Калибровка ИИ для точного генерации SQL-запросов — продвинутые подходы от ученых

ИИ-системы всё чаще применяются для работы с базами данных: они генерируют SQL-запросы по обычным человеческим вопросам. Кажется, это удобно — просто спроси, и получи нужные данные. Но стоит углубиться в специализированные области, и алгоритмы начинают спотыкаться. Ошибки в коде, уверенность в неправильных ответах, и — самое неприятное — невозможность понять, когда ИИ просто не знает, что ответить.
Именно эту проблему взялись решать российские исследователи. Их разработки уже позволяют отсеивать до 90% неверных запросов, сгенерированных языковыми моделями.
Когда уверенность ИИ — это плохо

"ИИ-модели часто уверенно выдают неправильные SQL-запросы. А вот если ответа нет — они начинают колебаться", — объясняет Елена Тутубалина, руководитель группы "Прикладное NLP" Института AIRI.