Transformez le langage naturel en requêtes SQL en utilisant des modèles text2SQL open-source et notre système d'orchestration Workflows. Cette démonstration complète par @tuanacelik montre comment construire des applications text-to-SQL sophistiquées capables de comprendre des requêtes complexes et de générer des SQL précis : 🔍 Récupération sémantique de tables utilisant le modèle arctic-embed-l de @snowflakedb pour trouver des tables de base de données pertinentes en fonction de l'intention de la requête 🧠 Modèle Arctic Text-to-SQL servi avec @ollama pour une génération SQL précise à partir du langage naturel ⚡ Orchestration de workflow multi-étapes gérant tout, de la sélection des tables à la synthèse des réponses 🛡️ Gestion des erreurs intégrée et mécanismes de secours pour des applications prêtes pour la production Le système combine des modèles d'embedding et text-to-SQL spécialisés avec notre cadre de workflow pour créer un pipeline robuste capable de gérer des requêtes comme "Quelle année The Notorious B.I.G a-t-il été signé chez Bad Boy ?" et de trouver automatiquement les bonnes tables et de générer le SQL correct. Implémentation complète avec instructions de configuration :