Texto a SQL es una técnica que convierte consultas escritas en lenguaje natural a consultas SQL que pueden ser ejecutadas en una base de datos. Aunque los grandes modelos de lenguaje (LLM, large language models) pueden entender y transformar el lenguaje natural, la creación de consultas SQL precisas para un esquema propio puede convertirse en una tarea desafiante. Aquí entra Vanna, un marco de trabajo de generación aumentada por recuperación (RAG, retrieval-augmented generation) escrito en Python, de código abierto, para la generación de SQL. Vanna opera en dos pasos: primero se debe crear embeddings usando sentencias del lenguaje de definición de datos (DDL) y consultas SQL de ejemplo para ese esquema, y luego se puede hacer preguntas en lenguaje natural. Aunque Vanna puede funcionar con cualquier LLM, recomendamos evaluar NSQL, un LLM específico de dominio para tareas de conversión de texto a SQL.
