Text-to-SQL

Text-to-SQL ist eine KI-Technologie, die natürliche Sprache (z. B. „Zeig mir den Umsatz pro Monat“) in ausführbare SQL-Abfragen übersetzt. Ziel ist, Datenbanken ohne tiefes SQL-Wissen abfragen zu können – per Chat, Formular oder Sprachbefehl. Moderne Systeme nutzen dafür häufig Large Language Model (LLM)-Ansätze und können sich an Schema, Tabellenbeziehungen und Business-Begriffe anpassen.

Was bedeutet Text-to-SQL?

„Text-to-SQL“ bedeutet wörtlich „Text zu SQL“: Ein System nimmt eine Anfrage in natürlicher Sprache entgegen und erzeugt daraus eine passende SQL-Query (SELECT, JOIN, WHERE, GROUP BY usw.). Der Fokus liegt darauf, Absicht und Kontext korrekt zu verstehen – etwa Zeiträume („letzte 30 Tage“), Kennzahlen („Durchschnitt“, „Top 10“) oder Filter („nur DACH-Region“).

Wie funktioniert Text-to-SQL?

Der typische Ablauf kombiniert Sprachverständnis, Datenbankwissen und Sicherheitsregeln:

• 1) Eingabe verstehen: Das Modell erkennt Entitäten (z. B. „Kunde“, „Umsatz“), Zeiträume und gewünschte Aggregationen.
• 2) Schema-Kontext bereitstellen: Tabellen, Spalten, Fremdschlüssel und ggf. Synonyme („Revenue“ = „umsatz“) werden dem Modell als Kontext gegeben – oft über RAG (Retrieval-Augmented Generation) oder Schema-Prompts.
• 3) SQL generieren: Das System erstellt eine Query, inkl. JOINs und Gruppierungen. Gute Lösungen erzeugen zusätzlich eine Erklärung („Warum dieser JOIN?“).
• 4) Validieren & absichern: Syntax-Check, erlaubte Tabellen/Spalten, Read-only-Policy und Limits (z. B. LIMIT 1000). Häufig wird Function Calling / Tool Use genutzt, um die Query kontrolliert auszuführen.
• 5) Ausführen & Ergebnis präsentieren: Resultate werden tabellarisch, als Chart oder als Textzusammenfassung ausgegeben.

Beispiele (natürliche Sprache → SQL)

• „Top 5 Produkte nach Umsatz im Q4 2025“ → SELECT product, SUM(revenue) ... WHERE date BETWEEN ... GROUP BY product ORDER BY SUM(revenue) DESC LIMIT 5;
• „Wie viele neue Kunden hatten wir letzte Woche, nach Land?“ → SELECT country, COUNT(*) ... WHERE created_at ... GROUP BY country;
• „Zeig mir offene Tickets mit Priorität hoch“ → SELECT ... FROM tickets WHERE status='open' AND priority='high';

Warum ist Text-to-SQL wichtig?

Text-to-SQL senkt die Hürde für Datenzugriff: Fachabteilungen können schneller Antworten bekommen, ohne jedes Mal Analysten oder Data Engineers zu benötigen. In Kombination mit ChatGPT oder internen Chatbots entstehen „Conversational Analytics“-Erlebnisse, die Self-Service-BI beschleunigen. Besonders in Automations-Workflows (z. B. mit n8n und Automatisierung (Automation)) lassen sich wiederkehrende Abfragen, Reports oder Alerts per Spracheingabe anstoßen.

Typische Herausforderungen (und wie man sie löst)

• Schema-Komplexität: Viele Tabellen/Joins erhöhen Fehlerquote → Schema-Scoping, Glossare, gezielte Kontext-Retrievals (z. B. über Embeddings und eine Vektordatenbank (Vector Database)).
• Halluzinationen: Modelle „erfinden“ Spalten oder Tabellen → strikte Validierung, SQL-Parser, erlaubte Query-Templates, Monitoring von Halluzinationen (Hallucinations).
• Sicherheit & Datenschutz: Zugriff auf sensible Daten → Rollen/Policies, Maskierung, Audit-Logs, Berücksichtigung von Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI und AI Governance.
• Domänensprache: „Deckungsbeitrag“, „Churn“ etc. → Domänenlexikon, Beispiele, ggf. Fine-Tuning oder leichte Anpassungen wie LoRA.

Was kostet Text-to-SQL?

Die Kosten hängen stark von Datenbankgröße, Sicherheitsanforderungen und Modellbetrieb ab. Treiber sind vor allem Inferenz-Kosten (Inference), Anzahl der Anfragen, benötigter Kontext (Schema/RAG) sowie Implementierung (Validierung, Logging, Rechte). In der Praxis reicht die Spanne von „integriert in bestehende BI/LLM-Tools“ bis zu maßgeschneiderten Enterprise-Lösungen mit Governance und Compliance (z. B. Anforderungen aus dem EU AI Act).