Natural Language to SQL
Natural Language to SQL convierte una pregunta escrita con palabras normales, como “¿cuántos pedidos tuvimos en marzo en Madrid?”, en una consulta SQL lista para tu base de datos. El modelo de IA conoce la estructura de tus tablas porque el componente se la muestra, así que escribe la consulta con los nombres reales de tablas y columnas.
El componente solo escribe la consulta; no la ejecuta. Úsalo cuando quieras que personas sin conocimientos de SQL puedan pedir datos, o para preparar consultas que luego revisa alguien del equipo.
Cuándo usarlo
- Un responsable comercial pregunta por chat “¿qué cinco clientes compraron más este trimestre?” y obtiene la consulta para lanzarla.
- Preparar consultas para un informe semanal a partir de preguntas que redacta el equipo de negocio.
- Ayudar a quien empieza con SQL a ver cómo se escribe la consulta que responde a su pregunta.
Configuración
| Campo | Qué hace |
|---|---|
| Input (obligatorio) | La pregunta en lenguaje natural. Puedes escribirla o conectarla, por ejemplo, a un Chat Input. |
| Top K | El número máximo de resultados que debe devolver la consulta cuando la pregunta no indica otro. Por defecto: 5. |
| Prompt | Opcional. Déjalo vacío para usar las instrucciones propias del componente, que ya incluyen la estructura de tus tablas. Si escribes las tuyas, deben contener {question} (la pregunta) y pueden usar {table_info} (la estructura de tus tablas), {top_k} y {dialect}. |
| Conexión | Qué conectar |
|---|---|
| Model (obligatorio) | Un componente de modelo de IA, por ejemplo OpenAI. |
| SQLDatabase (obligatorio) | La base de datos sobre la que se escribe la consulta: la salida SQLDatabase del componente SQLDatabase. |
Resultado
Text es la consulta SQL, como texto. Puedes mostrarla en un Chat Output para que alguien la revise, o pasarla a un componente que ejecute consultas en tu base de datos.
Ejemplo
Distribuciones Encina quiere que su equipo de ventas pida datos sin saber SQL:
- Añade un SQLDatabase conectado a la base de datos de pedidos y conecta su salida a SQLDatabase.
- Conecta un Chat Input a Input y un modelo a Model.
- Conecta Text a un Chat Output.
Cuando alguien escribe “¿qué tres productos se vendieron más en abril?”, el chat devuelve la consulta SQL con las tablas y columnas reales de la base de datos de pedidos.
Buenas prácticas
- Revisa las consultas antes de ejecutarlas en una base de datos de producción.
- Configura SQLDatabase con un usuario de la base de datos que solo tenga permisos de lectura.
- Escribe preguntas concretas, con fechas y criterios claros: la consulta será más precisa.