בנצ'מרק חדש: Text-to-Python נגד Text-to-SQL

בעידן הנתונים העצומים, מנהלי עסקים בישראל מחפשים כלים גמישים לניתוח מידע. בעוד Text-to-SQL שולט בשאילתות מסדי נתונים, הצורך בקוד פייתון או Pandas גובר לטיפול בקבצים מורכבים. מחקר חדש מ-arXiv מציג את BIRD-Python – בנצ'מרק ראשון מסוגו לבדיקת Text-to-Python מול Text-to-SQL. המחקר מדגיש את הפער הפרדיגמטי: SQL declarative, פייתון דורש לוגיקה מפורשת. האם AI יכולה לגשר על הפער הזה? החוקרים פיתחו את BIRD-Python על בסיס דאטה-סט מקורי, לאחר ניקוי רעש בהערות והתאמת סמנטיקת ביצוע. הבנצ'מרק מאפשר השוואה הוגנת בין שתי הגישות. לפי הדיווח, Text-to-Python סובל מרגישות גבוהה לכוונות משתמש לא מפורטות, בניגוד ל-SQL שמסתמך על התנהגויות DBMS מובנות. זו נקודה קריטית לעסקים שמשתמשים ב-AI לשאילתות נתונים יומיומיות. כדי להתגבר על האתגר, הוצע Logic Completion Framework (LCF) – מסגרת שמשלבת ידע תחומי נסתר בתהליך יצירת הקוד. הניסויים מראים כי ההפרש בביצועים נובע בעיקר מחוסר הקשר תחומי, ולא ממגבלות ביצירת קוד. כאשר LCF פועל, Text-to-Python משיג שוויון מלא עם Text-to-SQL. התוצאות זמינות באתר הפרויקט. המשמעות לעולם העסקי גדולה: פייתון, עם הגמישות שלו, יכול לשמש בסיס איתן לסוכני ניתוח AI. בישראל, שבה חברות הייטק רבות משתמשות ב-Pandas לניתוחים, זה פותח דלתות חדשות. בהשוואה ל-SQL, פייתון מאפשר זרימות עבודה מורכבות יותר, אך דורש AI מתקדם יותר. המחקר מדגיש את הצורך בשילוב ידע תחומי במערכות. לסיכום, BIRD-Python מוכיח שText-to-Python מוכן לשימוש עסקי – בתנאי שמטפלים בעמימות. מנהלים צריכים לשקול אימוץ כלים כאלה להאצת ניתוחי נתונים. מה תהיה ההשפעה על הכלים הישראליים?