalucinált a fő táblába egy oszlopot a szükséges adattal. Ilyenkor manuális finomhangolásra volt szükség, amit egy SQL-ben járatosabb kollégának kellett elvégeznie.
3. Magyarázatok és hibakezelés
Az egyik legkellemesebb meglepetés az volt, hogy az AI nemcsak lekérdezéseket generált, hanem visszajelzést is adott. Amikor egy lekérdezés hibás volt, az asszisztens megpróbálta megmagyarázni, mi lehetett a probléma, és javaslatokat tett a javításra. Ez hatalmas segítséget jelentett a kevésbé tapasztalt felhasználóknak.
4. Teljesítményoptimalizálás: még nem tökéletes
A generált SQL-kódok néha redundáns elemeket tartalmaztak, vagy nem voltak teljesen optimalizáltak nagy adatbázisokon való futtatásra. Ez főként az indexelések és a hatékony JOIN-ok kezelésében mutatkozott meg. Egy adatbázis-adminisztrátor vagy tapasztalt fejlesztő nélkül nem mindig sikerült elérni az optimális futási időt.
Összegzés: Tényleg lehet bárki adatbázis-szakértő?
A POC során világossá vált, hogy az AI-alapú SQL asszisztensek rendkívül hasznos eszközök, különösen azok számára, akik nem napi szinten írnak SQL-kódot. Egyszerűbb és közepesen bonyolult lekérdezések esetén komoly időmegtakarítást jelenthetnek, és segíthetik az adatok gyorsabb elemzését.
Ugyanakkor fontos tapasztalat volt az is, hogy az AI-asszisztens nem gondolatolvasó. Akkor működik igazán jól, ha az adatbázis struktúrája és az oszlopnevek beszédesek, és a természetes nyelvű kérdésből egyértelműen kikövetkeztethető, hogy mire gondolt a felhasználó. Ellenkező esetben könnyen félreértheti a szándékot vagy nem találja meg a megfelelő adatot.
Az idő még nem jött el arra, hogy egy SaaS-alapú, lekattintható dobozos megoldás teljes mértékben kiváltsa az SQL-tudást: összetettebb üzleti logika vagy teljesítménykritikus rendszerek esetén továbbra is szükség van arra, hogy egy ilyen rendszert testre szabjanak és az adott környezetre optimalizáljanak. Ha ez megtörtént, az asszisztens már valóban jól használható: képes naprakész információt adni szöveges kérdésekre, vagy akár fejlesztés nélkül egyedi riportokat készíteni.
Összességében tehát nem az a kérdés, hogy az AI asszisztensek bárkiből adatbázis-szakértőt faragnak-e, hanem az, hogy milyen mélységű SQL-ismeretre van valójában szükség a mindennapi munkához. Azok számára, akik csak időszakosan vagy üzleti oldalról dolgoznak adatokkal, ezek az eszközök már most is hatalmas segítséget jelentenek – és még csak most kezdjük el igazán kihasználni a bennük rejlő lehetőségeket.
Kíváncsi vagy, hogyan lehetne a te csapatodban hatékonyabban használni az AI-t adatelemzésre? Vedd fel velünk a kapcsolatot egy konzultációra!
