O híbrido non é un retroceso, é a estratexia real. Hybrid is not a fallback — it's the real strategy. Subtítulo: Por que a IA pura non é suficiente - e como combinar as APIs prohibidas por balas con Smart NL2SQL crea o futuro da interacción de bases de datos Por que a IA pura non é suficiente - e como combinar as APIs prohibidas por balas con Smart NL2SQL crea o futuro da interacción de bases de datos Subtitle: 1 Introdución As bases de datos non foron deseñadas para "escuchar" - o que significa entender as intencións humanas flexibles. Foron deseñadas para "obedecer" - o que significa executar estritamente os mandos SQL. Durante décadas, os sistemas de bases de datos foron construídos sobre APIs estritas e predecibles: Unha fetch e correr Preguntas - e todo só funciona. /tables /meta SELECT Pero hoxe, coa AI evolucionando rapidamente, emerxe un poderoso novo soño: "¿Poden os usuarios finalmente falar con bases de datos en linguaxe natural - sen libros de texto SQL, sen memorización de sintaxe, só preguntas?" "¿Poden os usuarios finalmente falar con bases de datos en linguaxe natural - sen libros de texto SQL, sen memorización de sintaxe, só preguntas?" Aínda que a realidade morde: AI alone can't replace strong backend architecture. A verdadeira solución? - Avaliación da calidade dos materiais e da calidade dos materiais e da calidade dos materiais ( ) que actúa como un bonos opcional. Hybrid Approach Linguaxe natural SQL Imos rompelo, de xeito pragmático, non soñador. Por que Pure AI non o cortará (aínda) Traditional API AI/NL2SQL Fast Sometimes slow (LLM call latency) Reliable Probabilistic, can hallucinate Predictable Needs extra validation Secure Needs SQL safety checks Easy to debug Almost impossible to trace logic Axiña Ás veces lento (latencia de chamada LLM) fiable Pode ser unha alucinación Predicible Precisa dunha validación adicional Seguro Precisa de comprobacións de seguridade SQL Fácil de debutar Case imposible rastrexar lóxica Verificación da realidade: 🚫 You don't want critical operations depending only on AI "best guesses." ✅ You DO want natural language as a bonus layer — not just for non-technical users, but for anyone who values saving time and riding the new wave of that's spreading fast. vibe coding O híbrido gaña. é máis intelixente, máis rápido e máis fresco - porque realmente funciona. O híbrido gaña. é máis intelixente, máis rápido e máis fresco - porque realmente funciona. Mesmo as ferramentas de base de datos de IA máis avanzadas hoxe dependen de APIs tradicionais fortes por baixo. Mesmo as ferramentas de base de datos de IA máis avanzadas hoxe dependen de APIs tradicionais fortes por baixo. Arquitectura híbrida Blueprint Frontend (UI) ↓ Backend (Traditional APIs) ↓ • /meta (List tables, views) • /tables (Detailed table info) • /views (View info) • /execute (Safe SELECT/SHOW only) ↓ NL2SQL Layer (Optional, AI-assisted) ↓ Smart prompt ➔ OpenAI (or local LLM) ↓ Return generated SQL ↓ Safe validate SQL ↓ Execute via /execute ↓ Results to User Responsabilidades tradicionais O seu backend debe sempre manexar: , , Schema serving: /meta /tables /views (read-only enforced) Safe query execution: /execute Connection pooling and auth Error handling and logging Estas partes non deben depender de ningún LLM. Tratar LLM como bonos opcionais. Estas partes non deben depender de ningún LLM. Tratar LLM como bonos opcionais. Responsabilidades AI/NL2SQL Só ten que axudar: Translate user intent into SQL Suggest queries based on partial language Explore data more flexibly BUT: ✅ Validate generated SQL strictly ✅ Never allow unsafe commands (e.g., , ) DROP DELETE ✅ Rate-limit AI usage to avoid abuse Exemplo de enxeñaría rápida You are an expert SQL assistant for a PostgreSQL database. Here are the available tables: - users (id, name, email) - orders (id, user_id, total_amount, created_at) Instructions: - Generate a single-line SQL query (PostgreSQL syntax). - Use only the provided tables and columns. - Format output like this: SELECT * FROM users; Pregunta do usuario: Lista todos os usuarios que fixeron un pedido de máis de $ 500. Exemplo de SQL xerado: SELECT users.* FROM users JOIN orders ON users.id = orders.user_id WHERE orders.total_amount > 500; 👍 Resultado: Xeración de consultas limpa, enfocada e segura. Conclusión: Brains Over Buzzwords : sólido, previsible, seguro Backend Flexible, opcional e fácil de usar AI layer Non botes fóra o deseño de API probado. Non teñas medo de engadir capas intelixentes e lixeiras de IA. Sexa pragmático. Non botes fóra o deseño de API probado.Non teñas medo de engadir capas intelixentes e lixeiras de IA. Be pragmatic. Combine them. É así como gañan os sistemas de produción reais. 7.5 Por que o híbrido salva de catástrofes Algúns soñadores imaxinan isto: "Só enviarei toda a táboa multi-millón de filas para a AI e deixe que descubra as cousas". "Eu só vou enviar o multi-millón mesa de fila para a IA e deixe-lo descubrir as cousas. " Toda unha Verificación da realidade: Os LLM non poden xestionar a inxestión masiva de datos brutos (limites de token, tempo de execución, custo) Inundar a IA con 100MB de carga útil é un desastre Perdes velocidade, eficiencia e seguridade no proceso ✅ Híbrido resolve de xeito diferente: Use traditional APIs ( , , , ) to /meta /sample /aggregate /data pre-filter, slice, and fetch only needed records Only send to AI — let it generate , not drown in raw data small, smart prompts smart queries 💡 Mesmo ao construír sistemas impulsados por IA, nunca deixe que o seu LLM interrogue cegamente os datos brutos. Sempre use APIs tradicionais para preparar un contexto limpo e compacto primeiro. 💡 Mesmo ao construír sistemas impulsados por IA, nunca deixe que o seu LLM interrogue cegamente os datos brutos. Sempre use APIs tradicionais para preparar un contexto limpo e compacto primeiro. Contexto pequeno = respostas intelixentes. Gran caos = parvos estúpidos. En resumo: a IA pensa mellor cando lle alimentas o coñecemento - non o caos bruto. A IA pensa mellor cando lle alimentas o coñecemento - non o caos bruto. In short: DBConvert Streams: ferramentas reais para construtores reais A partir da versión 1.3, xa ofrece todo o que precisa para alimentar o enfoque híbrido: DBCconvertido Streams Ver toda a estrutura da base de datos ✅ Fetch datos de mesa limpo ✅ Inspeccionar DDL para táboas e vistas a través da API E si, non imos parar alí. na súa próxima liberación. NL2SQL is coming soon Stay tuned. que Construír máis intelixente, conectar máis profundamente - e deixar atrás os comerciantes de ruído de IA. Pensamento final: nun mundo que persegue o hype da IA, son os que mesturan o poder coa precisión os que constrúen sistemas que realmente duran. Nun mundo que persegue o hype da IA, son os que mesturan o poder coa precisión os que constrúen sistemas que realmente duran. Final thought:
