أتمتة تحويل النص إلى SQL في نظام إدارة المستودعات: اختيار نموذج لغوي محلي بدون وحدة معالجة رسومية

طور أحد المطورين في شركة Aerosib-C مهمة لأتمتة إصدار الفواتير لخدمات اللوجستيات بناءً على بيانات من نظام إدارة المستودعات (WMS) والمحطات الطرفية المحمولة. تم اختيار نماذج اللغات الكبيرة المحلية (LLM) لتوليد استعلامات SQL من الأوصاف النصية، لتجنب نقل بيانات الأعمال الحساسة إلى أطراف ثالثة. تم إجراء الاختبار على خادم Linux Debian بسعة 30 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) وبدون مسرعات فيديو. من بين سبعة نماذج تم اختبارها (deepseek-coder-v2:16b، gemma4:26b، qwen3-coder:30b، qwen3:14b، qwen3:30b، qwen3.5:9b)، أنتجت ثلاثة نماذج فقط كود SQL صحيح: gemma4:26b، qwen3:14b (دون المستوى الأمثل)، و qwen3:30b. كان الفائز هو gemma4:26b، على الرغم من وقت الاستجابة الطويل جدًا (أكثر من 21 دقيقة). ولوحظ أن النماذج المتخصصة في البرمجة (coder models) أدت أداءً أسوأ من نماذج التفكير (reasoning models). يخطط المؤلف لإنشاء نظام خبير يصنف الخدمات إلى مجموعات لتسهيل اختيار الأوصاف النصية للاستعلامات. ويختتم المقال بالتأكيد على أن الذكاء الاصطناعي هو أداة يجب إتقانها وتطبيقها بإبداع، دون توليد كود غير مفهوم.