1.2 AIエンリッチメントが不可欠な理由

正確なSQL問合せを生成するために、LLMにはRAW表名および列名だけでなく、明確で簡潔なスキーマ・コンテキストが必要です。

ただし、データベース・スキーマは不透明で、詳細なドキュメントがないことが多く、データの意味および意図をモデルに推測させる必要があります。たとえば、LLMでT1、C123、emp_idなどのあいまいな識別子が検出された場合、各オブジェクトの意味、オブジェクトの相互関係、および有効なデータ値について推測する必要があります。

AIエンリッチメントは、人間が記述した注釈を介してスキーマにコンテキストを追加できるようにすることで、このような当て推量を排除しています。シンプルでドメイン固有の注釈を指定することで、LLMに正確で効率的なSQL問合せを記述するのに必要な正確な手がかりを提供します。これらの注釈は、データの意図を明確にし、データベース・スキーマの透明性を高めます。このように、AIエンリッチメントは、スキーマと、LLMやAI駆動型アプリケーションが必要とするコンテキストとの間のギャップを埋めます。