Google Cloud анонсировала инструмент QueryData, предназначенный для повышения точности запросов к базам данных, создаваемых AI-агентами в многокомпонентных системах и приложениях.
QueryData преобразует запросы на естественном языке в SQL и, по заявлению компании, обеспечивает почти стопроцентную точность. Инструмент позиционируется как альтернатива прямой генерации запросов большими языковыми моделями, которые могут допускать ошибки из-за вероятностной природы и ограниченного понимания структуры баз данных.
Для работы с QueryData необходимо заранее определить контекст, описывающий правила доступа к данным. В него входят сведения о структуре базы данных: таблицы, связи между ними и бизнес-смысл данных. Также задаются детерминированные инструкции, которые управляют процессом генерации и выполнения запросов.
После настройки контекста используется Context Engineering Assistant: специальный агент в Gemini CLI. С его помощью команды могут итеративно проверять корректность создаваемых запросов с использованием фреймворка Evalbench и доводить результаты до нужного уровня качества.
Когда конфигурация завершена, QueryData интегрируется в агентные workflow и выступает как слой выполнения между пользовательским запросом и базой данных.
Инструмент можно применять в собственных data-агентах Google Cloud, доступных в BigQuery, либо вызывать через API при создании кастомных решений и мультиагентных систем. На текущий момент поддерживаются AlloyDB, Cloud SQL для MySQL и PostgreSQL, а также Spanner.
Аналитики отмечают, что использование детерминированных механизмов и контроля повышает надежность, но усложняет начальную настройку системы, так как требует детального описания структуры данных и правил работы с ними.
Источник: InfoWorld