Google Cloud introduit QueryData pour aider les agents IA à créer des requêtes de base de données fiables

QUERYDATA : L'OUTIL DE GOOGLE CLOUD POUR AMÉLIORER LA PRÉCISION DES REQUÊTES DE BASE DE DONNÉES
Google Cloud a récemment lancé QueryData, un outil conçu pour améliorer la précision des requêtes de base de données effectuées par les agents IA. Ce nouvel outil traduit le langage naturel en requêtes de base de données avec une précision proche de 100 %, selon Google. Il est présenté comme une alternative à la génération directe de requêtes par les modèles de langage larges (LLM), qui peuvent introduire des inexactitudes en raison de leur compréhension limitée des schémas de base de données et de leur raisonnement probabiliste.

Fonctionnement de QueryData
QueryData nécessite que les équipes d'entreprise définissent un contexte qui décrit la façon dont les données doivent être accessibles et interrogées. Ce contexte inclut des détails sur les schémas de base de données, les relations et les significations métier, ainsi que des instructions déterministes qui guident la génération ou l'exécution des requêtes. Une fois le contexte et les lignes directrices configurés, les équipes peuvent utiliser l'outil Context Engineering Assistant pour vérifier l'exactitude des requêtes contre le cadre Evalbench.

Intégration et applications
QueryData peut être intégré dans les workflows à base d'agents, où il agit comme une couche d'exécution entre les requêtes des utilisateurs et les bases de données sous-jacentes. Il peut être utilisé dans les agents de données de Google Cloud, tels que ceux disponibles dans BigQuery, ou invoqué via des API par les entreprises qui construisent des agents et des systèmes multi-agents personnalisés. QueryData prend actuellement en charge AlloyDB, CloudSQL pour MySQL, CloudSQL pour PostgreSQL et Spanner.

Impact et perspectives
Selon les analystes, QueryData marque un changement de cap vers des agents à résultats garantis avec des garde-fous intégrés, ce qui devrait aider les entreprises à déployer des systèmes et des applications multi-agents en production. Cependant, cela nécessite une compréhension explicite des schémas de base de données, des instructions déterministes et une maintenance continue. L'adoption de QueryData devrait être la plus forte dans les environnements réglementés et critiques, tandis qu'elle sera plus lente dans les cas d'utilisation légers ou expérimentaux.

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Source : Google Cloud introduces QueryData to help AI agents create reliable database queries | InfoWorld​