Articles sur SQL

text2ql dissocie les requêtes en langage naturel des bases de données spécifiques via une représentation intermédiaire indépendante du langage, QueryIR, permettant à un seul pipeline de servir à la fois SQL et GraphQL. Son mode déterministe zéro LLM atteint une précision d'exécution de 100 % avec une latence de 3,2 ms et un coût nul, démontrant que les requêtes structurées ne doivent pas nécessairement s'appuyer sur une inférence de grand modèle. Combinées aux signaux de confiance d'exécution, les interfaces de bases de données passent du « modèle en tant que service » à la « transformation déterministe contrôlée », ce qui peut réduire le coût et le seuil d'incertitude pour les entreprises qui adoptent des requêtes en langage naturel.

Les tests différentiels traditionnels assimilent les différences de résultats entre moteurs à des bugs, mais l'agrégation en virgule flottante ne satisfait pas à la loi associative, ce qui entraîne de fréquents faux positifs. Cette étude utilise des valeurs rationnelles exactes comme référence et propose une classification sensible aux conditions, qui distingue les différences comme étant précises, limitées ou incertaines, et son jugement est basé sur les caractéristiques algorithmiques de la requête vers le moteur. Cela signifie que la fiabilité des tests différentiels ne repose plus sur des seuils empiriques, mais sur la caractérisation mathématique des lois de propagation des erreurs de l'algorithme.