Rocket Mortgage создает sql-запросы из текста с помощью rag

Rocket Mortgage разработала систему преобразования текста в SQL, используя агентский RAG (Retrieval-Augmented Generation). Эта система позволяет пользователям задавать вопросы о данных на естественном языке, а затем получать ответы в виде SQL-запросов.

Компания использовала framework LangChain для создания агентов, которые могут взаимодействовать с базами данных. Агенты способны разбивать сложные запросы на более простые шаги, планировать действия и выполнять их последовательно. В архитектуре используются модели Gemma, разработанные Google.

Для улучшения точности и надёжности системы, Rocket Mortgage применила подход RAG. Это позволило агентам получать доступ к релевантной информации из базы знаний, прежде чем генерировать SQL-запросы. Это включает в себя извлечение соответствующих фрагментов данных и их предоставление модели в качестве контекста.

Система была протестирована на различных сценариях использования, включая вопросы о производительности, клиентских данных и операционных метриках. Результаты показали, что система способна генерировать точные и эффективные SQL-запросы в большинстве случаев.