جوجل تطلق Gemini-SQL2: برنامج Gemini 3.1 Pro Text to SQL يسجل 80.04% في لوحة المتصدرين ذات النموذج الواحد BIRD

أعلن فريق أبحاث جوجل عن إطلاق الجوزاء-SQL2 على X. لقد وصفوا هذا النظام بأنه قدرة مذهلة على تحويل النص إلى SQL مدعومًا بـ Gemini 3.1 Pro. سجلت Gemini-SQL2 دقة تنفيذ بنسبة 80.04% على لوحة صدارة BIRD Text-to-SQL (نموذج واحد). يضعه مخطط Google فوق Gemini-SQL الخاص به، وهو الإدخال الأعلى السابق. يقيس المقياس ما إذا كان SQL الذي تم إنشاؤه يعمل ويعيد النتائج الصحيحة، وليس ما إذا كانت تبدو صالحة.

الجوزاء-SQL2

Gemini-SQL2 هي إمكانية تحويل النص إلى SQL، وليست إصدارًا مستقلاً لنموذج أساسي. فهو يترجم أسئلة اللغة الطبيعية إلى ما تسميه Google “استعلامات SQL جاهزة للتنفيذ”. القدرة مبنية على Gemini 3.1 Pro.

وفقًا للإعلان الخاص بـ X، “إن دقة البيانات وسياقات الأعمال المعقدة تجعل من الصعب جدًا إنشاء لغة SQL دقيقة من اللغة الطبيعية.” ذكرت X Post أيضًا أن “تحسين فهم SQL يمكن أن يرفع مهارات اللغة الطبيعية عبر خدمات بيانات Google.” ويشير ذلك إلى أهداف التكامل مثل BigQuery Studio، وAlloyDB AI، وCloud SQL Studio، والتي تقدم بالفعل جيل SQL المستند إلى Gemini. لم تؤكد Google بعد المنتجات التي ستتلقى Gemini-SQL2.

المعايير

يعد BIRD (BIg Bench لتقييم تحويل النص إلى SQL لقاعدة بيانات LaRge-scale) معيارًا صناعيًا لهذه المهمة. يحتوي على 12,751 زوجًا من أسئلة SQL عبر 95 قاعدة بيانات تغطي 37 مجالًا احترافيًا، بإجمالي 33.4 جيجابايت. تتضمن قواعد البيانات قيمًا قذرة وتتطلب أسسًا معرفية خارجية، على عكس المعايير القديمة مثل Spider.

يقيس BIRD دقة التنفيذ (EX): يجب تشغيل SQL الذي تم إنشاؤه وإرجاع النتائج المطابقة للاستعلام الذهبي. صرحت جوجل بذلك مباشرة. “وفقًا لمعيار BIRD، الذي يقيس دقة التحقق من التنفيذ، فإن SQL الخاص بـ GeminiSQL-2 لا يبدو صحيحًا فحسب، بل يعمل أيضًا بنجاح.”

يقيد مسار النموذج المدرب الفردي أطر المعالجة المسبقة والاسترجاع والوكلاء التي تستخدمها المجموعات لتعزيز النتائج. إنه يقيس قدرة النموذج الأساسية على تحويل النص إلى SQL. الرقم القياسي السابق لـ Google Cloud على هذا المسار، والذي تم الإبلاغ عنه في 15 نوفمبر 2025، كان 76.13. جوجل تقيس الأداء البشري عند 92.96، تاركة فجوة قدرها 12.92 نقطة من 80.04.

كيف تتكدس لوحة المتصدرين

يُظهر مخطط Google، في منشور X، Gemini-SQL2 متقدمًا على ثمانية منافسين محددين، إلى جانب العديد من النقاط غير المسماة. تم ذكر 80.04% فقط كنص. تتم قراءة القيم أدناه من موضع المخطط وهي تقريبية؛ تعكس التواريخ الموضع الأفقي لكل نقطة.

هناك نمطان مرئيان. تحتل Google الآن المركزين الأولين، Gemini-SQL2 وGemini-SQL. توجد أيضًا العديد من نماذج 32B SQL المتخصصة أعلى بعض نماذج الحدود العامة في هذا المخطط.

