Как AI моделите се затрудняват с разпределени бази данни

Когато поискате от Claude, GPT или Gemini да напише SQL заявка, моделът се опира на данни, които са предимно за класически единични сървъри. Това не е грешка, а просто статистика. Приложението ви обаче работи на разпределена база като YugabyteDB и тогава стандартните знания по SQL са всъщност проблем.

Как тествахме

Проведохме повече от 350 теста с 17 различни конфигурации на AI модели. Проверихме семейството на Claude от 4.5 до 4.7, Gemini 3.1 Pro, GPT-5.x, както сървърни като Anthropic Composer 2, и инструменти като Cursor и Codex CLI.

Във всеки тест моделът трябваше да генерира SQL за разпределена среда – не само синтактично правилен код, но също така заявки, които правилно управляват разпределени транзакции, гарантират съгласуваност между възлите и избягват проблемите, които възникват при разпределение.

Най-важният фактор

В тестовете установихме, че по-новите модели естевично са по-добри. Това stims, но не е това, що главни.

Първият истински фактор, който се различаваше, е начинът, по който моделът получава контекст. Модели, които бяха снабдени със специален файл с YugabyteDB-специфични примери и