2025-09-01

Språkmodeller som verktøy for SQL-generering

Språkmodeller (LLM-er) har de siste årene blitt tatt i bruk i mange sammenhenger der naturlig språk oversettes til strukturerte instruksjoner. Et spennende bruksområde er å la en språkmodell skape kjørbare databasekommandoer, for eksempel SQL-spørringer, basert på brukerens spørsmål. Disse spørringene kan deretter kjøres mot databasen, og resultatene tolkes og presenteres tilbake til brukeren. Det kan senke terskelen for å hente ut innsikt fra data og gjøre databaser mer tilgjengelige også for ikke-tekniske brukere.

Fra naturlig språk til SQL

En språkmodell kan trenes eller instrueres til å forstå konteksten i en database og foreslå en SQL-spørring. For eksempel:

Spørsmål: “Hva er gjennomsnittlig salg per region de siste tre månedene?”

Generert SQL:

SELECT region, AVG(sales)
FROM sales_data
WHERE date >= DATEADD(month, -3, GETDATE())
GROUP BY region;

Resultatet SQL-kjøringen gir, kan så tolkes av språkmodellen som sammenfatter informasjonen i et naturlig språk som gis tilbake til brukeren. Eksempelvis:

En utfordring er at databaser har ulike skjema, tabellnavn og kolonner. En språkmodell trenger derfor presis beskrivelse av databasen og gjerne mange eksempler for å unngå feil eller irrelevante spørringer. Heldigvis finnes det allerede rammeverk som har god støtte for å gi språkmodeller instruksjoner om databasen slik at spørringene som genereres blir mer treffsikre.

Dynamiske eksempler i prompt

Databaser er ofte store og komplekse, med hundrevis av tabeller og relasjoner som er vanskelig å beskrive fullt ut i en statisk instruksjon. Selv med en komplett oversikt over databasen, vil språkmodellen ofte mangle nok relevante eksempler for å klare å generere gode SQL-spørringer.

En metode for å forbedre kvaliteten på de genererte spørringene er å supplere instruksjonen til språkmodellen (promptet) med dynamisk genererte SQL-eksempler. I stedet for å stole på generelle instruksjoner, kan en bygge opp en kontekst som er tilpasset både de relevante tabellene i databasen og brukerens spørsmål. Det kan gjøres ved å hente relevante SQL-spørringer fra en større eksempelbank, der et semantisk søk sørger for at de mest relevante spørringene trekkes inn i promptet.

Ved et spørsmål om “salg per region” kan modellen få eksempler som bruker tabellen sales_data og kolonnen region.

Det gir modellen en sterkere føring på riktig syntaks og navngivning, og reduserer risikoen for feil.

Utfordringer

For å lykkes i praksis med å tilgjengeliggjøre database-informasjon på denne måten, er det flere viktige utfordringer du må adressere:

• Risiko for feilaktige eller ufullstendige spørringer

• Sikkerhet (SQL injection og sensitiv data)

• Behov for robust evaluering av resultatet før det brukes ut til brukeren

Å bruke språkmodeller til SQL-generering åpner for nye måter å nå data på. Ved å kombinere språkmodellens styrke i naturlig språkforståelse med dynamisk kontekst og eksempler, kan en bygge løsninger som gir mer presise spørringer, og dermed bedre svar til brukeren. Dette kan gjøre databaser mer tilgjengelig – uten at man må være ekspert på SQL.