TY - JOUR

T1 - Автономный ИИ-исследователь в коммерческом применении: практические задачи в области text-to-SQL

AU - Федоров, Вячеслав Васильевич

AU - Лавитская, Дарья Ивановна

AU - Ибрагимов , Д. М.

AU - Сафронов, Д. А.

AU - Баллес, А.

AU - Грибанова, А. Ю.

AU - Радионов, М. С.

N1 - Автономный ИИ-исследователь в коммерческом применении: практические задачи в области text-to-SQL / В. Федоров, Д. Лавитская, Д. М. Ибрагимов [и др.] // Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления. – 2025. – Т. 527, № S. – С. 471-484. – DOI 10.7868/S2686954325070409. – EDN QDGSRI.

PY - 2025

Y1 - 2025

N2 - Одной из фундаментальных проблем современного искусственного интеллекта остается автоматизация задач, требующих сложных многоэтапных рассуждений и глубокого понимания как естественного языка, так и структурированных данных. Несмотря на впечатляющие успехи больших языковых моделей в генерации кода и обработке естественного языка, их способность к автономному проведению комплексных исследований в специализированных областях по-прежнему ограничена. Это порождает ключевой вопрос: может ли искусственный интеллект надежно решать реальные бизнес-задачи? В данной работе представлена полностью автоматизированная платформа для ИИ-исследований, примененная к проблеме Text-to-SQL. Наша система позволяет передовым языковым моделям самостоятельно генерировать новые идеи, разрабатывать экспериментальные планы, реализовывать решения и документировать полученные результаты. В рамках исследования мы адаптировали The AI Scientist [1] - комплексного ИИ-агента для автономной научной деятельности - к области семантического разбора. Агент демонстрирует способность формулировать гипотезы по улучшению точности Text-to-SQL, создавать исполняемый код, проводить эксперименты на эталонных наборах данных, визуализировать динамику производительности и формировать полноценные научные статьи с обобщением результатов. Важнейшей характеристикой нашего подхода является его экономическая эффективность: полный цикл исследования стоит менее $5, что создает масштабируемую основу для быстрого инновационного развития. Наша работа прокладывает путь к созданию самосовершенствующихся ИИ-систем в области обработки естественного языка, демонстрируя стабильную производительность как на проприетарных, так и на публичных бенчмарках. Предлагаемое решение представляет качественно новый уровень автоматизации, где ИИ-агенты не просто выполняют задачи, но и вносят вклад в развитие области, проводя независимые исследования. Код платформы и сгенерированные статьи доступны в открытом доступе по адресу https://gitverse.ru/tr1ggers/AIScientist_Text2SQL.git.

AB - Одной из фундаментальных проблем современного искусственного интеллекта остается автоматизация задач, требующих сложных многоэтапных рассуждений и глубокого понимания как естественного языка, так и структурированных данных. Несмотря на впечатляющие успехи больших языковых моделей в генерации кода и обработке естественного языка, их способность к автономному проведению комплексных исследований в специализированных областях по-прежнему ограничена. Это порождает ключевой вопрос: может ли искусственный интеллект надежно решать реальные бизнес-задачи? В данной работе представлена полностью автоматизированная платформа для ИИ-исследований, примененная к проблеме Text-to-SQL. Наша система позволяет передовым языковым моделям самостоятельно генерировать новые идеи, разрабатывать экспериментальные планы, реализовывать решения и документировать полученные результаты. В рамках исследования мы адаптировали The AI Scientist [1] - комплексного ИИ-агента для автономной научной деятельности - к области семантического разбора. Агент демонстрирует способность формулировать гипотезы по улучшению точности Text-to-SQL, создавать исполняемый код, проводить эксперименты на эталонных наборах данных, визуализировать динамику производительности и формировать полноценные научные статьи с обобщением результатов. Важнейшей характеристикой нашего подхода является его экономическая эффективность: полный цикл исследования стоит менее $5, что создает масштабируемую основу для быстрого инновационного развития. Наша работа прокладывает путь к созданию самосовершенствующихся ИИ-систем в области обработки естественного языка, демонстрируя стабильную производительность как на проприетарных, так и на публичных бенчмарках. Предлагаемое решение представляет качественно новый уровень автоматизации, где ИИ-агенты не просто выполняют задачи, но и вносят вклад в развитие области, проводя независимые исследования. Код платформы и сгенерированные статьи доступны в открытом доступе по адресу https://gitverse.ru/tr1ggers/AIScientist_Text2SQL.git.

KW - СЕМАНТИЧЕСКОЕ ПАРСИНГ

KW - БОЛЬШИЕ ЯЗЫКОВЫЕ МОДЕЛИ

KW - АВТОМАТИЧЕСКОЕ НАУЧНОЕ ОТКРЫТИЕ

KW - AI-АГЕНТ

KW - TEXT-TO-SQL

KW - NL2SQL

KW - ОТВЕТ НА ВОПРОСЫ ПО БАЗЕ ДАННЫХ

KW - АВТОНОМНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

KW - АВТОМАТИЗАЦИЯ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

KW - ГЕНЕРАЦИЯ КОДА

KW - САМОУЛУЧШАЮЩИЙСЯ AI

KW - СИНТЕЗ ПРОГРАММ

UR - https://elibrary.ru/item.asp?id=83189227

U2 - 10.7868/S2686954325070409

DO - 10.7868/S2686954325070409

M3 - статья

SP - 471

EP - 484

JO - Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления

JF - Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления

SN - 2686-9543

ER -