[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-text-to-sql::ru":3,"gloss-cluster-text-to-sql::ru":26,"gloss-next-text-to-sql::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"text-to-sql","output","Text-to-SQL (текст в SQL)","Text-to-SQL превращает вопрос на обычном языке — «какие тарифы чаще всего отменяли в прошлом квартале?» — в исполняемый SQL-запрос к вашей базе данных. LLM получает схему (имена таблиц и столбцов, типы, связи) и сам вопрос, после чего генерирует запрос SELECT, который приложение выполняет и возвращает в виде таблицы или графика. Это движок функций «поговори со своими данными» и аналитических ассистентов, позволяющих нетехническим пользователям запрашивать хранилище, не зная SQL. Для SaaS-разработчиков это сокращает путь от вопроса клиента до дашборда и часто обходится дешевле, чем строить UI-конструктор запросов. Практическая заметка: никогда не запускайте сгенерированный SQL вслепую — дайте модели только права на чтение, проверяйте запрос по схеме, ограничивайте число строк и время выполнения, ведь неверный JOIN или выдуманное имя столбца дадут правдоподобные, но ошибочные цифры. Хорошие описания схемы и несколько примеров запросов (few-shot) заметно повышают точность.","Text-to-SQL превращает вопрос на обычном языке в исполняемый запрос к вашей схеме: мощно и безопасно ровно настолько, насколько крепки ваши ограждения.",null,[11,14,17,20,23],{"slug":12,"name":13},"chart-generation","Генерация графиков (Chart Generation)",{"slug":15,"name":16},"code-generation","Генерация кода (Code Generation)",{"slug":18,"name":19},"function-calling","Вызов функций (Function Calling \u002F Tool Use)",{"slug":21,"name":22},"retrieval-augmented-generation","Генерация с дополненным поиском (RAG)",{"slug":24,"name":25},"structured-output","Структурированный вывод",[27,31,35,39,42,46,49,52,55,58,61,64],{"slug":28,"category":5,"name":29,"updated_at":30},"abstention","Отказ от ответа","2026-08-24T03:30:02+00:00",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":34},"ai-copywriting","ИИ-копирайтинг","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":36,"category":5,"name":37,"updated_at":38},"ai-watermarking","Водяные знаки ИИ","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":38},"aspect-ratio-control","Управление соотношением сторон",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":45},"audio-generation","Генерация звука (Audio Generation)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":47,"category":5,"name":48,"updated_at":38},"audio-super-resolution","Аудио-суперразрешение",{"slug":50,"category":5,"name":51,"updated_at":45},"avatar-generation","Генерация аватара (Avatar Generation)",{"slug":53,"category":5,"name":54,"updated_at":45},"background-removal","Удаление фона (Background Removal)",{"slug":56,"category":5,"name":57,"updated_at":38},"batch-image-generation","Пакетная генерация изображений",{"slug":59,"category":5,"name":60,"updated_at":34},"brand-voice","Голос бренда",{"slug":62,"category":5,"name":63,"updated_at":34},"cfg-scale","CFG Scale (шкала classifier-free guidance)",{"slug":65,"category":5,"name":66,"updated_at":38},"character-consistency","Консистентность персонажа"]