SQL Server und ChatGPT

Es gibt mittlerweile mehrere spannende Ansätze, KI – insbesondere Large Language Models wie ChatGPT – mit dem SQL Server zu kombinieren, um Abfragen zu verbessern, Prozesse zu automatisieren oder Benutzern natürlicheren Zugriff auf Daten zu ermöglichen.

Hier ein Überblick über sinnvolle und realistische Ansätze:

🔌 1. Integration via Power Platform + Azure OpenAI

Use Case: Benutzer:innen können in Power Apps oder Power Automate mit natürlicher Sprache Fragen stellen oder Berichte anstoßen.
Technik:

• Datenquelle: SQL Server
• Azure OpenAI: Prompt-Generierung, Antwort-Formulierung
• Power Automate Flow: Übergibt Benutzer-Eingabe an Azure OpenAI → generiert SQL → ruft SQL Server ab → gibt Antwort zurück

✅ Vorteil: Benutzerfreundlich und ohne viel Code umsetzbar
⚠️ Achtung: Prompt Engineering und Sicherheitsfilter wichtig

🧠 2. Natural Language to SQL (NL2SQL)

Use Case: Anwender geben Fragen in Alltagssprache ein („Wie viele Bestellungen hatten wir letzte Woche?“), ChatGPT oder ein ähnliches Modell generiert SQL.
Technik:

• Eingabe über Webinterface / Chatbot
• KI generiert SQL-Code
• SQL Server wird mit dem generierten Code abgefragt
• Ergebnis wird optional per KI „erklärt“ oder visualisiert

👉 Tools dafür:

• OpenAI API + Python/.NET Middleware
• Azure OpenAI mit ChatGPT 4-Turbo
• LangChain, Semantic Kernel oder AutoGen

✅ Vorteil: Hochgradig flexibel
⚠️ Achtung: Zugriffskontrolle & SQL Injection prüfen!

🧩 3. AI als Co-Pilot für SQL-Entwickler:innen

Use Case: Entwickler:innen schreiben SQL schneller mit Unterstützung durch GPT
Tools:

• Azure Data Studio mit Copilot-Funktion
• GitHub Copilot (mit SQL Snippets)
• ChatGPT über Plugin direkt in der IDE oder als Query-Generator

✅ Vorteil: Höhere Produktivität
⚠️ Tipp: Immer manuell prüfen, was erzeugt wurde

🗃️ 4. AI-Auswertung von SQL-Ergebnissen

Use Case: Daten aus SQL werden abgefragt, dann per KI interpretiert: Trends, Anomalien, Insights.
Ablauf:

1. Query holt Daten aus dem SQL Server
2. Ergebnis wird in Text oder CSV an GPT übergeben
3. GPT liefert Analyse, Zusammenfassung oder Prognose

✅ Vorteil: Schnellere Interpretation komplexer Reports
⚠️ Grenze: GPT kann keine „echte Statistik“, nur gute Annäherung

🤖 5. Automatisierte Berichte / Dashboards mit GPT-Hilfe

Use Case: GPT erstellt automatisch Berichtstexte zu KPIs, z. B. in Power BI
Technik:

• Power BI + DAX → SQL-Daten
• Power Automate ruft GPT → „Erkläre Monatsabweichung Umsatz“
• Text wird im Report angezeigt

✅ Vorteil: Erklärt Reports auch für Fachfremde
⚠️ Tipp: GPT muss Zugriff auf Metrikdefinitionen haben