NOVA AI

Ketik Pertanyaan.
Dapatkan SQL yang Berfungsi.

Text-to-SQL yang memahami skema, menghasilkan kueri yang sesuai dengan dialek, memvalidasi terhadap basis data Anda yang sebenarnya, dan mengeksekusi pada data langsung — semuanya dari satu pertanyaan.

SQL yang Memahami Skema Eksekusi Langsung 10+ Dialek Basis Data Grafik Instan

Coba Nova AI Pelajari Selengkapnya

Teks ke SQL: Bagaimana Nova AI Mengubah Pertanyaan Menjadi Kueri Basis Data

Text to SQL mengubah pertanyaan dalam bahasa Inggris biasa menjadi kueri SQL yang dapat dieksekusi menggunakan AI. Alih-alih menulis pernyataan SELECT secara manual, Anda cukup mendeskripsikan data yang Anda butuhkan — misalnya, “tampilkan data penjualan bulan lalu berdasarkan wilayah” — dan AI akan menghasilkan kueri yang tepat untuk basis data spesifik Anda. Alat text-to-SQL yang memahami skema basis data melangkah lebih jauh dengan terhubung ke skema basis data Anda yang sebenarnya, memvalidasi setiap kueri terhadap nama tabel dan kolom yang sebenarnya, dan mengeksekusi terhadap data langsung sehingga Anda tidak perlu lagi melakukan copy-paste antar alat.

Query Streams adalah platform integrasi basis data real-time yang aman yang memungkinkan pengguna non-teknis untuk melakukan kueri ke basis data apa pun melalui bahasa alami. Nova AI, mesin text-to-SQL di dalam Query Streams, menghasilkan SQL yang sesuai dengan dialek untuk 10 basis data, memvalidasi setiap kueri melalui pipeline multi-layer, dan menjalankannya pada data langsung — semuanya dari satu pertanyaan. Pelajari selengkapnya di QueryStreams.com dan Daftar untuk mulai mengajukan pertanyaan.

Cara Kerja Konversi Teks ke SQL

Konversi teks ke SQL bukanlah satu langkah tunggal — melainkan sebuah alur kerja. Kualitas output bergantung pada berapa banyak lapisan validasi yang ada antara pertanyaan Anda dan hasil akhir. Nova AI menjalankan enam tahap untuk setiap kueri, mulai dari menafsirkan maksud Anda hingga memberikan hasil dengan grafik dan analisis opsional.

Analisis Skema Ini adalah langkah pertama yang sangat penting. Sebelum menghasilkan SQL apa pun, Nova memuat metadata tabel Anda terlebih dahulu melalui Kecerdasan Semantik — nama tabel, nama kolom, tipe data, dan relasi. Inilah yang membedakan text-to-SQL yang memahami skema dari AI generik yang hanya menebak struktur basis data Anda.

Validasi berlapis-lapis Kemudian, Nova memeriksa setiap kueri yang dihasilkan: pemeriksaan sintaks memastikan SQL valid untuk dialek spesifik Anda, validasi tabel memastikan setiap tabel yang dirujuk ada dalam skema Anda, validasi kolom memverifikasi setiap nama kolom (dengan koreksi pencocokan samar untuk kesalahan ejaan), dan pemeriksaan struktural menangkap kesalahan seperti klausa GROUP BY yang tidak valid atau kueri multi-pernyataan. Hanya setelah melewati semua lapisan, Nova mengeksekusi kueri terhadap basis data aktif Anda.

Mengapa Konversi Teks ke SQL yang Memperhatikan Skema Itu Penting

Tidak semua alat konversi teks ke SQL sama. Asisten AI generik seperti ChatGPT dapat menghasilkan SQL dari deskripsi, tetapi mereka tidak memiliki pengetahuan tentang basis data Anda yang sebenarnya. Mereka menebak nama tabel, menciptakan nama kolom yang tidak ada, menghasilkan sintaks yang mungkin tidak berfungsi pada mesin basis data spesifik Anda, dan membiarkan Anda menyalin dan menempel hasilnya ke alat lain untuk menjalankannya.

Alat yang memahami skema menghilangkan masalah ini sepenuhnya. Nova AI membaca skema basis data Anda sebelum menghasilkan apa pun, menghasilkan SQL dalam dialek yang tepat seperti yang diharapkan basis data Anda, memvalidasi setiap referensi tabel dan kolom terhadap metadata sebenarnya, dan mengeksekusi langsung pada data Anda. Hasilnya bukan hanya string SQL — tetapi sebuah jawaban, lengkap dengan data, grafik, dan analisis bahasa alami.

Untuk melihat lebih detail bagaimana bahasa alami diterjemahkan ke SQL dalam praktiknya, lihat Konversi Bahasa Alami ke SQL: Bagaimana Nova AI Mengubah Pertanyaan Menjadi Kueri Basis Data.

Apa yang Membuat Nova AI Berbeda?

