E se ti dicessimo che è possibile generare automaticamente query SQL utilizzando l’intelligenza artificiale?
Sappiamo tutti che il linguaggio SQL è un linguaggio diffuso quanto solido, che può essere utilizzato per interrogare i database in modo efficiente. Esploreremo come scrivere query SQL in modo efficiente, ma anche rapido, sfruttando l’intelligenza artificiale, massimizzando l’automazione.
Se hai già avuto modo di sviluppare diverse conoscenze in ambito di programmazione informatica, saprai cos è SQL. È un linguaggio di gestione e creazione di database universale. Il significato di SQL risiede nell’acronimo Structured Query Language che, appunto, indica il linguaggio di interrogazione per gestire i dati di un database relazionale, ormai diffuso e conosciuto in tutto il mondo.
L’Intelligenza Artificiale (AI) sta rivoluzionando la vita umana. L’intelligenza artificiale è la tecnologia che viene utilizzata per la risoluzione dei problemi più complessi. Gli strumenti AI vengono utilizzati per fare molte cose come prevedere il tempo, risolvere equazioni matematiche, giocare a scacchi, riconoscere immagini ecc…
L’intelligenza artificiale viene utilizzata anche per risolvere e generare le query SQL. Se la tua query non è formattata correttamente, non sarai in grado di trovare i risultati corretti. Quindi, c’è bisogno di uno strumento AI in grado di comprendere la tua query e fornirti i risultati che desideri, specialmente se si lavora con database di grandi dimensioni.
La creazione di una query richiede molta più esperienza e tempo, ma esistono diversi strumenti già pronti per svolgere questo tipo di compiti nel linguaggio SQL, come ad esempio “AI Query” o “AI2sql”.
Entrambi sono basati sul Natural Language Processing (NLP), una tecnica di AI molto diffusa al giorno d’oggi. AI2sql analizza le query SQL ed estrae l’intento di alto livello che c’è dietro le queries. Traduce e interpreta il linguaggio umano di alto livello in una query SQL formale. Nello stesso modo lavora AI Query che permette anche di gestire il database tramite una dashboard che permette di modificare le varie colonne, tabelle e tipi di dato.
Il concetto su cui sono basati questi due strumenti è rendere semplice la creazione di una query complessa, traducendola dal comune linguaggio scritto o parlato. Ad esempio, dare in pasto all’AI una frase:
“get all customers with more than 10 orders” genererà diversi risultati che potrebbero soddisfare le tue esigenze in base a quello che viene scritto, tipo:
1. SELECT c.customer_id, c.first_name, c.last_name, COUNT(o.order_id) AS order_count
2. FROM Customers c
3. JOIN Orders o ON c.customer_id = o.customer_id
4. GROUP BY c.customer_id, c.first_name, c.last_name
5. HAVING COUNT(o.order_id) > 10;
6. In modo tale da ottenere una query in linguaggio SQL formale, generata da quello che viene scritto nel prompt.
L’idea alla base di AI2sql e AI Query è quella di consentire di scrivere query in un linguaggio (inglese) semplice e trasformare quelle frasi in query reali. Il processo di traduzione può richiedere un po’ di tempo per abituarsi, ma è sorprendentemente intuitivo.
Quelle query, poi, sono pronte per essere utilizzate in base al database che hai creato, oppure, se vuoi, salvarle e utilizzarle all’esterno dei due programmi. Si tratta di AI che semplificano le query, creando e combinando più key-word del linguaggio SQL così da rendere efficace una interrogazione di base complessa. AI Query, inoltre, ha una feature molto interessante, la quale spiega in parole semplici ciò che fa l’interrogazione, passo dopo passo. Questo aiuta non poco lo sviluppatore nell’interpretare una query all’apparenza intricata nella struttura.
Con pochi click è così possibile sfruttare l’intelligenza artificiale per generare interrogazioni di una certa complessità, semplicemente scrivendo quello che si vuole ottenere. Risulta un risparmio di tempo e risorse molto elevato per chi si trova spesso ad interfacciarsi con il linguaggio SQL e le interrogazioni.
E tu lo userai nei tuoi prossimi progetti?
