Google Cloudは、GeminiとBigQueryを使ったNL2SQL（自然言語からSQL）の開始を発表しました。この技術は、非技術系ユーザーがデータベースと対話し、データを探索し、専門的なSQLの知識を必要とせずに独自の洞察を得ることができるようにすることで、データとの対話方法を変える可能性を秘めています。しかし、NL2SQLが広く採用されるのを困難にする課題も存在します。これらの課題には、データ形式のバリエーション、意味のあいまいさ、SQLの構文上の厳格さ、カスタムビジネスメトリクスなどが含まれます。このブログ記事では、Google CloudでのNL2SQLソリューションと実装のベストプラクティスを探ります。ユーザーが直面する課題には、あいまいな質問や不十分な質問、複数ステップの分析が必要な複雑な質問などがあります。これらの課題に対処するため、Gemini Flash 1.5は、質問を複雑さに基づいて分類するルーティングエージェントとして設計されています。質問が分類されると、あいまい性チェック、ベクトル埋め込み、セマンティック検索、貢献度分析モデリングなどの手法を使用して出力を改善できます。Google Cloudは、機能するNL2SQLソリューションの実装を支援するために、さまざまなツールを使用しています。これらのツールには、BigQueryベクトル検索を使用したベクトル埋め込みと取得、BigQuery貢献度分析、Geminiを使用したあいまい性チェックなどが含まれます。NL2SQLのベストプラクティスには、回答する質問から始めること、データの前処理、ユーザーフィードバックと反復によるSQLの改良の練習、複数ステップのクエリのカスタムフローの使用などが含まれます。