استخدام الحالات مع الأمثلة

• تحليلات الخدمة الذاتية: يطلب مدير الإيرادات إيرادات شهرية متكررة حسب المنطقة، للحسابات التي تم إيقافها خلال 90 يومًا من الترقية. يحتاج هذا إلى الصلات ومنطق النافذة وحساب التاريخ. يلتقط الإنشاء الذي تم التحقق من تنفيذه SQL الذي يتم تشغيله ولكنه يُرجع صفوفًا خاطئة.
• مسودات هندسة البيانات: يمكن للمطورين صياغة تحويلات BigQuery من اللغة الإنجليزية، ثم مراجعتها بدلاً من كتابتها من البداية. حدد عمل Google في نوفمبر 2025 فهم المخطط باعتباره الجزء الصعب. تعكس درجات BIRD الأعلى معالجة أفضل للأعمدة الغامضة والقيم الفوضوية.
• ميزات “اسأل بياناتك” المضمنة: لا تزال فرق SaaS التي تضيف واجهات استعلام باللغة الطبيعية بحاجة إلى مراجعة بشرية بدقة تصل إلى 80%. يمكن أن يكون واحد من كل خمسة استفسارات خاطئًا. النتيجة تحدد التوقعات، وليس إزالة المراجعة.

نمط التنفيذ

لم تنشر Google سلسلة نموذج Gemini-SQL2 أو واجهة برمجة التطبيقات (API) حتى الآن. يعمل النمط المستند إلى المخطط أدناه مع نماذج Gemini الحالية عبر Google-genai SDK. قم بتبديل سلسلة النموذج عند شحن Gemini-SQL2.

from google import genai

client = genai.Client()  # reads GEMINI_API_KEY from environment

schema = """
CREATE TABLE orders (
  order_id INTEGER, customer TEXT, region TEXT,
  amount REAL, status TEXT, created_at DATE
);
"""

question = "Total paid order amount by region in 2026, highest first."

prompt = f"""You are a text-to-SQL system.
Schema:{schema}
Question: {question}
Return only one executable SQLite query. No explanation."""

resp = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-pro-preview",  # the base model named in the announcement; swap when a Gemini-SQL2 ID ships
    contents=prompt,
)
print(resp.text)

يجب أن تضيف أنظمة الإنتاج التحقق من التنفيذ. قم بتشغيل SQL الذي تم إرجاعه، واكتشف الأخطاء، ثم أعد المحاولة مع إلحاق رسالة الخطأ. تعكس هذه الحلقة ما يكافئه مقياس دقة التنفيذ الخاص بـ BIRD.

الوجبات السريعة الرئيسية

• أبلغت Google عن دقة تنفيذ Gemini-SQL2 بنسبة 80.04% على لوحة المتصدرين ذات النموذج الواحد BIRD.
• يتم تشغيل هذه الإمكانية بواسطة Gemini 3.1 Pro وتستهدف “SQL جاهزة للتنفيذ”، وليس فقط SQL المعقولة.
• في مخطط Google، يحتل Gemini-SQL2 وGemini-SQL أعلى موقعين محددين؛ الأداء البشري هو 92.96.
• لم يتم نشر أي واجهة برمجة تطبيقات أو بطاقة نموذجية أو تقرير فني أو تفاصيل تكامل المنتج حتى الآن.

MARKTECHPOST الشرح المرئي

Select a question above to generate SQL.

CREATE TABLE orders (
  order_id INTEGER, customer TEXT, region TEXT,
  amount REAL, status TEXT, created_at DATE
);  -- 12 sample rows loaded in this browser

تحقق من التفاصيل هنا. أيضا، لا تتردد في متابعتنا على تغريد ولا تنسى الانضمام إلينا 150 ألف + مل والاشتراك في النشرة الإخبارية لدينا. انتظر! هل أنت على برقية؟ الآن يمكنك الانضمام إلينا على التليجرام أيضًا.

هل تحتاج إلى الشراكة معنا للترويج لصفحة GitHub Repo أو صفحة الوجه المعانقة أو إصدار المنتج أو الندوة عبر الويب وما إلى ذلك؟ تواصل معنا