Nova AI dibangun khusus untuk kueri basis data, bukan diadaptasi dari chatbot tujuan umum. Setiap komponen — dari Kecerdasan Semantik hingga mesin dialek — dirancang untuk satu tujuan: mengubah pertanyaan menjadi SQL yang benar dan dapat dieksekusi.

Basis Data yang Didukung

Nova AI menghasilkan SQL khusus dialek untuk setiap basis data yang didukung Query Streams. Sebarkan beberapa Agen Di seluruh infrastruktur Anda — server lokal, instance AWS EC2, VM Azure, Google Cloud, atau lingkungan apa pun secara global. Setiap agen memperbarui secara otomatis dan menyediakan sumber datanya sebagai daftar terpadu di antarmuka Nova.

Basis data yang didukung: Microsoft SQL Server (T-SQL), PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQLite, Microsoft Access, Oracle, Kepingan salju, BigQuery, dan DuckDBNova juga bekerja sama dengan Konektor API Bridge — Data dari Stripe, HubSpot, Shopify, Google Analytics, Google Search Console, dan ShipStation disimpan secara lokal di DuckDB dan dapat diakses melalui bahasa alami seperti halnya basis data lainnya. Integrasi lainnya akan segera hadir.

Memulai Menggunakan Konversi Teks ke SQL

Untuk bisa melakukan query database dalam bahasa alami dari nol hanya membutuhkan tiga langkah. Tidak diperlukan pengetahuan SQL.

Langkah 1: Instal Agen Query Streams. Daftar di my.querystreams.com Instal Agen pada mesin mana pun yang dapat mengakses basis data Anda. Agen hanya terhubung keluar — tidak ada perubahan firewall, tidak ada port masuk, tidak ada konfigurasi VPN. Agen berjalan di Windows, macOS, dan Linux.

Langkah 2: Buka Nova AI. Buka Nova dari dasbor Query Streams Anda dan pilih basis data serta sumber data. Semantic Intelligence secara otomatis memuat tabel, kolom, tipe data, dan relasi Anda di latar belakang. Nova tersedia pada paket Business dan Enterprise.

Langkah 3: Ajukan pertanyaan Anda. Ketik pertanyaan dalam bahasa Inggris sederhana: “Tampilkan semua pesanan dari kuartal terakhir di atas $500, dikelompokkan berdasarkan pelanggan.” Nova menghasilkan SQL yang sesuai dengan dialek untuk basis data Anda, memvalidasinya melalui pipeline multi-layer, menjalankannya terhadap data langsung, dan menyajikan hasilnya. Ajukan pertanyaan lanjutan, minta grafik, atau perbaiki kueri melalui percakapan.

Lebih dari Sekadar Konversi Teks ke SQL: Simpan dan Gunakan Kembali

Konversi teks ke SQL adalah titik awal, bukan titik akhir. Setelah Nova menghasilkan kueri yang ingin Anda simpan, Anda dapat menyimpannya dan menggunakannya di seluruh platform Query Streams:

Jalankan di Microsoft Excel atau Google Sheets. Kueri yang tersimpan akan muncul di add-in Query Streams bersamaan dengan kueri yang dibuat secara manual. Pilih kueri, sesuaikan filter yang tersedia, dan jalankan — data langsung akan mengalir ke spreadsheet Anda sesuai permintaan. Query Streams mendukung eksekusi kueri paralel, sehingga Anda dapat menjalankan beberapa kueri ke tab lembar kerja yang berbeda secara bersamaan.

Bagikan dengan rekan satu tim atau mitra eksternal. Penerima menjalankan kueri bersama dari Excel atau Google Sheets mereka sendiri. Mereka dapat menyesuaikan filter secara independen — rentang tanggal, wilayah, kategori produk — tanpa perlu melihat kode SQL atau kredensial basis data Anda. Anda berbagi kemampuan interaktif untuk mengkueri data, bukan data itu sendiri.

Tambahkan parameter untuk filter interaktif. Konversikan nilai statis dalam kueri Anda menjadi filter dinamis. Saat Anda atau penerima menjalankan kueri, mereka akan melihat menu tarik-turun, pemilih tanggal, dan input teks — bukan SQL mentah. Query Streams mendeteksi variabel eksplisit dan nilai statis dalam kueri Anda yang dapat menjadi filter.

Untuk informasi lebih lanjut tentang bagaimana analitik AI meluas melampaui konversi teks ke SQL, lihat Analisis Berbasis AI.

Siapa yang Mendapatkan Manfaat dari Konversi Teks ke SQL?

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Mulailah Mengajukan Pertanyaan dalam Bahasa Inggris Sederhana

Untuk informasi lebih lanjut tentang Kemampuan AI Nova, lihat halaman fitur. Untuk alur kerja analitik lengkap termasuk grafik, analisis tren, dan penyajian data, lihat Analisis Berbasis AIUntuk panduan koneksi basis data, lihat SQL Server ke Excel, PostgreSQL ke Excel, atau MySQL ke Google Spreadsheet.