Попытка заставить языковую модель генерировать точный SQL к реальной корпоративной базе MSSQL из 253 таблиц и 3550 колонок разбилась о суровую инженерную реальность: во всей схеме обнаружилось ровно три текстовых описания полей. Внутренний бенчмаркинг показал, что бесконечные споры об архитектуре Text-to-SQL теряют всякий смысл, когда в исходной системе напрочь отсутствуют метаданные.
Инженеры протестировали три подхода на модели MiniMax-M2: динамический агентный поиск через протокол MCP, предварительный отбор таблиц через schema linking и лобовую передачу всей схемы с 346 перечислениями прямо в контекстное окно на 58 тысяч токенов. Выяснилось, что разовый прогон даже самого тяжелого сценария целиком обошелся примерно в 110 рублей благодаря дешевому инференсу по $0,26 за миллион токенов. При этом критические ошибки возникали не из-за слабой логики модели, а потому что ключевая семантика данных годами зашивалась в C#-код бэкенда, а не в структуру базы.
Инвестиции в модные агентные протоколы и покупка топовых LLM не спасают запущенные корпоративные хранилища. Базовое документирование схемы и трезвый расчет юнит-экономики контекста дают куда более надежный результат, чем любые изощренные архитектурные надстройки.