Эксперты Habr: как LLM подключаются к базам данных и где чаще всего ошибки

В ходе эксперимента были протестированы три метода взаимодействия LLM с базой данных на основе 29 реальных запросов от аналитиков. Целью было определить, какой подход лучше всего справляется с задачами по извлечению и обработке данных, а также оценить финансовые и временные затраты.

Исследование показало, что наиболее точным оказался подход, который изначально не рассматривался как фаворит ни одной из сторон, участвовавших в дискуссии. Примечательно, что наибольшее количество ошибок было допущено не моделями, а составителем тестовых заданий, который трижды ошибся, и в одном случае LLM даже смогла исправить эту ошибку.