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自然言語処理（NLP）とSQLの組み合わせにより、質問をデータベースクエリに変換する技術が登場した。この技術は、非技術者がデータベースに直接質問し、洞察を得ることを可能にする。例えば、チャットインターフェースを通じて「今月の販売ユニット数は？」と問いかけると、即座に回答が得られる。

しかし、NL2SQL技術の実用化には課題もある。データの形式のばらつきや意味の曖昧さ、SQLの構文的な厳密性などが挙げられる。これらの問題を解決するために、Google Cloud上でのNL2SQLソリューションとその実装のベストプラクティスが探求されている。

ユーザーからの質問の曖昧さや詳細不足、複雑な質問なども実装を困難にする要因だ。これらに対処するため、Gemini Flash 1.5のプロンプトエンジニアリングが導入された。これにより、質問の分類、曖昧性の確認、ベクトルエンベディング、セマンティック検索などが行われる。

Google Cloudは、NL2SQLソリューションの実装を支援するツールセットを提供している。BigQueryのベクトル検索や貢献度分析などが、SQL生成の精度向上やデータ分析の自動化に役立つ。Geminiを使用した曖昧性チェックも、より洗練されたSQLクエリの生成に貢献する。