Эти модели превращают вопрос обычными словами в SQL-запрос, чтобы руководитель мог получить цифры из базы без помощи аналитика. Качество сильно зависит от того, насколько понятно описана структура ваших таблиц. Смотрите на поддержку вашей СУБД, лицензию и продумайте доступ только на чтение.
Модель текст-в-SQL всего на 1B параметров: задумана для локального запуска, чтобы база данных не уходила во внешние сервисы.
Модель текст-в-SQL, обученная с подкреплением: перед выдачей запроса разбирает схему и условия по шагам.
Модель Snowflake для перевода вопросов в SQL, обученная с подкреплением на проверке результата запроса. Открыта версия 7B на базе Qwen2.5-Coder.
Модели Alibaba для перевода вопросов в SQL на базе Qwen2.5-Coder. Работают с разными диалектами SQL, есть малая версия 3B для слабого железа.
Модели для перевода вопросов в SQL, обученные на миллионах синтетических примеров запросов к разным базам. Три размера под разное железо.
Одна из первых открытых моделей, которые переводят вопрос на обычном языке в SQL-запрос к базе. Есть в Ollama, но свежие конкуренты уже сильнее.
Модель текст-в-SQL из открытого инструмента работы с базами Chat2DB: поддерживает разные диалекты SQL, карточка на английском и китайском.
Модель текст-в-SQL на базе DeepSeek-Coder, рассчитанная на сложные вопросы с несколькими таблицами и условиями.
Модель для перевода вопросов в SQL, заточенная под встраиваемую аналитическую базу DuckDB. Есть в Ollama, удобна для локальной работы с CSV и Parquet.
Ранняя линейка открытых моделей текст-в-SQL размером от 1B: есть варианты, дообученные под конкретные схемы баз данных.
Одна из первых открытых линеек текст-в-SQL, включая совсем маленькие версии от 350M, которые запускаются на обычном ПК.
Открытую модель можно поставить на свой сервер: данные не уходят в чужое облако, нет оплаты за каждый запрос, модель можно дообучить на ваших документах.
