Text2SQL im Vergleich: Frontier Models, Open Weights und Fine-Tuning

Text2SQL steht vor dem Realitätscheck: Frontier-Modelle werden immer besser, Open-Weight-Modelle holen auf, und Fine-Tuning kann aus brauchbaren Modellen erstaunlich starke Spezialisten machen. Aber was funktioniert zum Zeitpunkt der Konferenz wirklich?

Der Vortrag liefert einen aktuellen, praxisnahen Vergleich aus eigener Evaluation:

• Welche Modellklassen taugen für produktive Text2SQL-Workloads,
  
• wo liegen ihre Stärken und Grenzen, und
  
• wann verbessert Fine-Tuning den Business Case tatsächlich

Ziel ist kein Hype, sondern eine belastbare Entscheidungsgrundlage für echte Projekte.

Vorkenntnisse

Hilfreich sind Grundkenntnisse in SQL, relationalen Datenbanken und LLM-basierten Systemen. Begriffe wie Tool Calling, Train/Test-Split oder Fine-Tuning sollten nicht völlig fremd sein, werden im Vortrag aber kurz eingeordnet.

Lernziele

Du lernst:

• zu verstehen, wie gut aktuelle Frontier-Modelle für Text2SQL in der Praxis funktionieren
  
• einschätzen zu können, welche Open-Weight-Modelle sich für Text2SQL-Workloads eignen
  
• einzuordnen, welche Verbesserungen durch Fine-Tuning realistisch sind
  
• ableiten zu können, welche Modellstrategie zum eigenen Use Case und Business Case passt.