Cum învață AI-ul să scrie cod pentru baze de date distribuite

Când folosești Claude, GPT sau Gemini ca să generezi interogări SQL, rezultatul reflectă în principal ce au învățat modelele din surse clasice. Majoritatea exemplelor din datele lor de antrenament vin din medii simple, cu o singură instanță. Asta funcționează bine pentru PostgreSQL obișnuit, dar devine o problemă când lucrezi cu baze de date distribuite precum YugabyteDB.

Testele care au arătat diferențele

Am evaluat peste 350 de cazuri cu 17 configurații diferite de modele. Am inclus variante din familia Claude, Gemini 3.1 Pro, mai multe versiuni de GPT-5.x, Anthropic Composer 2 și instrumente dedicate pentru cod, cum ar fi Cursor sau Codex CLI.

Fiecare model a fost testat pe capacitatea de a genera cod SQL care să funcționeze corect în condiții de distribuție. Nu ne-am uitat doar la sintaxă, ci la comportamentul real în cazul tranzacțiilor distribuite, a modelelor de consistență și a optimizărilor care țin cont de partiții.

Ce a contat cu adevărat

Aparent, capacitatea brută a modelului joacă un rol. O versiune mai nouă produce rezultate mai bune. Dar aceasta nu was the story here.

Principalul factor de diferență a fost modul în care am furnizat contextul.

Aceleași modele care au primit o fișă cu exemple, reguli și practici bune specifice YugabyteDB au arătat rezultate mult buni decât aceleia,