FIS внедрила в low-code разработку генерацию SQL по естественному языку с учетом контекста приложения

ИИ-сервис формирует SQL-запрос по текстовому описанию задачи, использует данные из контекста приложения и позволяет дорабатывать результат в диалоге с разработчиком.

В FIS Platform реализован ИИ-сервис для генерации SQL-запросов по описанию на естественном языке. Разработчик может сформулировать задачу обычным текстом — указать необходимые таблицы и поля, условия обработки данных и ожидаемый результат — после чего система подготовит первоначальный вариант SQL-кода.

Функция встроена непосредственно в инструменты разработки поисковых методов FIS Platform. Полученный запрос можно проверить, уточнить требования, повторно обратиться к модели и затем скопировать код либо сразу перенести его в редактор.

Важной частью сценария становится контекст приложения. ИИ может использовать сведения из актуального индекса приложения и учитывать его структуру при подготовке запроса. Разработчику также доступна настройка области контекста, которая будет передана модели.

Для корпоративных систем эта возможность имеет практическое значение: одинаковая бизнес-постановка может требовать различной реализации в зависимости от структуры данных, состава объектов и связей внутри конкретного приложения. Дополнение пользовательского запроса контекстом дает модели информацию, необходимую для работы именно с текущим решением.

Генерация SQL ориентирована прежде всего на подготовку первоначального варианта поискового метода. ИИ берет на себя часть работы по переводу постановки задачи в код, а специалист проверяет корректность запроса, его соответствие модели данных и требованиям конкретного бизнес-процесса.

Диалоговый формат позволяет последовательно уточнять результат. Например, после первой генерации можно добавить дополнительные условия выборки, изменить используемые поля или скорректировать предполагаемую логику запроса. Модель получает уточнение в рамках уже начатой работы и формирует новую версию SQL.

Функция доступна для SQL-поисковых методов обычного и временного типов при настроенной интеграции FIS Platform с ИИ-сервисом.

Для FIS такой сценарий является одним из примеров встраивания генеративного ИИ в конкретные операции промышленной разработки. Задача заключается в сокращении времени между постановкой технической задачи и получением проверяемого рабочего артефакта внутри той же среды, где продолжается его дальнейшая разработка и сопровождение.