Πώς τα AI μοντέλα «μαθαίνουν» να γράφουν κώδικα για κατανεμημένες βάσεις δεδομένων

Όταν ζητάς από ένα LLM να συντάξει SQL, βασίζεται κυρίως σε δεδομένα εκπαίδευσης που προέρχονται από μονοκόμματες βάσεις όπως η PostgreSQL. Αυτό δεν αποτελεί πρόβλημα για τις περισσότερες περιπτώσεις, αλλά όταν η εφαρμογή σου τρέχει σε κατανεμημένη βάση όπως η YugabyteDB, το «κλασικό» SQL μπορεί να δημιουργήσει περισσότερα προβλήματα από όσα λύνει.

Πώς μετρήσαμε την απόδοση

Δοκιμάσαμε 17 διαφορετικές παραλλαγές μοντέλων σε περισσότερες από 350 αξιολογήσεις. Στην ομάδα συμπεριλήφθηκαν:

• Το Claude σε εκδόσεις 4.5, 4.6 και 4.7
• Το Gemini 3.1 Pro
• Οι παραλλαγές του GPT-5.x
• Το Anthropic Composer 2
• Εργαλεία εξειδικευμένα σε κώδικα όπως το Cursor και το Codex CLI

Η αξιολογησή μας δεν περιορίστηκε σε σύνταξη. Ζητήσαμε από κάθε μοντέλο να παράγει κώδικα που να χειρίζεται κατανεμημένες συναλλαγές, μοντέλα συνέπειας και βελτιστοποιήσεις που λαμβάνουν υπόψη το διαχωρισμό των δεδομένων.

Η πραγματική διαφορά δεν είναι το μοντέλο

Κάθε φορά που δοκιμάζαμε ένα νέο μοντέλο, παραξενευόταν μας ότι η ισότητα δεν ήταν τόσο μεγάρη όπως είνα. Το που zeigte μας το σημείο που αντομεί το μοντέλο ήταν η δομή του context που άλκας δόθηκε σε κάθε μοντέλο.

Όταν τα μοντέλα παρέχονται με αρχείο ειδικών δεξιοτήτων που περιέλεξε εξαίρετες πρακτικές και παραδείγματα για YugabyteDB, η αποδ