Este artículo explora las tendencias recientes en la integración de modelos de lenguaje a gran escala (LLM) en consultas SQL para optimizar el análisis de datos. A pesar de las ventajas de las consultas SQL basadas en LLM que ofrecen empresas como Amazon, Databricks, Google y Snowflake, las soluciones de código abierto suelen carecer de funcionalidad y rendimiento. Este estudio utiliza dos sistemas de código abierto y una plataforma empresarial para analizar cinco consultas representativas y expone las limitaciones funcionales, de rendimiento y de escalabilidad de las integraciones actuales de LLM basadas en SQL. Identificamos tres desafíos clave: implementar una salida estructurada, optimizar el uso de recursos y mejorar los planes de consulta, y proponemos soluciones iniciales para abordarlos, demostrando mejoras de rendimiento. Sugerimos que una integración estrecha entre LLM y DBMS es crucial para mejorar la escalabilidad y la eficiencia de las consultas SQL basadas en LLM.
